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Previsão da expedição de papelão ondulado a partir de modelos com variáveis agregadas e desagregadas
Resumo:
O presente trabalho visa comparar o poder preditivo das previsões feitas a partir de diferentes metodologias aplicadas para a série de expedição brasileira de papelão ondulado. Os dados de expedição de papelão ondulado serão decompostos pelas categorias industriais de destino das caixas e serão feitos modelos do tipo SARIMA univariados para cada setor. As previsões das séries desagregadas serão então agregadas, para compor a previsão da série total de expedição. A previsão feita a partir da somatória das categorias industriais será comparada com um SARIMA univariado da série agregada, a fim de verificar qual dos dois métodos resulta em um modelo com melhor acurácia. Essa comparação será feita a partir da metodologia desenvolvida por Diebold e Mariano (1995).
Resumo:
Esta dissertação apresenta um estudo sobre a aplicação de técnicas de previsão na arrecadação tributária. Buscou-se a aplicação das principais técnicas quantitativas de previsão a uma série temporal de arrecadação de ICMS – Imposto sobre operações relativas à circulação de mercadorias e sobre prestações de serviços de transporte interestadual, intermunicipal e de comunicação. Além disto, procurou-se estimular a discussão sobre a utilização de técnicas de previsão qualitativas como forma de melhorar a acurácia dos resultados obtidos com os modelos estatísticos de previsão. O método de trabalho proposto apresenta uma seqüência estruturada de passos para a realização da previsão de receitas tributárias. Baseado neste método de trabalho e no referencial teórico, realizou-se um estudo de caso a partir dos dados de arrecadação de ICMS no Estado do Paraná. Os modelos de previsão foram testados com séries de mais de 50 observações – consideradas mais adequadas para utilização da maioria dos modelos estatísticos – e com séries mais curtas, visando comparar o grau de acurácia de cada modelo.
Resumo:
Este trabalho compara procedimentos de previsão de preços de commodities, utilizados de maneira impírica pelos analistas de mercado, com os procedimentos fornecidos pela Análise de Séries Temporais. Aplicamos os métodos de previsão utilizando as Médias Móveis, os métodos baseados em Alisamentos exponenciais e principalmente os modelos ARIMA de Box-Jenkins. Estes últimos são, em geral, generalizações dos primeiros, com a vantagem de utilizar os instrumentos estatísticos de medidas das incertezas, como o desvio-padrão e os intervalos de confiança para as previsões
Resumo:
Trata da utilização da análise fundamental na previsão de preços da commodity soja no mercado futuro. Apresenta uma síntese da origem e desenvolvimento do mercado e da evolução da negociação com futuros. Descreve o mercado físico e futuro do complexo soja - grão, farelo e óleo -, e a formação dos preços mundiais e domésticos da soja e derivados. Analisa a formação e o comportamento dos preços e a viabilidade do uso da abordagem técnica e da fundamental na previsão de preços das commodities nos mercados futuros. Desenvolve um modelo econométrico para a soja, na forma de um sistema de equações que sintetize os segmentos mais imponantes desse mercado, utilizando a abordagem fundamental e apresenta uma avaliação dos resultados obtidos com a estimativa dos coeficientes das equações estruturais.
Resumo:
O trabalho testa o poder de previsão da volatilidade futura, de cinco modelos : um modelo ingênuo, do tipo martingale, o modelo sugerido pelo JPMorgan em seu RiskMetrics™, o modelo GARCH-Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, o modelo da volatilidade implícita e combinações de Risk:MetricsTM com volatilidade implícita e de GARCH com volatilidade implícita. A série estudada é a volatilidade para vinte e cinco dias, dos retornos diários do contrato futuro de Ibovespa, negociado na BM&F - Bolsa de Mercadorias e Futuros. Particularidades brasileiras são introduzidas na. estimação dos parâmetros do modelo GARCH. O poder de previsão é testado com medidas estatísticas, envolvendo equações de perdas (loss functions) simétricas e assimétricas, e com uma medida econômica, dada pelo lucro obtido a partir da simulação da realização de operações hedgeadas, sugeridas pelas previsões de volatilidade. Tanto com base nas medidas estatísticas como na medida econômica, o modelo GARCH emerge como o de melhor desempenho. Com base nas medidas estatísticas, esse modelo é particularmente melhor em período de mais alta volatilidade. Com base na medida econômica, contudo, o lucro obtido não é estatisticamente diferente de zero, indicando eficiência do mercado de opções de compra do contrato futuro de Ibovespa, negociado na mesmaBM&F.
Resumo:
In Brazil the adoption of several models of cattle confinement leads to special conditions for management methods in dairy production, which can be improved by the use of technology that assures better herd management. Indexes relating environmental variables to production are applied for the prediction of milk production. The values of temperature and relative humidity, rain index, solar radiation and pasture soil temperature are generally considered potential stress agents for cows. The objective of this research was to develop an index for predicting milk production for high productivity Jersey milking cows lodged in semi confinement in tropical conditions. The experiment considered two treatments: A - the cows waited for 30 minutes prior to milking in a room with a shower associated to a fan; B - the cows did not have access to this room (control). Other than the waiting period, the cows had access to pasture. Differences in the effect of average production were not statistically significant. The analysis for studying the effect of the variables and designing the model led to a statistical model relating the variables milk production and rain index, as well as the maximum soil temperature of pasture, and milk production.
Resumo:
Este artigo discute um modelo de previsão combinada para a realização de prognósticos climáticos na escala sazonal. Nele, previsões pontuais de modelos estocásticos são agregadas para obter as melhores projeções no tempo. Utilizam-se modelos estocásticos autoregressivos integrados a médias móveis, de suavização exponencial e previsões por análise de correlações canônicas. O controle de qualidade das previsões é feito através da análise dos resíduos e da avaliação do percentual de redução da variância não-explicada da modelagem combinada em relação às previsões dos modelos individuais. Exemplos da aplicação desses conceitos em modelos desenvolvidos no Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) mostram bons resultados e ilustram que as previsões do modelo combinado, superam na maior parte dos casos a de cada modelo componente, quando comparadas aos dados observados.
Resumo:
Estudou-se o efeito da infiltração de magnésio e cálcio no desenvolvimento de sintomas de bitter pit de maçãs 'Gala'. Examinou-se, também, a eficiência da infiltração de magnésio e da aceleração da maturação de maçãs 'Royal Gala' como métodos de previsão da ocorrência de bitter pit após o armazenamento. No primeiro experimento, maçãs 'Gala' foram infiltradas com MgCl2; CaCl2 ou MgCl2 mais CaCl2. No segundo experimento, maçãs 'Royal Gala' foram infiltradas com MgCl2; ou imersas em solução contendo ethephon por cinco minutos. Como controle, frutos de cada cultivar foram armazenados em atmosfera controlada por seis meses mais 18 dias a 20°C. Frutos infiltrados com MgCl2 apresentaram significativo acréscimo na incidência e severidade de bitter pit, proporcional à concentração de MgCl2 na solução. Frutos infiltrados com CaCl2 não apresentaram sintomas de bitter pit. A aceleração da maturação de maçãs 'Royal Gala' na colheita foi efetiva na previsão de bitter pit após o armazenamento.