ANÁLISES DE MÉTODOS DE PREVISÃO DE SÉRIE TEMPORAL PARA O PLANEJAMENTO DE NAVEGAÇÃO DE UMA EMPRESA LOGÍSTICA DE GRÃOS
Séries temporais, Previsão, Logística, Profundidade, Sazonalidade.
Neste estudo, são aplicados métodos estatísticos de séries temporais para modelar a profundidade fluvial no intuito de obter as previsões destinadas ao planejamento do escoamento logístico graneleiro de uma empresa de logística de grãos situada na cidade de Itaituba, no Pará. A série temporal corresponde aos dados do nível de profundidade do Rio Tapajós no período de 2005 a 2020, totalizando 192 observações mensais, das quais, as primeiras 180 serão utilizadas para estimação dos modelos e as demais, referentes ao ano de 2020, serão destinadas para avaliação dos modelos, considerando medidas de acurácia. Os resultados preliminares revelam a presença de sazonalidade na série estudada e que os modelos que levam em consideração a componente sazonal (NaiveS, HoltW-a e HoltW-m) apresentam melhores desempenhos. Tendo em vista tais resultados, pretende-se ainda avaliar o desempenho do modelo Autorregressivo Integrado de Média Móvel (SARIMA) no estudo.