Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento
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Data de Publicação: | 2006 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Árvore (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-67622006000500008 |
Resumo: | Um modelo de predição do preço da celulose foi ajustado usando-se o tempo e o preço defasado como co-variáveis. A partir das estimativas dos parâmetros obtidas, foram propostas 48 possíveis tendências futuras para o preço da celulose. Posteriormente, três métodos de simulação foram usados para predizer os valores futuros definidos pelas várias tendências: M1<FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ; M2 <FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ + épsilonf, e M3 µf + épsilonf, em que m é a parte sistemática do modelo, e e f corresponde ao componente estocástico. Para as simulações foram usados o método de Monte Carlo e a distribuição triangular. Para comparar os valores simulados pelos três métodos com os conhecidos valores futuros nas várias tendências, foi usada a diferença relativa média entre os valores. No caso da ausência de tendência, os métodos M1 e M2 foram satisfatórios, apesar de o método M2 incluir distúrbios ao redor da média. No caso de haver tendência real, o método M3 teve a melhor "performance", mesmo sendo influenciado pela acurácia na predição da tendência. |
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Um modelo de predição do preço da celulose foi ajustado usando-se o tempo e o preço defasado como co-variáveis. A partir das estimativas dos parâmetros obtidas, foram propostas 48 possíveis tendências futuras para o preço da celulose. Posteriormente, três métodos de simulação foram usados para predizer os valores futuros definidos pelas várias tendências: M1<FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ; M2 <FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ + épsilonf, e M3 µf + épsilonf, em que m é a parte sistemática do modelo, e e f corresponde ao componente estocástico. Para as simulações foram usados o método de Monte Carlo e a distribuição triangular. Para comparar os valores simulados pelos três métodos com os conhecidos valores futuros nas várias tendências, foi usada a diferença relativa média entre os valores. No caso da ausência de tendência, os métodos M1 e M2 foram satisfatórios, apesar de o método M2 incluir distúrbios ao redor da média. No caso de haver tendência real, o método M3 teve a melhor "performance", mesmo sendo influenciado pela acurácia na predição da tendência. |
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