APLICAÇÃO DE MODELOS DE SÉRIES TEMPORAIS NA PREVISÃO DO PREÇO DO FARELO DE SOJA

Abstract

Resumo: O mercado da soja tem como uma de suas características a flutuação do preço do produto. Tal característica decorre de fatores que estão fora do controle do produtor, como variações na oferta e na demanda, intempéries climáticas, etc. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo avaliar a eficácia de modelos de séries temporais, na sua forma univariada, na previsão do preço do farelo de soja no estado do Paraná. A base de dados, disponibilizada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), apresenta uma série histórica, do preço do farelo de soja, no período entre 2011 e 2020, totalizando 111 observações. Modelos de previsão, baseados em Redes Neurais LSTM (Long Short-Term Memory) e ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average), foram implementados na linguagem Python. Resultados obtidos, dos dois modelos, foram comparados. Verificou-se, para um horizonte de curto prazo, que os dois modelos de previsão fornecem estimativas confiáveis para o preço do farelo de soja.