Projeção de preços de alumínio: modelo ótimo por meio de combinação de previsões

• Autor(a) principal: Castro, João Bosco Barroso de
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-02102015-094205/
• topic: Aluminun price forecasting; Análise de série temporais; Combinação de previsões; Forecast combination; Model selection; Preços de alumínio; Previsão econômica; Seleção de modelos

Commodities primárias, tais como metais, petróleo e agricultura, constituem matérias-primas fundamentais para a economia mundial. Dentre os metais, destaca-se o alumínio, usado em uma ampla gama de indústrias, e que detém o maior volume de contratos na London Metal Exchange (LME). Como o preço não está diretamente relacionado aos custos de produção, em momentos de volatilidade ou choques econômicos, o impacto financeiro na indústria global de alumínio é significativo. Previsão de preços do alumínio é fundamental, portanto, para definição de política industrial, bem como para produtores e consumidores. Este trabalho propõe um modelo ótimo de previsões para preços de alumínio, por meio de combinações de previsões e de seleção de modelos através do Model Confidence Set (MCS), capaz de aumentar o poder preditivo em relação a métodos tradicionais. A abordagem adotada preenche uma lacuna na literatura para previsão de preços de alumínio. Foram ajustados 5 modelos individuais: AR(1), como benchmarking, ARIMA, dois modelos ARIMAX e um modelo estrutural, utilizando a base de dados mensais de janeiro de 1999 a setembro de 2014. Para cada modelo individual, foram geradas 142 previsões fora da amostra, 12 meses à frente, por meio de uma janela móvel de 36 meses. Nove combinações de modelos foram desenvolvidas para cada ajuste dos modelos individuais, resultando em 60 previsões fora da amostra, 12 meses à frente. A avaliação de desempenho preditivo dos modelos foi realizada por meio do MCS para os últimos 60, 48 e 36 meses. Um total de 1.250 estimações foram realizadas e 1.140 variáveis independentes e suas transformadas foram avaliadas. A combinação de previsões usando ARIMA e um ARMAX foi o único modelo que permaneceu no conjunto de modelos com melhor acuracidade de previsão para 36, 48 e 60 meses a um nível descritivo do MCS de 0,10. Para os últimos 36 meses, o modelo combinado proposto apresentou resultados superiores em relação a todos os demais modelos. Duas co-variáveis identificadas no modelo ARMAX, preço futuro de três meses e estoques mundiais, aumentaram a acuracidade de previsão. A combinação ótima apresentou um intervalo de confiança pequeno, equivalente a 5% da média global da amostra completa analisada, fornecendo subsídio importante para tomada de decisão na indústria global de alumínio. iii