Metodologia de Séries Temporais como ferramenta de análise na produção de frangos no Brasil

Autores/as

  • Denise de Assis Paiva Mestranda em Estatística e Experimentação Agropecuária do Departamento de Estatística Universidade Federal de Lavras https://orcid.org/0000-0002-5663-0779
  • Ana Claudia Festucci Herval Doutoranda em Estatística e Experimentação Agropecuária do Departamento de Estatística Universidade Federal de Lavras https://orcid.org/0000-0002-3367-3565
  • Thelma Sáfadi Professora Titular Departamento de Estatística Universidade Federal de Lavras

Palabras clave:

Séries temporais, abate de frangos, modelos de Box & Jenkins

Resumen

O presente trabalho apresenta a análise da série de abate de frangos (quantidade) desde 2000 até 2018. Esse estudo é relevante uma vez que o Brasil é o segundo maior produtor de carne de frango do mundo. Uma metodologia útil para analisar estes dados é a análise de séries temporais, com a qual pode-se verificar o aumento ou diminuição do abate ao longo do tempo, ajustar modelos e realizar previsões satisfatórias. Para esta análise, foram verificadas a aditividade do modelo, assim como a presença das componentes tendência e sazonalidade. Foi utilizada a modelagem de modelos da classe SARIMA (ARIMA sazonal). Os modelos considerados adequados à série foram comparados através das funções de perda das previsões, o Erro Quadrático Médio de Previsão e o Erro Médio Absoluto Percentual e em relação aos critérios de informação. Foi observado que a quantidade de frangos abatidos apresenta um crescimento (aparentemente linear) para então, a partir de 2016, começar a decair. De fato, a previsão para 2019 confirmou que os valores tendem a diminuir.

Citas

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Publicado

29-07-2019

Cómo citar

de Assis Paiva, D., Festucci Herval, A. C., & Sáfadi, T. (2019). Metodologia de Séries Temporais como ferramenta de análise na produção de frangos no Brasil. Sigmae, 8(2), 227–237. Recuperado a partir de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/978

Número

Vol. 8 Núm. 2 (2019): Special issue: 64th RBRAS and 18th SEAGRO

Sección

Applied Statistics

Licencia

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