Neste estudo foram avaliados diferentes métodos de previsão para projetar o consumo de combustíveis leves no Brasil (combustíveis utilizados pelos veículos com motor de combustão interna). Para tanto, 11 diferentes métodos foram implementados, tomando como referência o erro de previsão e o procedimento de validação cruzada empregado para séries temporais. A avaliação foi conduzida para período de previsão de 3, 6 e 12 meses. Os testes realizados indicam a superioridade dos modelos avaliados frente a um método ingênuo de previsão. Em linhas gerais, os resultados indicam que, a despeito das mudanças tecnológicas, das alterações de mercado e dos movimentos institucionais observados no setor de combustíveis leves nos últimos anos, os modelos de previsão implementados permitiram previsões bom nível de acurácia.
Métodos de Previsão Aplicados ao Consumo Brasileiro de Combustíveis Leves
Este trabalho avalia diversos modelos de previsão que podem auxiliar o planejamento dos agentes privados e públicos. Modelos de séries temporais e machine learning são comparados de forma robusta. Os resultados apresentam evidências de que os modelos avaliados são superiores ao modelo ingênuo considerado na análise. Além disso, houve métodos cuja acurácia da previsão de 12 meses à frente foi superior ao modelo Sarima (muito utilizado na previsão de séries temporais) com significância estatística. Entende-se que há evidências em favor da utilização desses novos modelos ao menos de forma complementar as análises tradicionais.
Autor:
Lucas Rodrigues e Luciano Rodrigues
Ano de Publicação:
2020
Referência:
RODRIGUES, Lucas; RODRIGUES, Luciano. MÉTODOS DE PREVISÃO APLICADOS AO CONSUMO BRASILEIRO DE COMBUSTÍVEIS LEVES.. In: Anais do 58º Congresso da Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural (SOBER), 26 a 28 de outubro de 2020, Foz do Iguaçu-PR: Cooperativismo, inovação e sustentabilidade para o desenvolvimento rural. Anais…Foz do Iguaçu(PR) UNIOESTE, 2020.