Um Estudo da previsão de demanda da castanha de caju no comércio exterior cearense através de séries temporais multivariadas

Lima, Diego Duarte

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Freitas, Sílvia Maria de	-
dc.contributor.author	Lima, Diego Duarte	-
dc.date.accessioned	2015-03-30T18:02:40Z	-
dc.date.available	2015-03-30T18:02:40Z	-
dc.date.issued	2013	-
dc.identifier.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.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/11156	-
dc.description.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.	pt_BR
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.subject	Logística	pt_BR
dc.subject	Comércio internacional	pt_BR
dc.subject	Análise de séries temporais	pt_BR
dc.title	Um Estudo da previsão de demanda da castanha de caju no comércio exterior cearense através de séries temporais multivariadas	pt_BR
dc.type	Dissertação	pt_BR
dc.description.abstract-ptbr	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.	pt_BR
dc.title.en	A study of demand forecasting cashew trade in Ceará through multivariate time series	pt_BR
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