Previsão de Demanda por Armazenagem de Grãos no Estado do Rio Grande do Sul
De Junior Giacobbo
Duração1h 58m
Sobre este audiolivro
A previsão de demanda por armazenagem de grãos no estado do Rio Grande do Sul através de métodos quantitativos de previsão de demanda com o objetivo de verificar até quando os financiamentos bancários nessa área serão bons negócios para as agências de fomento em geral e, em especial, para o Badesul Desenvolvimento. Para realizar tal análise, parte-se da contextualização da importância do setor de grãos na economia brasileira e gaúcha, e sua evolução a partir de 1980. A seguir, elabora-se uma estimativa de demanda por estocagem para o Rio Grande do Sul a partir de dados do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa) e da Companhia Nacional de Abastecimento (Conab). Fez-se uma previsão para seis períodos à frente; os resultados apontam que, na safra de 2024/2025, a produção de grãos continuará sendo superior à capacidade de armazenamento no estado gaúcho. A safra 2024/2025, segundo a previsão de demanda mais ajustada, realizada através do modelo ARIMA, será de 42 milhões de toneladas para a produção de grãos e a capacidade estática de armazenamento será de cerca de 33,5 milhões de toneladas. Nesse cenário, a relação entre capacidade de armazenamento e produção de grãos é de 79,7%, inferior aos 120% recomendados pela Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO), o que demonstra que há oportunidade de realização de negócios na linha de fomento à armazenagem no Rio Grande do Sul.
Detalhes do audiolivro
GêneroBusiness and Economics
Duração1 h 58 min
Narrado porOuça com mais de 1.000 vozes
FormatoeBook com áudio
Data de publicação17 de dez. de 2025
IdiomaPortuguês
Sumário
1LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
21 INTRODUÇÃO
31.1 TEMA E OBJETIVOS
41.2 JUSTIFICATIVA DO TEMA E DOS OBJETIVOS
51.3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
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61.4 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO
71.5 DELIMITAÇÕES DO ESTUDO
82 REFERENCIAL TEÓRICO
92.1 ARMAZENAGEM DE GRÃOS
102.2 O CONCEITO DE DEMANDA E SUA IMPORTÂNCIA
112.3 PREVISÃO DE DEMANDA E SUAS TÉCNICAS
122.4 ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
133 MÉTODO
143.1 BASE DE DADOS: 3.1.1 Obtenção dos Dados
153.2 MÉTODO DE ESTIMAÇÃO
163.2.1 Suavização Exponencial Biparamétrica de Holt
173.2.2 Metodologia Box-Jenkins
183.3 IDENTIFICAÇÃO DO MODELO
193.3.1 Estimativa dos Parâmetros do Modelo Identificado
203.3.2 Modelos autorregressivos
213.3.3 Modelo de Médias Móveis
223.3.4 Modelos Auto-Regressivos de Médias Móveis (ARMA)
233.3.5 Modelo Autorregressivo Integrado de Médias Móveis (ARIMA)
243.4 MEDIDAS DE ACURÁCIA
253.4.1 Erro Percentual Absoluto Médio de Previsão (MAPE)
263.4.2 Critério de Informação de Akaike (AIC)
274 DESCRIÇÃO DO ESTUDO, RESULTADOS E DISCUSSÃO
284.1 DEFINIÇÃO DO PROBLEMA
294.2 OBTENÇÃO DE DADOS
304.3 ESCOLHA DO MÉTODO DE PREVISÃO
314.4 ESTUDO DE CASO
324.4.1 Produção de Safra dos Grãos
334.4.2 Capacidade Estática de Armazenamento dos Grãos
344.4.3 Comparação Entre Produção e Capacidade Estática de Armazenamento dos Grãos
354.4.4 Panorama Financeiro Histórico do PCA Armazéns
365 CONSIDERAÇÕES FINAIS
37APÊNDICE 1 - SÉRIE HISTÓRICA DA PRODUÇÃO DE GRÃOS E DA CAPACIDADE DE ARMAZENAMENTO DO ESTADO DO RS
38APÊNDICE 2 – COMANDOS UTILIZADOS NO SOFTWARE R
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