| O petróleo e seus derivados são commodities de alta importância no mundo moderno, e seus mercados spot apresentam grande quantidade de negócios diariamente. Desse modo, a busca por ferramentas que tornem a operação mais lucrativa é tema recorrente na literatura econômica. Modelos auto-regressivos das classes AR, ARX e ARMAX são amplamente usados como ferramentas preditoras do comportamento futuro de variáveis economicas. Aplicou-se neste trabalho tal metodologia para gerar previsões de tendência para os mercados de gasolina e gasóleo. Além das informações advindas da própria série temporal, utilizaram-se também informações advindas do mercado de petróleo. Foram avaliadas séries de variações de preços diárias e de 5 dias, para o período de 8 de janeiro de 1990 a 13 de fevereiro de 2006. A partir do estudo das funções de autocorrelação e autocorrelação parcial optou-se por avaliar modelos auto-regressivos com ordens entre 1 e 5. Modelos de ordens baixas mostraram-se mais adequados para a elaborações destes mercados. Conforme esperado, forte influência do preço do petróleo sobre o de seus derivados foi diagnosticada. Este estudo mostrou que maior eficiência de previsão pode ser obtida através do uso de séries temporais semanais. A excessiva volatilidade presente nas séries diárias não é corretamente representada através dos modelos aqui estudados. |
