Banca de QUALIFICAÇÃO: JOAO CARLOS FARIAS DA COSTA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOAO CARLOS FARIAS DA COSTA
DATA: 30/07/2025
HORA: 15:00
LOCAL: PPGE
TÍTULO: Previsibilidade de Preços Futuros da Soja com Machine Learning
PALAVRAS-CHAVES: Previsão de Preços, Soja, Machine Learning, Séries Temporais, Commo- dities Agrícolas, Interpretabilidade de Modelos.
PÁGINAS: 33
RESUMO: A volatilidade intrínseca aos preços das commodities agrícolas, especialmente da soja, impõe riscos significativos à cadeia produtiva e à economia brasileira. Este trabalho investiga a previsibilidade dos preços futuros da soja, utilizando um framework avançado de Machine Learning para superar as limitações de modelos econométricos tradicionais Empregando uma série histórica mensal de 2000 a 2024, o estudo integra um conjunto diversificado de variáveis exóge-nas financeiras, macroeconômicas, climáticas e de demanda. A metodologia compara o desempenho de modelos de ensemble (Random Forest, XGBoost) e redes neurais recorrentes (LSTM) contra benchmarks (ARIMA, Random Walk), com otimização de Hiperparâmetros com validação temporal por meio de janelas recursivas e rolantes. Os resultados preliminares indicam a superioridade estatisticamente significante dos modelos de ensemble. Além da acurácia, a aplicação da técnica SHAP que permitirá decompor as previsões e identificar as variáveis e as defasagens de preço como os principais drivers, oferecendo interpretabilidade econômica aos resultados. A pesquisa contribuirá ao forne- cer um modelo robusto e transparente para a gestão de risco, validando uma metodologia que une poder preditivo e compreensão dos fatores determinantes do preço da soja.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 3288628 - ALEJANDRO CAYETANO GARCIA CINTADO
Presidente - 1848107 - CASSIO DA NOBREGA BESARRIA
Interno - 1522969 - EDILEAN KLEBER DA SILVA BEJARANO ARAGON