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Title in Portuguese: Um Estudo da previsão de demanda da castanha de caju no comércio exterior cearense através de séries temporais multivariadas
Title: A study of demand forecasting cashew trade in Ceará through multivariate time series
Author: Lima, Diego Duarte
Advisor(s): Freitas, Sílvia Maria de
Keywords: Logística
Comércio internacional
Análise de séries temporais
Issue Date: 6-Jun-2013
Citation: LIMA, D. D. Um Estudo da previsão de demanda da castanha de caju no comércio exterior cearense através de séries temporais multivariadas. 2013. 59 f. Dissertação (Mestrado em Logística e Pesquisa Operacional) - Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação, Programa de Mestrado em Logística e Pesquisa Operacional, Universidade Federal do Ceará. Fortaleza, 2013.
Abstract in Portuguese: A aplicação de séries temporais em diversas áreas como engenharia, logística, pesquisa operacional e economia, tem como objetivo o conhecimento da dependência entre dados, suas possíveis tendências, sazonalidades e a previsão de dados futuros. Considerando a carência de métodos eficazes de suporte ao planejamento logístico na área de comércio exterior, neste trabalho foram apresentados e utilizados os modelos multivariados, na área de séries temporais: auto-regressivo vetorial (VAR), auto-regressivomédias móveis vetorial (ARMAV) e espaço de estados (EES). Estes modelos foram empregados para a análise de previsão de demanda, da série bivaria de valor e volume das exportações cearenses de castanha de caju no período de 1996 à 2012. Os resultados mostraram que o modelo espaço de estados foi mais eficiente na previsão das variáveis valor e volume ao longo do período janeiro à março de 2013, quando comparado aos demais modelos pelo método da raiz quadrada do erro médio quadrático, obtendo os menores valores para o referido critério.
Abstract: The application of time series in varius areas such as engineering, logistics, operations research and economics, aims to provide the knowledge of the dependency between observations, trends, seasonality and forecasts. Considering the lack of effective supporting methods od logistics planning in the area of foreign trade, the multivariate models habe been presented and used in this work, in the area of time series: vector autoregression (VAR), vector autoregression moving-average (VARMA) and state-space integral equation (SS). These models were used for the analysis of demand forecast, the the bivariate series of value and volume of cashew nut exports from Ceará from 1996 to 2012. The results showed that the model state space was more successful in predicting the variables value and volume over the period that goes from january to march 2013, when compared to other models by the method of root mean squared error, getting the lowest values for those criteria.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/11156
metadata.dc.type: Dissertação
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