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Persistence effect determination of variability in forecasting of agricultural and road machinery national production / Determinação do efeito de persistência da variabilidade na previsão da produção nacional de máquinas agrícolas e rodoviárias
Martins, Tailon; Barreto, Alisson Castro; Coronel, Daniel Arruda; Jacobi, Luciane Flores; Lirio, Valentina Wolff; Souza, Adriano Mendonça.
  • Martins, Tailon; Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção. Santa Maria. BR
  • Barreto, Alisson Castro; Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção,. Santa Maria. BR
  • Coronel, Daniel Arruda; Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Departamento de Economia e Relações Internacionais. Santa Maria. BR
  • Jacobi, Luciane Flores; Universidade Federal de Santa Maria. Departamento de Estatística. Santa Maria. BR
  • Lirio, Valentina Wolff; Universidade Federal de Santa Maria. Graduação em Estatística. Santa Maria. BR
  • Souza, Adriano Mendonça; Universidade Federal de Santa Maria. Departamento de Estatística. Santa Maria. BR
Ciênc. rural (Online) ; 50(6): e20190631, 2020. tab, graf
Article in English | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1098188
ABSTRACT
ABSTRACT The objective of this research was to forecast the Brazilian national production of agricultural and road machinery in the short term by BOX & JENKINS methodology and determine the persistence effect. Data were obtained at National Association of Automotive Vehicle Manufacturers (ANFAVEA) from January 1960 to October 2019, totaling 718 monthly observations. The Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) methodology were used. The ARIMA (2,1,1)-ARCH (2) model was fitted and persistence of 0.60 was determined, showing that the instability in the series will be for a long period of time.
RESUMO
RESUMO O objetivo desta pesquisa é prever a produção nacional de máquinas agrícolas e rodoviárias no Brasil, no curto prazo por meio da metodologia BOX & JENKINS e determinar o efeito de persistência na série. Os dados foram obtidos no site da Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores (ANFAVEA) no período de janeiro de 1960 a outubro de 2019, totalizando 718 observações mensais. Os modelos Autoregressivos Integrados e de Médias Móveis (ARIMA) e de Heteroscedasticidade Condicional Autoregressiva (ARCH) foram utilizados para ajustar a média e a variabilidade da série. O modelo ARIMA(2,1,1) - ARCH(2) foi selecionado por meio das estatísticas de ajustes e a persistência determinada foi de 0,60 mostrando que a instabilidade na série é duradoura.


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Type of study: Prognostic study Language: English Journal: Ciênc. rural (Online) Journal subject: Sa£de Ambiental Year: 2020 Type: Article / Project document Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)/BR / Universidade Federal de Santa Maria/BR

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Full text: Available Index: LILACS (Americas) Type of study: Prognostic study Language: English Journal: Ciênc. rural (Online) Journal subject: Sa£de Ambiental Year: 2020 Type: Article / Project document Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)/BR / Universidade Federal de Santa Maria/BR