PREVISÃO DE COMMODITY LARANJA UTILIZANDO MÉTODOS DE REGRESSÃO E CIÊNCIA DE DADOS
DOI:
https://doi.org/10.31510/infa.v22i2.2372Palavras-chave:
Agronegócio, Mercado de Commodities, Riscos Futuros, Volatilidade de Preços, Mitigação de RiscosResumo
O mercado de commodities é crucial para a economia global, impactando setores como agricultura, energia e metais. Sua volatilidade decorre de fatores externos como instabilidades geopolíticas, clima e variações de oferta e demanda, exigindo análise constante de riscos futuros. Este estudo avalia duas técnicas de regressão Ridge e LASSO aplicadas à previsão de preços da laranja, considerando o uso de expansão polinomial e a influência da janela temporal de treino, com validação cruzada (k-Fold) e métricas como MSE e MAE. Os resultados mostraram maior robustez do Ridge diante da multicolinearidade, enquanto o LASSO foi mais sensível, mas beneficiado pela calibragem via validação. A escolha adequada da técnica e do pré-processamento melhora a capacidade de generalização dos modelos e apoia decisões mais seguras. O estudo reforça a importância de integrar métodos estatísticos e tecnologias emergentes na gestão de riscos em mercados voláteis.
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