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Projeção de preços de alumínio: modelo ótimo por meio de combinação de previsões (2015)

  • Authors:
  • Autor USP: CASTRO, JOãO BOSCO BARROSO DE - FEA
  • Unidade: FEA
  • Sigla do Departamento: EAD
  • Subjects: PREVISÃO ECONÔMICA; SELEÇÃO DE MODELOS; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
  • Keywords: Aluminun price forecasting; Combinação de previsões; Forecast combination; Model selection; Preços de alumínio
  • Language: Português
  • Abstract: Commodities primárias, tais como metais, petróleo e agricultura, constituem matérias-primas fundamentais para a economia mundial. Dentre os metais, destaca-se o alumínio, usado em uma ampla gama de indústrias, e que detém o maior volume de contratos na London Metal Exchange (LME). Como o preço não está diretamente relacionado aos custos de produção, em momentos de volatilidade ou choques econômicos, o impacto financeiro na indústria global de alumínio é significativo. Previsão de preços do alumínio é fundamental, portanto, para definição de política industrial, bem como para produtores e consumidores. Este trabalho propõe um modelo ótimo de previsões para preços de alumínio, por meio de combinações de previsões e de seleção de modelos através do Model Confidence Set (MCS), capaz de aumentar o poder preditivo em relação a métodos tradicionais. A abordagem adotada preenche uma lacuna na literatura para previsão de preços de alumínio. Foram ajustados 5 modelos individuais: AR(1), como benchmarking, ARIMA, dois modelos ARIMAX e um modelo estrutural, utilizando a base de dados mensais de janeiro de 1999 a setembro de 2014. Para cada modelo individual, foram geradas 142 previsões fora da amostra, 12 meses à frente, por meio de uma janela móvel de 36 meses. Nove combinações de modelos foram desenvolvidas para cada ajuste dos modelos individuais, resultando em 60 previsões fora da amostra, 12 meses à frente. A avaliação de desempenho preditivo dos modelos foi realizada por meio doMCS para os últimos 60, 48 e 36 meses. Um total de 1.250 estimações foram realizadas e 1.140 variáveis independentes e suas transformadas foram avaliadas. A combinação de previsões usando ARIMA e um ARMAX foi o único modelo que permaneceu no conjunto de modelos com melhor acuracidade de previsão para 36, 48 e 60 meses a um nível descritivo do MCS de 0,10. Para os últimos 36 meses, o modelo combinado proposto apresentou resultados superiores em relação a todos os demais modelos. Duas co-variáveis identificadas no modelo ARMAX, preço futuro de três meses e estoques mundiais, aumentaram a acuracidade de previsão. A combinação ótima apresentou um intervalo de confiança pequeno, equivalente a 5% da média global da amostra completa analisada, fornecendo subsídio importante para tomada de decisão na indústria global de alumínio. iii
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 15.06.2015
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      CASTRO, João Bosco Barroso de; MARÇAL, Emerson Fernandes; MONTINI, Alessandra de Ávila. Projeção de preços de alumínio: modelo ótimo por meio de combinação de previsões. 2015.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2015. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-02102015-094205/ >.
    • APA

      Castro, J. B. B. de, Marçal, E. F., & Montini, A. de Á. (2015). Projeção de preços de alumínio: modelo ótimo por meio de combinação de previsões. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-02102015-094205/
    • NLM

      Castro JBB de, Marçal EF, Montini A de Á. Projeção de preços de alumínio: modelo ótimo por meio de combinação de previsões [Internet]. 2015 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-02102015-094205/
    • Vancouver

      Castro JBB de, Marçal EF, Montini A de Á. Projeção de preços de alumínio: modelo ótimo por meio de combinação de previsões [Internet]. 2015 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-02102015-094205/

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