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dc.contributor.advisor1Zanini, Alexandre-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8405561164951777pt_BR
dc.contributor.referee1Souza, Rafael Morais-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1176395684123466pt_BR
dc.creatorCoutinho, Gustavo luz-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.brpt_BR
dc.date.accessioned2022-09-01T12:27:20Z-
dc.date.available2022-08-30-
dc.date.available2022-09-01T12:27:20Z-
dc.date.issued2022-08-09-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14385-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.description.resumoO 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.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.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectProdução de Ferro Gusapt_BR
dc.subjectFerro Gusa de Minas Geraispt_BR
dc.subjectMétodos de análise de séries de tempopt_BR
dc.subjectseries of time analypt_BR
dc.subjectPig Iron productionpt_BR
dc.subjectPig Iron from Minas Geraispt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADASpt_BR
dc.titleModelo de previsão da produção de ferro gusa no estado de Minas Gerais (2022 - 2024)pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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