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Previous issue date: 2018-03-19 / O mercado das commodities agrícolas é caracterizado por ser dinâmico e complexo. Os preços no mercado futuro das commodities são negociados em bolsas de valores e variam rapidamente de acordo com diversos fatores, como mudanças cambiais, variações climáticas, políticas governamentais, estoques mundiais, entre outros. Tendo em vista a instabilidade do mercado das commodities, este trabalho tem por objetivo analisar a contribuição das redes neurais artificiais para a previsão de preços de commodities agrícolas no mercado futuro, avaliando o ajuste das redes como ferramenta estratégica no processo de tomada de decisão. Trata-se de uma pesquisa empírica, de caráter descritivo, com abordagem quantitativa. O método utilizado foi o de levantamento, por meio de dados secundários obtidos na base de dados do Cepea. Como resultados, desenvolveram-se redes com desempenho classificados como “ótimos” para todas as commmodities consideradas, o que demonstrou a alta previsibilidade das redes neurais artificiais. Através da construção de cenários de preços mensais para as commodities, verificou-se que as redes selecionadas são sensíveis às variações de alta e queda nos preços. Assim, as RNAs demonstraram ser uma ferramenta importante que pode auxiliar com sucesso os interessados em investir neste mercado, através da simulação do comportamento dos preços. / The commodities market is characterized by being dynamic and complex. Futures market prices are traded on stock exchanges and short-term variables such as exchange rate changes, future payments, government reports, world stocks, among others. Considering the instability of the commodities market, this work aims to analyze the construction of artificial neural networks for forecasting agricultural commodity prices in the future market, with the objective of evaluating the networks as a strategic measure in the process of making decision. It is an empirical research, of descriptive character, with quantitative approach. The method used was the survey, using data base results in the database of Cepea. As networks were developed with indicators as "optimal" for all commodities, which demonstrated a high predictability of artificial neural networks. Through the construction of monthly commodity scenarios, it was verified that the selected networks are sensitive to the variations of rise and fall in prices. Thus, the RNAs have proved to be an important tool that can successfully aid the search in this market, through the simulation of the behavior of prices.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:10.1.0.46:riu/2967 |
| Date | 19 March 2018 |
| Creators | Disconzi, Claudia Maria Dias Guerra |
| Contributors | Ferraz, Rafael Camargo, Cassanego Júnior, Paulo Vanderlei, Zamberlan, João Fernando |
| Publisher | Universidade Federal do Pampa, Mestrado Acadêmico em Administração, UNIPAMPA, Brasil, Campus Santana do Livramento |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNIPAMPA, instname:Universidade Federal do Pampa, instacron:UNIPAMPA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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