Aplicação de singular spectrum analysis para a exportação do minério de ferro brasileiro

• Autor(a) principal: Corbelli Jr, José
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12558
• topic: Ciências Sociais; Séries Temporais; Singular Spectrum Analysis; Minério de Ferro; Time Séries; Singular Spectrum Analysis; Iron Ore

O setor de minério de ferro apresenta papel central na economia brasileira, principalmente em relação à balança comercial. Em 2020 o setor foi responsável por 12,3% das exportações totais do Brasil, assumindo, assim, a segunda posição no ranking das exportações do país. A partir dos anos 2000, em decorrência do acelerado processo de urbanização e industrialização da China, houve expressivo crescimento na demanda pelo minério de ferro. Desta forma, dada a importância do setor para o país, somado às incertezas sobre a perpetuação da demanda chinesa, modelos preditivos da exportação de minério de ferro mostram-se relevantes. Deste modo, o trabalho tem como objetivo modelar a série de exportação de minério de ferro do Brasil e dos estados de Minas Gerais e Pará pela metodologia Singular Spectrum Analysis (SSA) e comparar sua capacidade preditiva com os métodos clássicos Amortecimento Exponencial (AE) e ARIMA. Os resultados das estatísticas de aderência mostram que as previsões realizadas pelo SSA apresentam os melhores resultados para todas as séries analisadas. Desta forma, o trabalho contribui ao expandir os estudos de previsões em um dos setores de maior relevância do país.