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Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento

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dc.contributor.author Peternelli, Luiz Alexandre
dc.contributor.author Silva, Gilson Fernandes da
dc.contributor.author Leite, Helio Garcia
dc.date.accessioned 2014-10-08T12:56:57Z
dc.date.available 2014-10-08T12:56:57Z
dc.date.issued 2006
dc.identifier.citation PETERNELLI, L. A.; SILVA, G. F.; LEITE, H. G. Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento. Revista Árvore, Viçosa, v. 30, n. 5, p. 749-758, 2006. pt_BR
dc.identifier.issn 1806-9088
dc.identifier.uri http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br/handle/123456789/11852
dc.description.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: M 1⇒ P cel.f = μ; M 2 ⇒ P cel.f = μ + εf, e M 3 μ f + ε f, em que m é a parte sistemática do modelo, e ef 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 M 1 e M 2 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. pt_BR
dc.description.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⇒ Pcel.f = μ; M2 ⇒ Pcel.f = μ + εf, and M3⇒ μf + εf, where m is the systematic part and ef 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. pt_BR
dc.format 10 páginas pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Sociedade de Investigações Florestais pt_BR
dc.relation.ispartofseries Revista Árvore:v.30,n.5;
dc.subject.classification Ciências Florestais::Manejo florestal::Administração e gestão florestal pt_BR
dc.title Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento pt_BR
dc.title A proposal for random sample generation in simulation problems of planning models pt_BR
dc.type Artigo pt_BR

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Revista_Arvore_v30_n5_p749-758_2006.pdf 835.0Kb application/pdf View/Open ou Pre-visualizar

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