Previsão da produção de petróleo no Brasil: uma análise comparativa entre modelos de decomposição temporal e Box Jenkins

Abstract

Este trabalho analisou as séries mensais da produção de petróleo no Brasil, abrangendo o período de janeiro de 2012 a dezembro de 2023, com o objetivo de prever valores futuros utilizando as metodologias de Box-Jenkins e de decomposição temporal. Foram ajustados modelos SARIMA e harmônicos, os quais foram avaliados com base em métricas como o Erro Quadrático Médio de Previsão (EQMP) para comparar o desempenho preditivo. Embora ambos os métodos tenham capturado os padrões de tendência e sazonalidade da série temporal, o modelo SARIMA destacou-se por sua maior precisão em horizontes de curto e médio prazo, atendendo melhor às premissas estatísticas fundamentais. Os resultados reforçam a robustez da metodologia Box-Jenkins para séries temporais complexas, enquanto a abordagem harmônica, apesar de suas limitações na análise residual, apresentou-se como uma alternativa complementar para séries com sazonalidade bem definida. Este estudo conclui que o modelo SARIMA é a metodologia mais apropriada para a previsão da produção de petróleo no Brasil, sendo recomendado para aplicações práticas e futuras análises no setor.

This study analyzed monthly oil production series in Brazil from January 2012 to December 2023, aiming to forecast future values using Box-Jenkins and harmonic decomposition methods. SARIMA and harmonic models were fitted and evaluated based on metrics such as the Mean Squared Prediction Error (MSPE) to compare their predictive performance. While both methods effectively captured trends and seasonality in the time series, the SARIMA model demonstrated superior accuracy over short- and medium-term horizons, better satisfying fundamental statistical assumptions. The results underline the robustness of the Box-Jenkins methodology for complex time series, whereas the harmonic approach, despite limitations in residual analysis, provided a complementary alternative for series with well-defined seasonality. This study concludes that the SARIMA model is the most suitable methodology for forecasting oil production in Brazil, making it the preferred choice for practical applications and future analyses in the sector.