Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/63166
Type: Monografia (especialização)
Title: Regressão dinâmica aplicada na previsão de demanda de PVC no mercado brasileiro
Authors: Gessimara de Sousa Fernandes
First Advisor: Guilherme Lopes de Oliveira
First Referee: Guilherme Lopes de Oliveira
Second Referee: Roberto da Costa Quinino
Abstract: O presente trabalho aborda a estimação do consumo de policloreto de vinila (PVC) no Brasil. O PVC é um dos polímeros mais produzidos no mundo, com uma vasta possibilidade de aplicações. A área de construção civil é o principal setor demandante do produto para elaboração de itens finais como tubos, conexões, fios, cabos, janelas, forros e portas. O objetivo do estudo é desenvolver um modelo preditivo de incremento de demanda pelo segmento da construção civil de acordo com os efeitos dos principais índices econômicos e de fabricação industrial de tubos e conexões de material plástico, tomando como base o conjunto de dados de uma petroquímica brasileira, entre o primeiro trimestre de 2014 e o segundo trimestre de 2023. O modelo de regressão linear dinâmico obtido incluiu o índice de produção industrial da construção civil no trimestre atual e anterior, a taxa de câmbio do trimestre anterior e a variável que representa os trimestres do ano. O modelo foi capaz de explicar 59% da variabilidade do volume de vendas de acordo com o R² ajustado, tendo a análise de resíduos evidenciado que se trata de um ajuste adequado. Controlado pelos demais fatores, estimou-se que o primeiro e quarto trimestre apresentam volumes médios de venda de PVC similares. Uma taxa de câmbio mais elevada no trimestre anterior afeta negativamente a demanda atual e o nível de produção industrial da construção civil do trimestre tende a aumentar o volume médio de vendas. O estudo evidencia o importante papel da análise estatística e seu potencial para empresas do setor conseguirem entender melhor o processo produtivo e seus efeitos sobre a demanda do produto, permitindo a geração de projeção úteis para a evolução das mesmas.
Abstract: This work addresses the estimation of polyvinyl chloride (PVC) consumption in Brazil. PVC is one of the most produced polymers in the world, with a wide range of applications. The civil construction area is the main sector demanding the product for the production of final items such as pipes, fittings, wires, cables, and windows. The goal of the study is to develop a predictive model of demand increase for the civil construction segment according to the effects of the main economic and industrial indices for the manufacture of plastic pipes and fittings, based on a dataset from a Brazilian petrochemical company, between the first quarter of 2014 and the second quarter of 2023. The dynamic linear regression model obtained included the civil construction industrial production index of the current and previous quarter, the exchange rate of the previous quarter and the variable that represents the quarters of the year. The model managed to explain 59% of the sales volume variability according to the adjusted R², with a residual analysis showing that this was an adequate fitting. Controlling for other factors, it is estimated that the first and fourth quarters present similar average PVC sales volumes. The highest rate of variation in the previous quarter presents characteristics of current demand and the level of industrial production in civil construction in the quarter tends to increase the average sales volume. The study highlights the important role of statistical analysis and its potential for companies in the sector to better understand the production process and its effects on product demand, allowing the generation of useful projections for its evolution.
Subject: Estatística
Análise de regressão
Controle preditivo – Construção civil - Brasil
Policloreto de vinila (PVC)
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Rights: Acesso Restrito
URI: http://hdl.handle.net/1843/63166
Issue Date: 13-Dec-2023
metadata.dc.description.embargo: 13-Dec-2025
Appears in Collections:Especialização em Estatística

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