PREVISÃO DO CONSUMO DE CIMENTO NO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Souza, Francisca Mendonça; Almeida, Silvana Gonçalves de; Guarnieri, Jean Paulo; Souza, Adriano Mendonça; Lopes, Luis Felipe Dias (Pesquisa Operacional para o Desenvolvimento, 2010)
<span style="font-family: ";Times New Roman";; font-size: 10pt; mso-fareast-font-family: 'MS Mincho'; mso-bidi-font-family: Times; mso-ansi-language: PT-BR; mso-fareast-language: AR-SA; mso-bidi-language: AR-SA;" lang="PT-BR">O cimento é um insumo básico da indústria de construção, utilizado em grandes quantidades na produção de habitações, de infra estrutura, de estradas, de pontes, de saneamento e de hidrelétricas. O volume da produção brasileira tem a mesma ordem de grandeza do consumo, ou seja, a produção nacional possui um dimensionamento ajustado à demanda interna, com excedentes da ordem de apenas 0,3% a 0,4% da produção. O objetivo desta pesquisa é realizar previsões de curto prazo do consumo de cimento no Rio Grande do Sul e também realizar a monitoração dessa variável. Para o seu desenvolvimento, são utilizados os modelos Auto–regressivos Integrados de Médias Móveis – ARIMA por meio da metodologia Box & Jenkins e gráficos de controle aplicados aos resíduos. As observações foram consultadas na Fundação de Economia e Estatística e são referentes à quantidade mensal de produção de cimento no Rio Grande do Sul, em toneladas, durante o período de janeiro de 1998 a dezembro de 2008. Ao encontrarem-se os modelos concorrentes que explicaram o fenômeno em estudo, realizou-se a análise dos resíduos, procurando-se sempre por modelos que forneçam ruído branco, isto é, com média zero, variância constante e não-autocorrelacionados. O modelo selecionado será aquele que satisfizer os critérios do AIC e BIC, o menor valor destes critérios sinalizará para o modelo mais propício para as previsões desejadas. A partir do melhor modelo, foram realizadas previsões para o consumo de cimento de janeiro a junho de 2009. Para monitorar o comportamento desta variável, foi construído um gráfico de controle de observações individuais para a média. O melhor modelo encontrado foi um SARIMA (2,1,0)(1,0,0)12 e por meio dos gráficos de controle não foi possível comprovar instabilidade na série em estudo.