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| File | Description | Size | Format | |
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| Type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Title: | Aplicação de singular spectrum analysis para a exportação do minério de ferro brasileiro |
| Author: | Corbelli Jr, José |
| First Advisor: | Souza, Rafael |
| Referee Member: | Souza, Rafael |
| Referee Member: | Mattos, Rogério |
| Resumo: | O 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. |
| Abstract: | The 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. |
| Keywords: | Séries Temporais Singular Spectrum Analysis Minério de Ferro Time Séries Singular Spectrum Analysis Iron Ore |
| CNPq: | Ciências Sociais |
| 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/3.0/br/ |
| URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12558 |
| Issue Date: | 8-Mar-2021 |
| Appears in Collections: | Ciências Econômicas - Campus JF - TCC Graduação |
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