Resumo

Título do Artigo

APLICAÇÃO DOS MODELOS AUTORREGRESSIVOS INTEGRADOS E DE MÉDIAS MÓVEIS NA PREVISÃO DO ÍNDICE DE CARBONO EFICIENTE (ICO2)
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Palavras Chave

Índice Carbono Eficiente (ICO2), Modelo SARIMA, Previsão, Tomada de decisão
Efficient Carbon Index (ICO2), SARIMA Model, Prediction, Decision-Making

Área

Sustentabilidade

Tema

Temas Emergentes em Sustentabilidade

Autores


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Nome
1 - Adriano Mendonça Souza
Universidade Federal de Santa Maria - UFSM - Departamento de Estatística
2 - Julianna Alves Spall Lopes
Universidade Federal de Santa Maria - UFSM - Santa Maria
3 - Alisson Castro Barreto
Universidade Federal de Santa Maria - UFSM - Santa Maria
4 - Tailon Martins
Universidade Federal de Santa Maria - UFSM - Santa Maria

Reumo

O objetivo desta pesquisa é realizar a previsão do Índice Carbono Eficiente (ICO2) com dados históricos extraídos do site da B3, no período de setembro de 2010 a abril de 2019. A amostra é composta com 104 observações de preços mensais de pontuação do ICO2. O modelo ajustado para a série, foi o SARIMA (2,1,0)(1,0,0)12. Foram geradas previsões do ICO2, para 6 meses à frente, de maio de 2019 a setembro de 2019, por meio do melhor ajustado baseado nos critérios penalizadores AIC e BIC. A previsão é importante para auxiliar na tomada de decisão por parte dos administradores das empresas que possuem mecanismos de sustentabilidade, podem proporcionar um futuro promissor nos seus lucros.
The objective of this study is to predict the Carbon Efficient Index (ICO2) with historical data extracted from the B3 website, from September 2010 to April 2019, the sample is compound of 104 monthly observation of ICO2 scoring price. The model fit to the variable under analysis was the SARIMA (2,1,0) (1,0,0)12. ICO2 predictions were generated for 6 months ahead from May 2019 to September 2019, by means the penalty criteria AIC and BIC. This prediction is important to assist in the decision-making by managers who want companies with sustainability mechanisms to provide a promising future in their profits.