Previsão de preço de frango e de suíno vivo: uma comparação entre os modelos Prophet e NeuralProphet

Resumen

RESUMO

Prever os movimentos de preços de frangos e suínos vivos, devido a todas as indeterminações envolvidas, é um desafio muito complexo. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo comparar o desempenho de modelos univariados e multivariados, baseados nas ferramentas Prophet e NeuralProphet, na previsão, no estado do Paraná, de preços médios de frangos e suínos vivos. A base de dados apresenta, no período entre janeiro/2007 e junho/2024, cinco séries históricas: preço médio do frango vivo, preço médio do suíno vivo, precipitação acumulada mensal, temperatura média mensal e duração da pandemia Covid. Modelos de previsão, baseados nas ferramentas Prophet e NeuralProphet, foram implementados na linguagem Python. Resultados obtidos, dos dois modelos de previsão, foram comparados por meio do Erro Médio Absoluto Percentual (MAPE), da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMSE) e do Erro Médio Absoluto (MAE). Verificou-se, para um horizonte de 12 meses, que o modelo NeuralProphet multivariado obteve, na previsão dos preços médios de frangos e de suínos vivos, o melhor desempenho de previsão.