PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS NA PRODUTIVIDADE AGRÍCOLA BRASILEIRA - Oliveira, Anderson; Batista da Silva, Maria Avyla; de Lucena, Manoel Alexandre (Encontro Internacional de Gestão, Desenvolvimento e Inovação (EIGEDIN), 2024)
A agricultura é peça-chave na dinâmica econômica brasileira, uma vez que confere ao setor competitividade, inovação e possibilidades de inversões em outras áreas. Neste sentido, a produtividade total dos fatores está diretamente atrelada à competitividade apresentada pelo setor. Logo, o seu aprimoramento e crescimento são essenciais tanto para o desenvolvimento agrícola, como para o crescimento continuado do setor. Diante de tamanha relevância, a literatura tem considerado realizar previsões de produtividade como forma de nortear políticas públicas e tomadas de decisão dos produtores. Nesse sentido, o presente trabalho objetivou, por meio da utilização do modelo tradicional de previsão de séries temporais Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) e dois modelos de machine learning, Support Vector Regression (SVR) e Decision Tree Regression (DTR), prever as séries temporais de produtividade agrícola brasileira no recorte temporal de 2012 a 2023, em trimestres. Os principais resultados obtidos apontam que o SRV e o DTR obtiveram melhor desempenho na previsão da produtividade agrícola brasileira, sendo que o primeiro apresentou menor erro. Ademais, a projeção para o ano de 2024 revela que a produtividade deve manter a mesma tendência dos anos anteriores, com pico no primeiro trimestre, seguido por uma redução nos demais.