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文章基本信息

  • 标题:Precificação do etanol utilizando técnicas de redes neurais artificiais
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  • 作者:Vinicius Amorim Sobreiro ; Pedro Henrique de Sousa Leão Araújo ; Marcelo Seido Nagano
  • 期刊名称:Revista de Administração - RAUSP
  • 印刷版ISSN:0080-2107
  • 电子版ISSN:1984-6142
  • 出版年度:2009
  • 卷号:44
  • 期号:1
  • 页码:46-58
  • 语种:Portuguese
  • 出版社:Universidade de São Paulo
  • 摘要:O interesse por previsão de valores conduziu a realização de várias pesquisas, na área financeira e de negócios, nos últimos anos, mas poucas foram feitas com o propósito de estimar os valores dos combustíveis. Essa lacuna se torna mais notável quando se observa o Etanol Combustível no Brasil. Nesse sentido, o objetivo neste artigo é comparar o desempenho das redes neurais artificiais (RNAs), usando a arquitetura Perceptron multicamadas, com o do método ARIMA para previsão do preço do Etanol Combustível. Tal possibilidade permite fazer previsões dos preços futuros desse produto que é comercializado e consumido no mundo inteiro. O método adotado para realizar tal comparação foi o das medidas de erro agregado em previsões. Como resultado, observou-se que a aplicação das RNAs obteve uma aproximação mais satisfatória quando comparada à aplicação do método ARIMA quanto aos dados reais, o que em conclusão evidência a importância das RNAs na previsão dos preços do Etanol Combustível.
  • 其他摘要:The interest for forecast of values led the accomplishment of several researches, in the financial area and of businesses, in the last years; however, little was accomplished with the purpose of esteeming the values of the fuels. That gap becomes more notable when Ethanol fuel is observed in Brazil. In that sense, the objective of this article is to compare the acting of the ANNS, using the architecture Multilayer Perceptron, with the method ARIMA for forecast of Ethanol Fuel's price. Such possibility allows doing forecasts of the future prices of that product that it is marketed and consumed in the whole world. The method adopted to accomplish such comparison it went to the mistake measures joined in forecasts. As result was observed that the application of ANNs obtained a more satisfactory approach compared to the method ARIMA with relationship to the real data, which in conclusion evidence the importance of ANNs in the forecast of Ethanol Fuel's prices.
  • 关键词:Previsão; etanol; redes neurais artificiais; ARIMA; Brasil;Forecast; ethanol; artificial neural network; ARIMA; Brazil;Previsión; etanol; redes neuronales artificiales; ARIMA; Brasil
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