Resumo

As operações do setor agroindustrial são essenciais e impactam significativamente a economia local, regional e nacional. A previsão de preços agrícolas é complexa devido à dinâmica do mercado e à variabilidade dos fatores que influenciam os preços. Este estudo foca na previsão de preços do café, um produto de grande importância para o setor agrícola e a economia global. Propõe-se o modelo ANFIS como uma alternativa inovadora para prever as flutuações de preços, comparando sua eficácia com métodos tradicionais e destacando seu potencial de melhoria na precisão das previsões.

A previsão de preços agrícolas é crucial para produtores, processadores, corretores e especuladores, mas é complexa devido à dinâmica do mercado e à variabilidade dos fatores. No contexto do café, uma commodity de grande relevância global, a precisão na previsão de preços é essencial para minimizar os riscos associados às flutuações do mercado. O problema de pesquisa é avaliar se o modelo ANFIS é mais eficiente na análise de séries temporais do café em comparação com outros modelos preditivos consolidados, dada sua capacidade de lidar com modelagens não lineares e dados estocásticos complexos.

Com base na importância da previsão de preços agrícolas, especialmente no mercado global do café, este estudo analisa modelos como ETS, ARIMA e Redes Neurais. O ANFIS é apresentado como uma abordagem promissora devido à sua capacidade de lidar com a complexidade das séries temporais e capturar padrões não lineares, essenciais para previsões precisas em um mercado volátil como o do café. A comparação com métodos tradicionais preenche lacunas na literatura e fornece insights para práticas gerenciais e estratégicas no setor cafeeiro.

A pesquisa utiliza o modelo ANFIS para analisar séries temporais de preços do café, comparando seu desempenho com outros modelos consagrados. A metodologia abrange a coleta e análise de dados históricos, o treinamento do modelo ANFIS e a avaliação da precisão das previsões por meio de métricas como oe MAPE. A abordagem metodológica visa garantir a robustez e a confiabilidade dos resultados obtidos, permitindo uma análise comparativa precisa entre o ANFIS e os modelos tradicionais.

Os resultados indicam que o modelo ANFIS supera os métodos tradicionais na previsão de preços do café, demonstrando sua eficácia e precisão na antecipação das flutuações de mercado. A análise comparativa evidencia a superioridade do ANFIS em lidar com a complexidade e a variabilidade dos dados de preços do café, destacando sua capacidade de capturar padrões não lineares e adaptar-se às mudanças no mercado.

O estudo conclui que o modelo ANFIS é uma abordagem eficaz e promissora para prever as flutuações de preços do café, oferecendo insights valiosos para o setor agrícola e contribuindo para aprimorar as estratégias de precificação e gestão de riscos nesse mercado volátil e competitivo. A pesquisa destaca a importância de considerar abordagens inovadoras e adaptáveis para lidar com a imprevisibilidade do mercado de café.

Adedeji, P. A., Akinlabi, S., Madushele, N., & Olatunji, O. O. (2020). Wind turbine power output very short-term forecast: A comparative study of data clustering techniques in a PSO-ANFIS model. Journal of Cleaner Production, 254, 120135. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120135 Li, Y., Bao, L., Huang, K., Wu, C., & Li, X. (2024). RSFIN: A Rule Search-based Fuzzy Inference Network for performance prediction of configurable software systems. Journal of Systems and Software, 209, 111913. https://doi.org/10.1016/j.jss.2023.111913