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Please use this identifier to cite or link to this item:
https://tede.unioeste.br/handle/tede/4863
Tipo do documento: | Dissertação |
Title: | Simulação computacional para avaliação de cenários econômicos de cultivo agrícola |
Other Titles: | Computer simulation for the evaluation of agricultural cultivation economic scenarios |
Autor: | Luchesi, André Luiz Barros |
Primeiro orientador: | Johann, Jerry Adriani |
Primeiro membro da banca: | Johann, Jerry Adriani |
Segundo membro da banca: | Araújo, Maria Piedade |
Terceiro membro da banca: | Vasata, Darlon |
Resumo: | O Brasil é um dos grandes produtores e exportadores de commodities, em especial a soja e o milho. Esse segmento, tem grande influência na economia internacional e nacional, por serem as principais commodities agrícolas comercializadas no mundo. No entanto, devido à globalização e outros aspectos inerentes ao agronegócio, a agricultura se tornou uma atividade que apresenta vários riscos e incertezas, influenciando diretamente na rentabilidade do empreendimento. Diante disso, torna-se fundamental a utilização de ferramentas para avaliar e minimizar os riscos. Nessa perspectiva, a presente pesquisa teve como objetivo desenvolver uma ferramenta computacional para simular cenários econômicos para o cultivo da soja e do milho, a fim de auxiliar o produtor na tomada de decisão. Para isso, foram desenvolvidos modelos de previsão de preços por meio de duas técnicas distintas, ARIMA e redes neurais artificiais. As previsões e outras informações coletadas foram consolidadas em um único sistema no qual realizou várias simulações de cenários econômicos que foram analisados por meio de indicadores econômico-financeiros e de risco. Verificou-se que os modelos de previsão de preços com uso de redes neurais artificiais foram mais precisos e apresentaram um bom desempenho preditivo com MAPE entre 1,5% a 4% e índice de concordância Willmott entre 95% a 99%. Quanto aos cenários simulados, concluiu-se que o cultivo da soja possui uma lucratividade maior, com menor chance de obter prejuízos, se comparado ao cultivo do milho. Além disso, observou-se que as estratégias de gerenciamento de risco se demonstraram eficientes, reduzindo os riscos, sem comprometer a lucratividade do empreendimento. O diferencial e a principal contribuição desta pesquisa foi o desenvolvimento de um sistema computacional para simulação de cenários econômicos do cultivo da soja e do milho, ferramenta que demonstrou ser de grande relevância, pois permite ao gestor estimar os lucros de cada cultivo e mensurar os riscos financeiros envolvidos, além de avaliar o impacto da utilização de estratégias de gerenciamento de risco. Todo esse conjunto de informações auxilia, de forma significativa, os gestores na tomada de decisão |
Abstract: | Brazil is one of the biggest commodities’ producers and exporters, especially, regarding soybeans and corn. This segment has great influence on the international and national economy, as they are the main agricultural commodities traded in the world. However, due to globalization and other aspects inherent to agrobusiness, the agriculture has become an activity which presents several risks and uncertainties, influencing directly in the profitability of the enterprise. Facing that, the usage of tools to assess and minimize the risks is fundamental. In this view, this research aimed to develop a computational tool to simulate economic scenarios for the cultivation of soybeans and corn, in order to assist the producer in the decision-making task. For this, price forecasting models were developed using two different techniques, ARIMA and artificial neural networks. The forecasts and other information collected were consolidated into a single system which performed several simulations of economic scenarios which were analyzed using economic-financial and risk indicators. We found out that the models of price forecast using artificial neural networks were more accurate and presented a good predictive performance with MAPE between 1.5% and 4% and Willmott agreement index between 95% and 99%. Regarding the simulated scenarios, we concluded that the cultivation of soybeans has larger profitability with fewer chances of obtaining losses, when compared to the cultivation of corn. Besides that, it was observed that the risk management strategies proved themselves efficient, reducing the risks without compromising the profitability of the enterprise. The differential and the main contribution of this research was the development of a computer system for simulating economic scenarios of soybeans and corn cultivation, such tool showed great value as it allows the manager to estimate the profits of each cultivation and also to measure the financial risks involved, beyond assessing the impact of the usage of risk management strategies. All this group of information meaningfully supports the managers in the decision-making task. |
Keywords: | Simulação de cenários econômicos Modelos de previsão de preços Redes neurais artificiais Economic scenarios simulation Price forecast models Artificial neural networks |
CNPq areas: | CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS:: CONTABILIDADE |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Publisher: | Universidade Estadual do Oeste do Paraná |
Sigla da instituição: | UNIOESTE |
Departamento: | Centro de Ciências Sociais Aplicadas |
Program: | Programa de Pós-Graduação em Contabilidade |
Campun: | Cascavel |
Citation: | LUCHESI, André Luiz Barros. Simulação computacional para avaliação de cenários econômicos de cultivo agrícola. 2020. 111 f. Dissertação( Mestrado em Contabilidade) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel PR. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
Endereço da licença: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
URI: | http://tede.unioeste.br/handle/tede/4863 |
Issue Date: | 6-Feb-2020 |
Appears in Collections: | Mestrado em Contabilidade (CVL) |
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