Modelação por séries temporais : aplicação à estimação da produção de aço

Cada vez mais a globalização tem a noção da importância de efetuar previsões frente a alguns fenómenos que podem ocorrer, como por exemplo catástrofes naturais ou conflitos armados, uma vez que estes são um dos factores que apresentam grande influência na estabilidade económica e política de um país...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Mateus, Balduíno Patrício César (author)
Format: masterThesis
Language:por
Published: 2021
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/10400.26/36411
Country:Portugal
Oai:oai:comum.rcaap.pt:10400.26/36411
Description
Summary:Cada vez mais a globalização tem a noção da importância de efetuar previsões frente a alguns fenómenos que podem ocorrer, como por exemplo catástrofes naturais ou conflitos armados, uma vez que estes são um dos factores que apresentam grande influência na estabilidade económica e política de um país. Por consequência as empresas têm desenvolvido a procura de respostas sólidas de forma a reunir condições bastante suficientes para que se faça frente aos problemas. O presente estudo utiliza as séries temporais (ARMA e SARIMA) de forma a ser possível a construção de um modelo de previsão que melhor se ajusta aos dados de produção do aço, no caso, o país da comunidade europeia com valor de produção e consumo significativo de aço (Alemanha). Com a utilização das séries temporais, foi possível apresentar previsões que melhor se ajustam num espaço de tempo de 5 anos. Neste trabalho é apresentado um estudo exploratório relativamente à produção do aço, tendo como base de estudo a produção de ferro/aço da Alemanha. A previsão mostra o crescimento do processo que futuramente pode ser uma mais valia as empresas devido a sua eficiência no que diz respeito à produção de aço, gerando assim práticas sustentáveis e saudáveis ao meio ambiente. Também foram apresentados fatores que podem ser importantes para uma futura prática da economia circular. A ferramenta utilizada para o desenvolvimento e análise do estudo estatístico é o software open source R studio.