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