Dissertação

{pt_PT=Análise e Previsão de Preços de Mercadorias Agrícolas. Protótipo ePMA } {} EVALUATED

{pt=Os intervenientes nos mercados agrícolas estão expostos a riscos consideráveis de variação da disponibilidade e dos preços das mercadorias agrícolas, que podem condicionar significativamente a viabilidade económica das suas atividades. Nas economias desenvolvidas, existe uma utilização crescente de instrumentos contratuais que mitigam a incerteza comercial inerente aos mercados agrícolas e que contribuem para a estabilização dos equilíbrios entre a oferta e a procura. Neste contexto, a modelação preditiva dos preços é um instrumento tendencialmente importante no suporte a decisões de contratação e de investimento dos produtores, da distribuição, da agroindústria e das instituições financeiras que intervêm neste segmento. O protótipo ePMA é um sistema de informação que analisa de forma automatizada a evolução de preços das mercadorias agrícolas e das condições meteorológicas globais, elaborando projeções de preço baseadas na informação disponível e na relação entre as variáveis monitorizadas. A construção da função de previsão é efetuada por aprendizagem automática sobre as séries de dados disponíveis, utilizando a regressão de vetores de suporte. O protótipo ePMA apresenta previsões com erros médios percentuais absolutos inferiores a algumas das metodologias de previsão geralmente utilizadas, nas últimas fases do ciclo de cultura do trigo e da soja, principalmente em resultado da inclusão de dados meteorológicos que antecipam, em certa extensão, as condições gerais de crescimento das culturas no hemisfério norte. O protótipo ePMA opera sobre um conjunto de dados relativamente limitado, o que o torna potencialmente aplicável a culturas e mercados de âmbito regional e com menos informação disponível. , en=Agricultural market participants are exposed to considerable risks from varying availability and price of agricultural commodities, which may significantly affect the economic viability of their activities. In developed economies, there is a growing use of contractual instruments that mitigate the trade uncertainty inherent to agricultural markets and contribute to the stabilization of the supply and demand equilibrium. In this context, predictive price modelling is an important tool to support trade and investment decisions of producers, distribution, agribusiness and financial institutions operating in market segments related with agriculture. The ePMA prototype is an information system that performs an automated analysis of the evolution of agricultural commodity prices and global weather conditions, making price projections based on the available information and the relationship between the monitored variables. The prediction function is constructed by machine learning on the available data series, using support vector regression. When compared with some prevailing forecasting methodologies, the ePMA prototype provides forecasts with lower mean absolute percent errors over the last stages of the crop’s cycle of wheat and soybean. The observed lower mean absolute percent errors over the last three months of the crop’s cycle results mainly, from the inclusion of climate data that anticipates, to some extent, overall northern hemisphere crop growing conditions. The ePMA prototype operates on a relatively limited data set, making it potentially usable for regional crops and markets with less available information.}
{pt=Mercadorias agrícolas, contratos de futuros, regressão de vetores de suporte, Milho, Soja, Trigo., en=Agricultural commodities, futures contracts, support vector regression, Corn, Soybean, Wheat.}

Dezembro 3, 2019, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Manuel Filipe Mouta Lopes

Departamento de Ciências Sociais e de Gestão - Univ. Aberta

Professor Auxiliar