DETERMINANTES DO COMPORTAMENTO DOS PREÇOS DO CAFÉ BRASILEIRO: UMA ABORDAGEM DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Resumo
Buscando oferecer uma alternativa para a gestão de riscos aos produtores e gestores que precisam realizar negociações em um mercado inerentemente instável, este trabalho teve como objetivo elaborar e validar um modelo de previsão para o comportamento de preços do café brasileiro através do uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs). Para a definição da estrutura das RNAs foram testados e avaliados diferentes combinações de variáveis, totalizando doze arranjos, cuja definição foi feita buscando mesclar diferentes grupos de variáveis. Os resultados desses modelos foram avaliados por métricas de erro e o modelo com melhor resultado preditivo submetido ao processo de validação. Diferentemente do observado em estudos anteriores foi utilizado um arranjo de variáveis que incluía tanto aspectos internos da produção de cada região analisada (custos de produção), quanto aspectos externos – juros, câmbio, impostos, estoques, produção, exportações e consumo de café no Brasil. Os resultados indicam que o modelo composto pelas variáveis custos com máquinas, mão de obra, fertilizantes, defensivos, despesas financeiras, juros, câmbio, imposto, consumo, exportação, estoques e produção de café no Brasil na configuração com 13 neurônios na primeira camada escondida e 1 neurônio na segunda camada escondida apresentou a melhor capacidade preditiva, com um MSE de 0,0958 e um R² 0,8394.
