Publication: Modelagem e previsão de preços de minério de ferro: um estudo utilizando ARIMA e Random Forest Regressor
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS, CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE MULTIVARIADA
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Mundim, Arianne Alves S.
Summary
Este estudo analisa o desempenho de dois modelos de previsão estatística aplicados ao
mercado de minério de ferro. O primeiro modelo adotado ´e o ARIMA, uma abordagem
tradicional amplamente utilizada em previsão temporal, enquanto o segundo e o Random
Forest Regressor, uma técnica de aprendizado de máquina mais recente e flexível. O
objetivo ´e avaliar a capacidade de cada modelo em prever os preços futuros do minério
de ferro com base em dados históricos. Para isso, foram empregadas duas métricas de
erro, são elas: MAPE (Erro Percentual Absoluto Médio) e MAE (Erro Absoluto Médio).
A análise foi conduzida utilizando o histórico de preços do minério de ferro desde janeiro
de 1980 até outubro de 2023 e o incremento de variáveis externas como: Produção de
Aço e Consumo de Aço, ambas no mercado brasileiro com dados de janeiro de 2013
a outubro 2023. Os resultados obtidos foram submetidos a uma análise comparativa
detalhada, destacando as vantagens e desvantagens de cada modelo em termos de precisão
de previsão. Esta pesquisa proporciona uma análise para o mercado de minério de ferro e
oferece uma base para futuros estudos e desenvolvimentos na área de previsão de preços
de commodities.
Abstract
Keywords
Previsão estatística, Séries temporais, Aprendizado de máquina
Citation
MARAMARQUE, Giulio Cesar Mirabella. Modelagem e previsão de preços de minério de ferro: um estudo utilizando ARIMA e Random Forest Regressor. 2024. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Matemática) - Universidade Federal de Uberlândia, Ituiutaba, 2024.
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