Um modelo hierárquico para previsão de preços de commodities agrícolas

• Autor(a) principal: Ribeiro, Celma de Oliveira
• Data de Publicação: 2010
• Outros Autores: Sosnoski, Anna Andrea Kajdacsy Balla, Oliveira, Sydnei Marssal de
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Produção Online
• Texto Completo: https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/225
• topic: Commodities agrícolas; Mercados Futuros; Redes Neurais; Modelos híbridos; previsão.

Nos últimos 20 anos tem ocorrido um interesse crescente no comportamento do preço de commodities devido a mudanças no padrão da demanda mundial e o crescimento dos mercados futuros de commodities como instrumento para gestão de portfólios na indústria. A fim de reduzir risco e assegurar preços, os agentes de mercado empregam diferentes estratégias de hedging baseadas no em mercados futuros, sendo imprescindível o uso de modelos de previsão. Neste contexto, o objetivo deste artigo é construir um modelo de previsão para preços à vista de commodities agrícolas com base em um modelo hierárquico. Um primeiro modelo de espaço de estados é ajustado de forma a identificar tendências das séries. Os resultados obtidos são então corrigidos através de redes neurais. Para analisar o comportamento do modelo foram consideradas commodities: soja, álcool e açúcar. Os resultados sugerem que o modelo pode ser uma ferramenta útil para entender os mercados e para previsão de preços de curto prazo.