1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Instituto de Ciências Exatas e Naturais do Pontal (ICENP / Pontal)
3. TCC - Matemática (Ituiutaba / Pontal)

ORCID:	http://orcid.org/0009-0006-2875-7779
Document type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Access type:	Acesso Aberto
Title:	Modelagem e previsão de preços de minério de ferro: um estudo utilizando ARIMA e Random Forest Regressor
Author:	Maramarque, Giulio Cesar Mirabella
First Advisor:	Brandão, Milena Almeida L.
First coorientator:	Mundim, Arianne Alves S.
First member of the Committee:	Silva, Homero
Second member of the Committee:	Alves, Gabriella
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.
Keywords:	Previsão estatística Séries temporais Aprendizado de máquina
Area (s) of CNPq:	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
Language:	por
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Quote:	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.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41937
Date of defense:	26-Apr-2024
Appears in Collections:	TCC - Matemática (Ituiutaba / Pontal)

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