dc.contributor.advisor | Souza, Adriano Mendonça | |
dc.creator | Noronha, Maiara de Oliveira | |
dc.date.accessioned | 2018-10-05T15:23:35Z | |
dc.date.available | 2018-10-05T15:23:35Z | |
dc.date.issued | 2018-08-10 | |
dc.date.submitted | 2018 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/14472 | |
dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Sociais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2018. | por |
dc.description.abstract | The objective of this research was to analyze the Brazilian biodiesel production considering the influence of macroeconomic variables, as well as adjusting a forecast model through ARMAX modeling. A descriptive analysis of the variables was performed, as well as the causality analysis using the Granger test. Finally, the Brazilian biodiesel production was estimated by ARMAX modeling. It was observed the existence of direct relations between Biodiesel Production with Soybean Oil Price, Soybean Price, Oil Production, Natural Gas Production and GDP. The adjusted model that best describes the production of biodiesel was a SARIMAX (0,1,2) (1,0,0) 12 Δ (Price of Soybean Oil) t-3 Δ (Production of Oil) t-5 Δ ( GDP) t-2 Δ (Natural Gas Production) t-2; t-5. This model was able to adequately capture the behavior of the analyzed variable, from the influence of external variables, since the original values from July to December 2017 are within the confidence interval. In addition, the values of the model accuracy statistics, MAE (22424,74), MAPE (5,6992%) and U-Theil (0,026921) were adequate. Thus, the results of the present research contribute to the study area on biodiesel, because through the modeling it was possible to obtain an accurate forecast of the Brazilian biodiesel production, and in this sense the implementation of advanced techniques to predict both production and the consumption of biodiesel or other variables that may influence the behavior of biofuels can be considered as effective alternatives and source of information for decision making regarding the planning of the biofuels sector. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Biodiesel | por |
dc.subject | Previsão de séries temporais | por |
dc.subject | Modelos ARMAX | por |
dc.subject | Forecast of time series | eng |
dc.subject | ARMAX models | eng |
dc.title | Ajustamento de um modelo de previsão por meio da técnica autorregressiva de médias móveis e entrada exógena para a produção brasileira de biodiesel | por |
dc.title.alternative | Adjustment of a forecast model by the autoregressive moving average model with exogenous inputs for the brazilian biodiesel production | eng |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil | por |
dc.degree.specialization | Estatística e Modelagem Quantitativa | por |
dc.description.resumo | O objetivo desta pesquisa foi analisar a produção brasileira de biodiesel considerando a influência de variáveis macroeconômicas, assim como ajustar um modelo de previsão por meio da modelagem ARMAX. Foi realizada uma análise descritiva das variáveis, bem como a análise de causalidade por meio do teste de Granger. Por fim foi realizada a previsão da produção brasileira de biodiesel por meio d modelagem ARMAX. Foi observada a existência de relações diretas entre a Produção de Biodiesel com o Preço do Óleo de Soja, o Preço da Soja em Grão, a Produção de Petróleo, a Produção de Gás Natural e o PIB. O modelo ajustado que melhor descreve a produção de biodiesel foi um SARIMAX (0,1,2)(1,0,0)12 Δ(Preço do Óleo de Soja)t-3 Δ(Produção de Petróleo)t-5 Δ(PIB)t-2 Δ(Produção de Gás Natural)t-2;t-5. Tal modelo foi capaz de capturar adequadamente o comportamento da variável analisada, a partir da influência de variáveis externas, pois os valores originais de julho a dezembro de 2017, encontram-se dentro do intervalo de confiança. Além disso, os valores das estatísticas de acurácia do modelo, MAE (22424,74), MAPE (5,6992%) e U-Theil (0,026921) foram adequados. Dessa forma, os resultados da presente pesquisa contribuem com a área de estudo sobre o biodiesel, pois por meio da modelagem foi possível obter uma previsão acurada da produção brasileira de biodiesel, e nesse sentido a implementação de técnicas avançadas para prever, tanto a produção quanto o consumo de biodiesel ou outras variáveis que possam influenciar o comportamento de biocombustíveis, podem ser consideradas alternativas eficazes e fonte de informação para tomada de decisão no que diz respeito ao planejamento do setor de biocombustíves. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Naturais e Exatas | por |