Um modelo hierárquico para previsão de preços de commodities agrícolas

Revista Produção Online

Celma de Oliveira Ribeiro¹  Sydnei Marssal de Oliveira²  Anna Andrea Kajdacsy Balla Sosnoski³ 

[1] Departamento de Engenharia de Produção - Escola Politécnica - Universidade de São Paulo;Departamento de Engenharia de Produção – Escola Politécnica – Universidade de São Paulo;PETROBRÁS - Petróleo Brasileiro S.A.;

关键词: Commodities agrícolas, Mercados Futuros, Redes Neurais, Modelos híbridos, previsão.;   

DOI  :  10.14488/1676-1901.v10i4.225

来源: DOAJ

【 摘 要 】

Nos últimos 20 anos tem ocorrido um interesse crescente no comportamento do preço de commodities devido a mudanças no padrão da demanda mundial e o crescimento dos mercados futuros de commodities como instrumento para gestão de portfólios na indústria. A fim de reduzir risco e assegurar preços, os agentes de mercado empregam diferentes estratégias de hedging baseadas no em mercados futuros, sendo imprescindível o uso de modelos de previsão. Neste contexto, o objetivo deste artigo é construir um modelo de previsão para preços à vista de commodities agrícolas com base em um modelo hierárquico. Um primeiro modelo de espaço de estados é ajustado de forma a identificar tendências das séries. Os resultados obtidos são então corrigidos através de redes neurais. Para analisar o comportamento do modelo foram consideradas commodities: soja, álcool e açúcar. Os resultados sugerem que o modelo pode ser uma ferramenta útil para entender os mercados e para previsão de preços de curto prazo.

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