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dc.contributor.advisor1Souza, Rafael-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1176395684123466pt_BR
dc.contributor.referee1Souza, Rafael-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1176395684123466pt_BR
dc.contributor.referee2Mattos, Rogério-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2161711905514304pt_BR
dc.creatorCorbelli Jr, José-
dc.creator.Latteslattes.cnpq.brpt_BR
dc.date.accessioned2021-04-13T19:43:46Z-
dc.date.available2021-04-09-
dc.date.available2021-04-13T19:43:46Z-
dc.date.issued2021-03-08-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12558-
dc.description.abstractThe iron ore sector plays a central role in the Brazilian economy, especially in relation to the trade balance. In 2020 the sector was responsible for 12.3% of Brazil's total exports, thus assuming the second position in the ranking of the country's exports. Since the 2000s, due to the accelerated process of urbanization and industrialization in China, there has been a significant growth in demand for iron ore. Thus, given the importance of the sector for the country, coupled with uncertainties about the perpetuation of Chinese demand, predictive models for iron ore exports are relevant. Thus, this paper aims to model the iron ore export séries from Brazil and the states of Minas Gerais and Pará using the Singular Spectrum Analysis (SSA) methodology and compare its predictive ability with the classical Exponential Damping (AE) and ARIMA methods. The results of the adherence statistics show that the forecasts made by SSA present the best results for all the analyzed séries. Thus, this work contributes by expanding the studies of forecasting in one of the most relevant sectors in the country.pt_BR
dc.description.resumoO setor de minério de ferro apresenta papel central na economia brasileira, principalmente em relação à balança comercial. Em 2020 o setor foi responsável por 12,3% das exportações totais do Brasil, assumindo, assim, a segunda posição no ranking das exportações do país. A partir dos anos 2000, em decorrência do acelerado processo de urbanização e industrialização da China, houve expressivo crescimento na demanda pelo minério de ferro. Desta forma, dada a importância do setor para o país, somado às incertezas sobre a perpetuação da demanda chinesa, modelos preditivos da exportação de minério de ferro mostram-se relevantes. Deste modo, o trabalho tem como objetivo modelar a série de exportação de minério de ferro do Brasil e dos estados de Minas Gerais e Pará pela metodologia Singular Spectrum Analysis (SSA) e comparar sua capacidade preditiva com os métodos clássicos Amortecimento Exponencial (AE) e ARIMA. Os resultados das estatísticas de aderência mostram que as previsões realizadas pelo SSA apresentam os melhores resultados para todas as séries analisadas. Desta forma, o trabalho contribui ao expandir os estudos de previsões em um dos setores de maior relevância do país.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Economiapt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.subjectSéries Temporaispt_BR
dc.subjectSingular Spectrum Analysispt_BR
dc.subjectMinério de Ferropt_BR
dc.subjectTime Sériespt_BR
dc.subjectSingular Spectrum Analysispt_BR
dc.subjectIron Orept_BR
dc.subject.cnpqCiências Sociaispt_BR
dc.titleAplicação de singular spectrum analysis para a exportação do minério de ferro brasileiropt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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