Previsão do preço do milho: uma comparação entre os modelos SARIMA e LSTM

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo comparar modelos de séries temporais, na sua forma univariada, na previsão do preço do milho. A base de dados, disponibilizada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), apresenta uma série histórica do preço do milho, no estado do Rio Grande do Sul, no período entre 2011 e 2021. Modelos de previsão, baseados em Redes Neurais LSTM (Long Short-Term Memory) e SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average), foram implementados na linguagem Python. Resultados obtidos, dos modelos de previsão, foram comparados por meio da métrica MAPE (Mean Absolute Percent Error). Verificou-se, para um horizonte de seis meses, que o modelo LSTM apresentou melhor desempenho.