Modelagem preditiva com séries temporais Sarima para o mercado de chumbo.

Abstract

Este trabalho tem como objetivo propor um modelo de previsão para o preço do chumbo com base em séries temporais, utilizando a metodologia SARIMA. A pesquisa concentra-se no mercado internacional do chumbo, com ênfase na London Metal Exchange (LME), buscando oferecer uma ferramenta de apoio à tomada de decisão para empresas que atuam no setor de baterias chumbo-ácido. Para isso, foram coletados dados históricos mensais de preços do chumbo entre 1990 e 2025, com recorte analítico de 2010 a 2025. Após o tratamento da série, diversos modelos SARIMA foram ajustados e avaliados com base em métricas como o Critério de Informação de Akaike (AIC), erro de previsão (MAE, RMSE e MAPE) e análise dos resíduos. Os melhores modelos foram comparados com abordagens alternativas, como média móvel simples, regressão linear e as previsões disponibilizadas por uma consultoria especializada contratada pela empresa. Os resultados indicam que o modelo SARIMA apresentou desempenho superior na previsão de curto prazo, contribuindo com maior acurácia e confiabilidade para o planejamento da área de suprimentos de chumbo.