Inflação de alimentos no Brasil: análise e previsão a partir de modelo ARIMA (2022)
- Authors:
- USP affiliated author: YAKUSHIJI, GUSTAVO JUN - ESALQ
- School: ESALQ
- Subjects: ALIMENTOS; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; CADEIA PRODUTIVA; ÍNDICE DE PREÇOS AO CONSUMIDOR; INFLAÇÃO; MODELOS MATEMÁTICOS
- Keywords: Insegurança alimentar
- Language: Português
- Abstract: A inflação é definida como o aumento dos preços de produtos e serviços dentro de uma economia. No Brasil, um dos índices que medem a inflação ao consumidor é o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA), calculado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Entre 2007 e 2021, o Índice de Preços de Alimentação e Bebida (IPAB) - um dos grupos que compõem o IPCA - apresentou crescimento acumulado superior ao IPCA, indicando inflação mais acentuada dos alimentos. Em termos sociais, a inflação de alimentos atinge mais intensamente a população de menor renda, cujo dispêndio com alimentação é relativamente mais alto. Atualmente, cerca de 125,2 milhões de brasileiros apresentam algum grau de insegurança alimentar, representando mais da metade da população. Neste contexto, este trabalho se propõe a desenvolver modelos ARIMA para previsão, à curto prazo, da inflação de alimentos ao consumidor no Brasil. Foram avaliadas seis cadeias agropecuárias - bovinocultura de leite, bovinocultura de corte, arroz, feijão, mandioca e tomate - utilizando dados da variação mensal da inflação do IPCA entre julho de 2006 a setembro de 2022. As análises foram realizadas no ambiente computacional R. Para verificar a estacionariedade das séries de inflação, utilizou-se o teste de raiz unitária Dickey-Fuller Aumentado. O melhor modelo ARIMA(p, d, q), para cada cadeia agropecuária, foi definido a partir da função auto.arima(), do pacote forecast. Por fim, foram realizadas previsões de inflação das cadeias agropecuárias entre outubro de 2022 e março de 2023. Todas as séries de inflação analisadas apresentaram comportamento estacionário. Os modelos com melhores avaliações foram: AR(5) para bovinocultura de leite, MA(1) para bovinocultura de corte, ARMA(1,1) para arroz, MA(2) para feijão, AR(1) para mandioca e ARMA(3,1) para tomate. Verificou-se que, para as cadeias da bovinocultura de leite, do arroz e damandioca, o ajuste dos valores do modelo apresentou comportamento próximo aos dados reais. Já para as cadeias da bovinocultura de corte, do feijão e do tomate, os modelos se ajustaram aos dados, porém não acompanharam com precisão a volatilidade da inflação. A partir dos modelos, foi possível prever estabilidade na variação de inflação das cadeias da bovinocultura de corte, do arroz e do feijão; aumento de inflação na cadeia da bovinocultura de leite e queda nas cadeias da mandioca e do tomate
- Imprenta:
- Place of publication: Piracicaba
- Date published: 2022
-
ABNT
YAKUSHIJI, Gustavo Jun. Inflação de alimentos no Brasil: análise e previsão a partir de modelo ARIMA. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7d0a1b94-314c-4ded-8b53-6e671d9cd74e/TCCGustavoJunYakushiji.pdf. Acesso em: 26 abr. 2024. -
APA
Yakushiji, G. J. (2022). Inflação de alimentos no Brasil: análise e previsão a partir de modelo ARIMA (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7d0a1b94-314c-4ded-8b53-6e671d9cd74e/TCCGustavoJunYakushiji.pdf -
NLM
Yakushiji GJ. Inflação de alimentos no Brasil: análise e previsão a partir de modelo ARIMA [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7d0a1b94-314c-4ded-8b53-6e671d9cd74e/TCCGustavoJunYakushiji.pdf -
Vancouver
Yakushiji GJ. Inflação de alimentos no Brasil: análise e previsão a partir de modelo ARIMA [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7d0a1b94-314c-4ded-8b53-6e671d9cd74e/TCCGustavoJunYakushiji.pdf
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