| Journal: | Revista Arvore |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000285486 |
| ISSN: | 0100-6762 |
| Authors: | Peternelli, Luiz Alexandre1 Silva, Gilson Fernandes da2 Leite, Helio Garcia3 |
| Institutions: | 1Universidade Federal de Vicosa, Departamento de Informatica, Vicosa, Minas Gerais. Brasil 2Universidade Federal do Espirito Santo, Centro de Ciencias Agrarias, Alegre, Espirito Santo. Brasil 3Universidade Federal de Vicosa, Departamento de Engenharia Florestal, Vicosa, Minas Gerais. Brasil |
| Year: | 2006 |
| Season: | Sep-Oct |
| Volumen: | 30 |
| Number: | 5 |
| Pages: | 749-758 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Portugués |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico |
| English abstract | A cellulose price prediction model was adjusted using time and lagged price as covariates. From the model parameter estimates, 48 possible trends were proposed for future cellulose price. Following, three simulation methods were used to predict the future values defined by the various trends: M1<FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ; M2 <FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ + epsilonf, e M3 µf + epsilonf, where m is the systematic part and e f is the stochastic component. The Monte Carlo method and a triangular distribution were used for the simulation. To compare the values simulated by the methods and the future values of the various trends, the Average Relative Difference was used. In case of no trend, M1 and M2 were satisfactory, although M2 included disturbances around the mean. In the case of a real trend, M3 had the best performance, though it was influenced by the accuracy in the predicted trend |
| Portuguese abstract | Um modelo de predição do preço da celulose foi ajustado usando-se o tempo e o preço defasado como co-variáveis. A partir das estimativas dos parâmetros obtidas, foram propostas 48 possíveis tendências futuras para o preço da celulose. Posteriormente, três métodos de simulação foram usados para predizer os valores futuros definidos pelas várias tendências: M1<FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ; M2 <FONT FACE=Symbol>Þ</FONT> Pcel.f = µ + épsilonf, e M3 µf + épsilonf, em que m é a parte sistemática do modelo, e e f corresponde ao componente estocástico. Para as simulações foram usados o método de Monte Carlo e a distribuição triangular. Para comparar os valores simulados pelos três métodos com os conhecidos valores futuros nas várias tendências, foi usada a diferença relativa média entre os valores. No caso da ausência de tendência, os métodos M1 e M2 foram satisfatórios, apesar de o método M2 incluir distúrbios ao redor da média. No caso de haver tendência real, o método M3 teve a melhor "performance", mesmo sendo influenciado pela acurácia na predição da tendência |
| Disciplines: | Agrociencias, Administración y contaduría |
| Keyword: | Silvicultura, Planeación, Modelos de simulación, Análisis de riesgos, Celulosa |
| Keyword: | Agricultural sciences, Management and accounting, Silviculture, Planning, Simulation models, Risk analysis, Cellulose |
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