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dc.creatorARAÚJO, Felipe Bezerra Pimentel-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7162460783417026por
dc.contributor.advisor1BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibe-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0492330410079141por
dc.contributor.referee1BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibe-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0492330410079141por
dc.contributor.referee2SANTANA, Ewaldo Eder Carvalho-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0660692009750374por
dc.contributor.referee3SALLES, Wendell Ferreira de La-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/6935994431461983por
dc.contributor.referee4SANTOS NETO, Inocêncio Sanches dos-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/8490778593339511por
dc.date.accessioned2022-06-15T17:58:15Z-
dc.date.issued2022-02-18-
dc.identifier.citationARAÚJO, Felipe Bezerra Pimentel. Análise de séries temporais em dados do setor do petróleo e gás natural. 2022. 61 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2022.por
dc.identifier.urihttps://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3697-
dc.description.resumoA análise de séries temporais é uma ferramenta muito importante para a compreensão do mercado e para a elaboração de planos de ação e estratégias. Através do estudo dos padrões de comportamento de uma variável (como tendência, sazonalidade e ciclo) é possível fazer previsões e, a partir disso, tomar decisões de negócio mais coerentes. O setor de petróleo e gás natural compreende uma quantidade significativa de séries históricas relevantes (preço, produção, capacidade, etc.), de modo que, modelos probabilísticos ou estocásticos podem ser produzidos com o objetivo de fazer previsões para ajudar nas tomadas de decisão. Analisar, identificar e prever os padrões de comportamento são estratégias imprescindíveis para que haja um menor risco financeiro e, consequentemente, menores perdas de investimento e custo operacional.por
dc.description.abstractTime series analysis is a very important tool for the comprehension of the market and for developing action plans and strategies. By studying the behavior patterns of a variable (such as trend, seasonality, and cycle) it is possible to make predictions and, hen ceforth, make more effective business decisions. The oil and natural gas sector comprise a significant amount of relevant historical series (price, production, capacity, etc.), there fore, probabilistic or stochastic models can be produced in order to make predictions that will help in decision-making. Analyzing, identifying, and predicting behavior patterns are essential strategies to reduce financial risk and, consequently, reduce capital loss and operating costs.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2022-06-15T17:58:15Z No. of bitstreams: 1 FelipeBezerraPimentelAraújo.pdf: 1228718 bytes, checksum: 096c68ed0fe59863f629c9fa83aabdf4 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-06-15T17:58:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FelipeBezerraPimentelAraújo.pdf: 1228718 bytes, checksum: 096c68ed0fe59863f629c9fa83aabdf4 (MD5) Previous issue date: 2022-02-18eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopor
dc.publisher.departmentDEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCETpor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFMApor
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCETpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectséries temporais;por
dc.subjectprevisões;por
dc.subjectmodelos estocásticos;por
dc.subjectpetróleo;por
dc.subjectgás;por
dc.subjecttime series;eng
dc.subjectforecasts;eng
dc.subjectstochastic models;eng
dc.subjectoil;eng
dc.subjectgaseng
dc.subject.cnpqEngenharia Elétricapor
dc.titleAnálise de séries temporais em dados do setor do petróleo e gás naturalpor
dc.title.alternativeTime series analysis on oil and natural gas sector dataeng
dc.typeDissertaçãopor
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE

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