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Previsão do preço dos principais grãos produzidos no Rio Grande do Sul Ciência Rural
Marchezan,Analice; Souza,Adriano Mendonça.
Objetivou-se realizar previsões para o ano de 2007, referente ao preço das principais culturas das lavouras temporárias desenvolvidas no Estado do Rio Grande do Sul. Os dados-base da quantidade produzida dos principais grãos analisados foram a média anual, de 1995 a 2006, as previsões de preços, de janeiro de 1995 a dezembro de 2006. Para realização das previsões do preço das culturas de soja, arroz e milho no Estado do Rio Grande do Sul foi utilizada Metodologia Box & Jenkins. Para as culturas destacadas, a metodologia captou vários modelos significativos, mas por meiodos Critérios Penalizadores, AIC, SBC e Erro Quadrado Médio, escolheu-se o melhor modelo para cada série, sendo ideal o modelo ARIMA (0,1,2)(0,1,0) para a soja; o modelo...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Previsão; Grãos; Preço; Arroz; Soja; Milho.
Ano: 2010 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782010001100019
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Economic feasibility of biogas production in swine farms using time series analysis Ciência Rural
Rockenbach,Felipe Luis; Souza,Adriano Mendonça; Oliveira,João Helvio Righi de.
ABSTRACT: This study aimed to measure the economic feasibility and the time needed to return capital invested for the installation of a swine manure treatment system, these values originated the sale of carbon credits and/or of compensation of electric energy in swine farms, using the Box-Jenkins forecast models. It was found that the use of biogas is a viable option in a large scale with machines that operate daily for 10h or more, being the return period between 70 to 80 months. Time series analysis models are important to anticipate the series under study behavior, providing the swine breeder/investor means to reduce the financial investment risk as well as helping to decrease the production costs. Moreover, this process can be seen as another source of...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Biodigestors; Biogas; Renewable energy; Income; Time series..
Ano: 2016 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782016000701295
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Transmissão e a influência do volume dos estoques públicos sobre o preço do arroz no Brasil Ciência Rural
Santos,Elisandra dos; Wolff,Laion; Souza,Adriano Mendonça.
Este trabalho analisou o mecanismo de transmissão dos preços dos principais estados produtores de arroz no Brasil (Rio Grande do Sul, Mato Grosso e Santa Catarina), como variáveis endógenas, e volume dos estoques públicos no Brasil, como variável exógena, para o período de julho de 2004 até dezembro de 2010. A análise compreende o uso da metodologia VAR-VEC para identificar o número de defasagens utilizadas e verificar se existem co-integrações entre as variáveis, por meio do Teste de Co-integração de Johansen. Testou-se a existência de causalidade entre as séries pelo método de causalidade de Granger. Aplicou-se a decomposição da variância do erro de previsão e a função impulso-resposta com decomposição de Cholesky para analisar a relação entre os preços...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Transmissão de preços; Estoque público; Modelos de co-integração de Johansen; Modelos autorregressivos com correção de erros; Causalidade de Granger.
Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782013000300030
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Persistence effect determination of variability in forecasting of agricultural and road machinery national production Ciência Rural
Martins,Tailon; Barreto,Alisson Castro; Coronel,Daniel Arruda; Jacobi,Luciane Flores; Lirio,Valentina Wolff; Souza,Adriano Mendonça.
ABSTRACT: The objective of this research was to forecast the Brazilian national production of agricultural and road machinery in the short term by BOX & JENKINS methodology and determine the persistence effect. Data were obtained at National Association of Automotive Vehicle Manufacturers (ANFAVEA) from January 1960 to October 2019, totaling 718 monthly observations. The Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) methodology were used. The ARIMA (2,1,1)-ARCH (2) model was fitted and persistence of 0.60 was determined, showing that the instability in the series will be for a long period of time.
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Time series; Prediction; Volatility; Agricultural machinery; Road machinery.
Ano: 2020 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782020000600351
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