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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.11.2018.tde-20181127-154859
Document
Author
Full name
Ana Lúcia Kassouf
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 1988
Supervisor
Title in Portuguese
Previsão de preços na pecuária de corte do estado de São Paulo
Keywords in Portuguese
PECUÁRIA DE CORTE
PREÇOS
Abstract in Portuguese
Séries de preços reais mensais do bezerro, boi magro e da arroba do boi gordo, no período de janeiro de 1970 a dezembro de 1986, foram analisadas, observando-se as variações existentes e ajustando-se modelos do tipo ARIMA, harmônico e mistos, a fim de obter previsões de preços. Estas séries temporais são compostas por uma tendência linear do crescimento dos preços, variações cíclicas estacionais, caracterizadas por períodos de safra e entressafra dentro do ano, e plurianuais, com período em torno de 6 anos, resultante dos abates de matrizes em épocas de preços baixos além de variações irregulares. Aplicando-se o método de Box e Jenkins à série dos logaritmos dos preços da arroba do boi gordo, no período de janeiro de 1970 a dezembro de 1986, foi obtido como melhor modelo um SARIMA (0,1,1) (0,1,1) 12. Entretanto, este não forneceu boas previsões, não conseguindo captar os ciclos de 6 anos. O modelo harmônico, aplicado à mesma série e no mesmo período, conseguiu prever valores razoáveis, porém, as melhores previsões de preços foram obtidas ao se utilizar modelos mistos com AR(2) e com ARMA(1,1), ou seja, contendo componentes do modelo harmônico associados aos do ARIMA. Todos estes modelos forneceram previsões mensais de preços de arroba do boi gordo para o ano de 1987, as quais foram comparadas, através do erro quadrático médio de previsão, aos preços do mercado físico. Preços obtidos em negociações no mercado a termo do boi gordo da Bolsa de Mercadorias de São Paulo também foram comparados aos preços do mercado físico para a verificação do seu desempenho
Title in English
not available
Abstract in English
Monthly real prices of calf, feeder cattle as well as of fat steer, from january, 1970 up to december, 1986 were analysed. ARIMA, harmonic and mixed models were fitted, in order to make prices forecasts. In general time series can be decomposed in the following itens: a) linear trend, b) seasonal variations, c) a long term cycle (with about six years period, which reflects cows slaughtering when prices are low and fat steers retention in the upward phasis of the cycle) and d) random variations. The Box and Jenkins processes were adjusted to the logaritm of fat steer prices, from january, 1970 to december 1986. The SARIMA (0,1,1) x (0,1,1)12 model was chosen as the best one. However, this model was not helpful in forecasting since it tailed to capture long term cycles. The harmonic model fitted to the same time series resulted in better estimates. However the best prices forecasts were obtained by using the mixed models with AR(2) and ARMA(1,1). Each one of these models is a combination of the harmonic and ARIMA models. All of the models provided monthly forecast estimates for prices of really practiced under market conditions through the mean square error of forecasting. Futures market prices at the São Paulo Board of Trade were also compared with the actual market prices, in order to verify their performance
 
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KassoufAnaLucia.pdf (3.18 Mbytes)
Publishing Date
2018-11-27
 
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