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https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14385Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| gustavoluzcoutinho.pdf | 1.65 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | Modelo de previsão da produção de ferro gusa no estado de Minas Gerais (2022 - 2024) |
| Autor(es): | Coutinho, Gustavo luz |
| Primeiro Orientador: | Zanini, Alexandre |
| Membro da banca: | Souza, Rafael Morais |
| Resumo: | O objetivo principal desse estudo consiste em estudar e aplicar alguns métodos de análise de dados que podem ser aplicados como ferramentas para dar suporte à compreensão e tomada de decisões quanto ao planejamento do mercado de ferro gusa de Minas Gerais. Sendo assim o foco é estimar um modelo de previsão da produção de ferro gusa de Minas Gerais entre os anos de 2022 e 2024. Para atingir este objetivo foi realizado o estudo de um conjunto de métodos estatísticos aplicados a série de dados, são eles: Método de Amortecimento Exponencial, Método Univariado de Box & Jenkins e Análise de Regressão Dinâmica. Para selecionar o modelo a ser utilizado no cálculo das previsões promoveu-se uma competição entre estes métodos mencionados anteriormente através da análise de out-of-sample rolling evaluation. Para dar suporte à estimação do modelo de previsão, foi feito um estudo sobre o setor guseiro no Brasil e em Minas Gerais. O modelo vencedor aponta para um decrescimento da produção de ferro gusa mineiro em 3,4% ao ano entre 2022 a 2024. |
| Abstract: | The main goal of this study consists on study and applies some methods of data analyses that can be apply as tools, to support the decision-making for understanding and planning the pig iron market in Minas Gerais state. Thus, it focus is estimate a prediction model for the pig iron production in Minas Gerais between 2022 and 2024. To achieve this goal, a study of a group of statistical methods was applied to the data series, they are: exponential smoothing, Box & Jenkins and Dynamic Regression. To select the model to be used for the prediction, a competition was made between the methods previously mentioned through the analyses of out of-sample rolling evaluation. To support the estimation of the prediction model, a study was done about the pig iron sector in Brazil and Minas Gerais. The winner model indicates decrease of the Minas Gerais production of pig iron of 3.4% per year between 2022 and 2024. |
| Palavras-chave: | Produção de Ferro Gusa Ferro Gusa de Minas Gerais Métodos de análise de séries de tempo series of time analy Pig Iron production Pig Iron from Minas Gerais |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
| Sigla da Instituição: | UFJF |
| Departamento: | Faculdade de Economia |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil |
| Licenças Creative Commons: | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ |
| URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14385 |
| Data do documento: | 9-Ago-2022 |
| Aparece nas coleções: | Ciências Econômicas - Campus JF - TCC Graduação |
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