PREVISÃO PARA O PREÇO FUTURO DO CACAU ATRAVÉS DE UMA SÉRIE UNIVARIADA DE TEMPO: UMA ABORDAGEM UTILIZANDO O MÉTODO ARIMA

Marcel Castro de Moraes and Aldous Pereira Albuquerque

No 148471, 44th Congress, July 23-27, 2006, Fortaleza, Ceará, Brazil from Sociedade Brasileira de Economia, Administracao e Sociologia Rural (SOBER)

Abstract: Neste artigo realiza-se uma previsão para o preço médio mensal do cacau (recebido pelo produtor brasileiro) a partir de uma série temporal que compreende o período janeiro/1970- agosto/2005, totalizando 428 observações. Para isto, adota-se a metodologia denominada Box-Jenkins – utilizada para análise de séries univariadas de tempo. Identifica-se para tal previsão o método autoregressivo integrado com média móvel (ARIMA). Em seguida, são apresentados cinco modelos candidatos para a realização da previsão de dados, onde são adotados os critérios Akaike Information Criterion (AIC), Schwartz Bayesian Criterion (SBC) e Erro Quadrado Médio (EQM), para a escolha do melhor modelo. Verifica-se por meio de uma previsão ex-ante, fundamentada nos dados amostrais, uma pequena queda no preço futuro do produto para os próximos doze meses.

Keywords: Agribusiness; Agricultural and Food Policy; Crop Production/Industries; Financial Economics (search for similar items in EconPapers)
Pages: 17
Date: 2006
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DOI: 10.22004/ag.econ.148471

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