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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Siqueira, Hugo Valadares | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-1278-4602 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/6904980376005290 | - |
Autor(es): dc.contributor | Kachba, Yslene Rocha | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-8320-4783 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8481494957291357 | - |
Autor(es): dc.contributor | Siqueira, Hugo Valadares | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-1278-4602 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/6904980376005290 | - |
Autor(es): dc.contributor | Trojan, Flavio | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0003-2274-5321 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/1688457940211697 | - |
Autor(es): dc.contributor | Meza, Gilberto Reynoso | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-8392-6225 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/1888359548640986 | - |
Autor(es): dc.contributor | Stevan Junior, Sergio Luiz | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-4783-5350 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/1661935150054196 | - |
Autor(es): dc.contributor | Kachba, Yslene Rocha | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-8320-4783 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8481494957291357 | - |
Autor(es): dc.creator | Bassetto, Priscilla | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:02:19Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:02:19Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-04-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-04-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-08-30 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31205 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1087812 | - |
Descrição: dc.description | The time series forecasting process is based on the assumption that future values are predicted from past observations and other inputs. It is one of the oldest predictive analysis techniques and has deep statistical bases and is widely used in organizational and research environments. A common approach to time series analysis involves evaluating various modeling techniques on a dataset and looking at how they explain past behavior. In this sense, a problem of relevance to the present day is to understand the movements in world sugar prices. Understanding the price dynamics between the domestic and international markets is of great importance for the strategic planning of the sugar and ethanol sector. Thus, the present study aims to analyze linear time series forecasting models to predict the price of sugar. For this, four databases were used, Brazil, United States, World and European Union. The data were applied using 7 models, namely, Autoregressive (AR), Moving Averages (MA), Autoregressive and Moving Averages (ARMA), Integrated Autoregressive Moving Averages (ARIMA), Simple Exponential Smoothing (SES), Exponential Smoothing with Trend (HOLT) and Exponential smoothing with trend and seasonality (HOLT WINTERS) and at the end, combinations of different models were performed based on the average of the predictors' outputs. For the present research, quantitative measurements of accuracy were used to evaluate the prediction models: Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percent Error (MAPE). It can be seen that for 1-step-ahead forecasts, the ARIMA family models estimated the sugar price more accurately. As for the 3, 6, and 12 steps forward predictions, the HOLT WINTERS family were the models that presented the best performance. | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional do Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | O processo de previsão de séries temporais baseia-se no pressuposto de que os valores futuros são previstos a partir de observações passadas e outras entradas. Trata-se de uma das mais antigas técnicas de análise preditiva e possui bases estatísticas profundas sendo amplamente utilizada nos ambientes organizacionais e de pesquisa. Uma abordagem comum para análise de séries temporais envolve avaliar várias técnicas de modelagem em um conjunto de dados e observar como elas explicam o comportamento do seu passado. Neste sentido, um problema de relevância para os dias atuais é compreender os movimentos nos preços mundiais do açúcar. Entender a dinâmica de preços entre os mercados doméstico e internacional é de grande importância para o planejamento estratégico do setor sucroalcooleiro. Dessa forma, o presente estudo tem como objetivo analisar modelos lineares de previsão de séries temporais para prever o preço do açúcar. Para isso, foram utilizados quatro bases de dados, Brasil, Estados Unidos, Mundo e União Europeia. Os dados foram aplicados usando 7 modelos, sendo eles, Autorregressivo (AR), Médias Móveis (MA), Autorregressivo e Médias Móveis (ARMA), Autorregressivo Integrado de Médias Móveis (ARIMA), Suavização exponencial simples (SES), Suavização exponencial com tendência (HOLT) e Suavização exponencial com tendência e sazonalidade (HOLT WINTERS) e ao final foram realizadas combinações de diferentes modelos baseado na média das saídas dos preditores. Para a presente pesquisa utilizou-se medidas quantitativas de acurácia para avaliar os modelos de previsão: Raiz Erro Quadrático Médio (RMSE) Erro Absoluto Médio (MAE) e Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE). Pode-se observar que para previsões de 1 passo à frente os modelos da família ARIMA estimaram maior precisão o preço do açúcar. Já para as previsões de 3, 6 e 12 passos à frente a família HOLT WINTERS foram os modelos que apresentaram melhor desempenho. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Ponta Grossa | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Açúcar - Preços | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de séries temporais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelos lineares (Estatística) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sugar - Prices | - |
Palavras-chave: dc.subject | Time-series analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Linear models (Statistics) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorithms | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia/Tecnologia/Gestão | - |
Título: dc.title | Análise comparativa de modelos lineares para previsão do preço do açúcar | - |
Título: dc.title | Comparative analysis of linear models for forecast sugar price | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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