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Abstract
Neste artigo realiza-se uma previsão para o preço médio mensal do cacau (recebido pelo
produtor brasileiro) a partir de uma série temporal que compreende o período janeiro/1970-
agosto/2005, totalizando 428 observações. Para isto, adota-se a metodologia denominada
Box-Jenkins – utilizada para análise de séries univariadas de tempo. Identifica-se para tal
previsão o método autoregressivo integrado com média móvel (ARIMA). Em seguida, são
apresentados cinco modelos candidatos para a realização da previsão de dados, onde são
adotados os critérios Akaike Information Criterion (AIC), Schwartz Bayesian Criterion
(SBC) e Erro Quadrado Médio (EQM), para a escolha do melhor modelo. Verifica-se por
meio de uma previsão ex-ante, fundamentada nos dados amostrais, uma pequena queda no
preço futuro do produto para os próximos doze meses.