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https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/20139Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| gustavohenriquedearaújogomes.pdf | PDF/A | 838.65 kB | Adobe PDF | View/Open |
| Type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Title: | Modelo de previsão para transporte por ferrovias no Brasil |
| Author: | Gomes, Gustavo Henrique de Araujo |
| First Advisor: | Zanini, Alexandre |
| Referee Member: | Vasconcelos, Claudio Roberto Foffano |
| Resumo: | O presente estudo tem como objetivo estruturar um modelo que permita prever o volume de carga transportado pelas ferrovias brasileiras, utilizando como variável dependente a métrica de toneladas por quilômetro útil (TKU). Para isso, foi realizada uma revisão da literatura com o intuito de identificar variáveis explicativas que possuam correlação significativa com a variável de interesse. O modelo estimado na forma log-log permitiu identificar os coeficientes de elasticidade com as variáveis preço do minério de ferro, exportações de produtos minerais, câmbio e variáveis com defasagens temporais. Verificou-se que o modelo obteve uma capacidade de ajuste de cerca de 83,55% dos resultados, gerando projeções anualizadas consistentes, em linha com o histórico, e projetando uma alta de 0,69% para o ano de 2026 frente ao ano de 2024 e 1,5% acima de 2025. |
| Abstract: | This study aims to structure a model to forecast the volume of freight transported by Brazilian railways, using the metric of tons per useful kilometer (TKU) as the dependent variable. To this end, a literature review was conducted to identify explanatory variables with a significant correlation to the variable of interest. The model, estimated in log-log form, allowed for the identification of elasticity coefficients with the variables iron ore price, mineral product exports, exchange rate, and time-lagged variables. It was verified that the model achieved an explanatory power of about 83.55% of the results, generating consistent annualized projections, with variations aligned with historical data, and forecasting an increase of 0.69% for the year 2026 compared to 2024, and 1.5% above 2025. |
| Keywords: | Regressão dinâmica TKU Transporte ferroviário Modelo Log-Log Dynamic regression Statistical significance TKU Railway freight |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA |
| Language: | por |
| Country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
| Institution Initials: | UFJF |
| Department: | Faculdade de Economia |
| Access Type: | Acesso Aberto |
| Creative Commons License: | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ |
| URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/20139 |
| Issue Date: | 2-Dec-2025 |
| Appears in Collections: | Ciências Econômicas - Campus JF - TCC Graduação |
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