Comparação de métodos estatísticos para previsão da demanda de café no Brasil

• Autor(a) principal: Marujo, Lucas
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/13002
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO; Modelagem; Análise de séries temporais; Análise de regressão; Modelyng; Time-series analysis; Regression analysis

O Brasil é o maior produtor e exportador mundial e o segundo no ranking referente ao consumo, e esse produto é de grande importância para o país, em termos históricos, econômicos e culturais. Entende-se ainda, a necessidade da previsão de demanda como ferramenta de auxílio aos gestores em relação a estruturação do planejamento estratégico, PCP, marketing, vendas, além de diversas outras áreas, de modo a ser utilizada de forma direta ou indireta em praticamente toda a cadeia produtiva do café. Este estudo teve como principal intuito, realizar previsões para a demanda de café no Brasil por intermédio da confecção, interpretação e avaliação de diversos modelos matemáticos. Os modelos foram feitos a partir de metodologias estatísticas exploradas na literatura e aplicadas a série histórica de consumo de café no Brasil entre os anos de 1990 e 2016. A avaliação se deu por meio da comparação direta entre seus MAD (Mean Absolute Deviation), além da interpretação do coeficiente de U de Theil, para selecionar quais métodos se sobressaíram em relação a previsão trivial. Por meio dessas medidas de acurácia e as análises de coerência ao comportamento natural dos dados, escolheu-se o modelo ARIMA (1,1,5), com o qual, gerou-se projeções para os 5 períodos subsequentes ao último da série real de consumo. Nota-se, como mais relevante a projeção para o ano imediatamente posterior, devido as características anuais dos dados e a possíveis reajustes com o valor do ano atual nos modelos para o próximo ano. Dessa forma, a previsão para o ano de 2017 com o modelo ajustado e intervalo de confiança de 95%, foi de 21.438.900 sacas de 60 kg, o que foi considerado condizente com as estimativas das organizações de referência na área.