00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) CTEC - CENTRO DE TECNOLOGIA TRABALHOS DE CONCLUSÃO DE CURSO (TCC) - GRADUAÇÃO - CTEC Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - ENGENHARIA DE PETRÓLEO - CTEC
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Gouveia, Lucas Pereira de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7723601707648620pt_BR
dc.contributor.referee1Santos, João Paulo Lima-
dc.contributor.referee2Lobo, Vilker Tenório Cabral-
dc.creatorNunes, Jônathas Magalhães-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8704055510981177pt_BR
dc.date.accessioned2025-07-07T18:55:12Z-
dc.date.available2025-07-07-
dc.date.available2025-07-07T18:55:12Z-
dc.date.issued2024-12-06-
dc.identifier.citationNUNES, Jônathas Magalhães. Análise e modelagem de séries temporais para a previsão de preços do barril de petróleo. 2025. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Petróleo) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/16479-
dc.description.abstractAusentept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCurso de Engenharia de Petróleo - Bachareladopt_BR
dc.publisher.initialsUFALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAnálise de séries temporaispt_BR
dc.subjectPetróleopt_BR
dc.subjectMédia móvel integrada autorregressivapt_BR
dc.subjectAuto-Regressivo integrado de médias móveis com sazonalidadept_BR
dc.subjectTime series analysis.pt_BR
dc.subjectOilpt_BR
dc.subjectAutoregressive integrated moving averagept_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.titleAnálise e modelagem de séries temporais para a previsão de preços do barril de petróleopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.description.resumoEste estudo teve por objetivo realizar uma análise comparativa entre diversos métodos de previsão de séries temporais, com um foco específico nas flutuações históricas dos preços do petróleo. Nesse contexto, foram empregados modelos avançados como Média Móvel, Suavização Exponencial, ARIMA e SARIMA. Para a execução dessa análise, utilizamos a linguagem Python, juntamente com seus pacotes especializados em séries temporais. Estes pacotes ofereceram um conjunto de ferramentas sofisticadas destinadas à modelagem e à previsão de séries temporais, adaptando-se perfeitamente às complexidades associadas aos preços do petróleo. A avaliação desses modelos foi pautada em critérios rigorosos de precisão e eficácia preditiva, incluindo a Raiz Quadrada do Erro Quadrático Médio de Previsão (RMSE) e o Critério de Informação de Akaike (AIC). Esses critérios permitiram uma comparação detalhada e criteriosa entre os diferentes métodos, garantindo a seleção do modelo mais adequado para a previsão das variações nos preços do petróleo no futuro.pt_BR
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