Analisando a Capacidade de Previsão entre Diferentes / Classes de Modelos: um Estudo Comparativo para os índices de Produção Industrial no Brasil
DOI:
https://doi.org/10.5540/03.2021.008.01.0357Palavras-chave:
Séries Temporais, Previsão, Redes Neurais, Produção IndustrialResumo
Os indicadores de produção industrial são variáveis de interesse para a mensuração da atividade econômica de uma determinada região ou país e, assim, podem ser instrumentos de apoio à tomada de decisão para legisladores e agentes econômicos em geral. Desse modo, este trabalho propõe a utilização de três classes de modelos de previsão de séries temporais: modelos clássicos - Holt-Winters e SARIMA; de espaço de estado - modelo linear dinâmico e TBATS; e redes neurais artificiais (NNAR - neural network autoregression e MLP - multílayer perceptron). Os modelos foram aplicados aos indicadores de produção industrial do Brasil para a indústria extrativa e de transformação. Através das métricas de precisão RMSE e MAPE, o modelo MLP foi o que obteve o melhor desempenho para ambos os conjuntos de dados em análise.
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