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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34066| Título: | Previsão de demanda de importação de fertilizantes em tempos de pandemia e guerra |
| Título(s) alternativo(s): | Forecast of fertilizer import demand in times of pandemic and war |
| Autor(es): | Souza, Siany Iozwiak de |
| Orientador(es): | Kachba, Yslene Rocha |
| Palavras-chave: | Importação Comércio internacional Adubos e fertilizantes COVID-19, Pandemia de, 2020- Imports International trade Fertilizers COVID-19 Pandemic, 2020- |
| Data do documento: | 2-Dez-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | SOUZA, Siany iozwiak de. Previsão de demanda de importação de fertilizantes em tempos de pandemia e guerra. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2022. |
| Resumo: | O Brasil é o quarto maior consumidor de fertilizantes no mundo, visto que a agricultura é uma das atividades naturais essenciais do país, que engloba o pequeno agricultor familiar até as grandes agroindústrias. Durante a pandemia, aumentou a demanda dos insumos e a alta do preço dos fertilizantes foi impulsionada por um aumento dos custos das culturas agrícolas do mundo. Desde o início dos ataques da Rússia à Ucrânia, causou a disparada nos valores, aumentando os custos da produção agrícola em todo o País, que importa 85% dos fertilizantes que usa na agricultura, por este motivo, o Governo Federal brasileiro anunciou o lançamento de um Plano Nacional de Fertilizantes (PNF), a fim de adaptar o controle entre a produção nacional e a importação, e atender à alta demanda por produtos. O presente trabalho teve como objetivo analisar o efeito da pandemia e guerra na previsão de demanda da importação de fertilizantes, sendo analisados dados históricos de todos os portos do Brasil, sendo eles públicos ou privados. Iniciando pela identificação e análise das séries temporais, são comparados métodos de previsão de demanda, sendo eles, suavização exponencial simples, suavização exponencial com tendência (modelo de Holt), suavização exponencial com tendência e sazonalidade (modelo Holt-Winters), modelo Box – Jenkins (ARIMA) e Arima Sazonal (SARIMA), e definir qual o método mais adequado para o tratamento das informações. Os resultados apresentaram que o modelo Arima Sazonal (SARIMA) mostrou-se eficaz e com menor erro para a previsão de demanda (EAM= 2,5%, EQM= 3,0% e EPAM= 9,9%) comparado com os outros métodos utilizados. A escalada dos preços já acontecia em 2021 com a pandemia de COVID-19 e a Guerra entre Rússia e Ucrânia mostrou uma influência ainda maior dos preços de fertilizantes, ou seja, na guerra os preços aumentaram muito mais que na pandemia. |
| Abstract: | Brazil is the fourth largest consumer of fertilizers in the world, as agriculture is one of the essential natural activities in the country, which encompasses small family farmers and large agro-industries. During the pandemic, the demand for inputs increased and the increase in the price of fertilizers was driven by an increase in the costs of agricultural crops in the world. Since the beginning of Russia's attacks on Ukraine, prices have skyrocketed, increasing agricultural production costs across the country, which imports 85% of the fertilizers it uses in agriculture. For this reason, the Brazilian Federal Government has announced the launch of a National Fertilizer Plan (PNF), in order to adapt the control between domestic production and imports, and meet the high demand for products. The present work aimed to analyze the effect of the pandemic and war on the forecast of fertilizer import demand, analyzing historical data from all ports in Brazil, whether public or private. Starting with the identification and analysis of time series, demand forecasting methods are compared, namely, simple exponential smoothing, exponential smoothing with trend (Holt model), exponential smoothing with trend and seasonality (Holt-Winters model), Box model – Jenkins (ARIMA) and Arima Seasonal (SARIMA), and define the most appropriate method for processing the information. The results showed that the Arima Seasonal (SARIMA) model was effective and had less error for forecasting demand (EAM= 2.5%, EQM= 3.0% and EPAM= 9.9%) compared to the other models. methods used. Price escalation was already happening in 2021 with the COVID-19 pandemic and the War between Russia and Ukraine showed an even greater influence on fertilizer prices, that is, in the war prices increased much more than in the pandemic. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34066 |
| Aparece nas coleções: | PG - Engenharia de Produção |
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