O transporte de cargas desperta o interesse da gestão pública e privada, pois afeta os interesses comerciais e de abastecimento das mercadorias, é algo que deve ser estudado. O presente artigo busca encontrar um modelo de previsão que retrate de forma fiel a série temporal dos dados de cabotagem dos anos de 1997 a 2018. Os dados utilizados na formulação dos modelos compreendem os anos de 1997 até 2013. Já os anos de 2014 até 2018 serviram para validação do modelo. Com isso, realizou-se o ajuste e posterior previsão com diferentes métodos estatísticos aplicados: Método das médias, Método Naive, Método Drift, Método de Regressão Linear, Método de Suavização Exponencial e Método de Box-Jenkins, utilizando as técnicas pertinentes de análise para cada um. Após, avaliou-se a acurácia de cada modelo estatístico estudado para a previsão. Esta etapa, foi executada com o auxílio do software R e do RStudio, além do software GRETL para comparação dos resultados e obtenção dos gráficos das previsões. Ainda, foi possível identificar que o modelo mais adequado, não foi aquele obtido pelo método mais complexo, e sim aquele obtido por um método simples a Regressão Linear. Visto que a série estudada apresenta uma tendência linear crescente e não possui sazonalidade.

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