Acurácia de Modelos de Previsão de Demanda no Mercado da Soja Brasileira

Votdk, Jonwfer Lauro; Ribeiro, Rodolfo

doi:10.22167/2675-6528-202602240

Artigo

15 de setembro de 2026

Acurácia de Modelos de Previsão de Demanda no Mercado da Soja Brasileira

Jonwfer Lauro Votdk; Rodolfo Ribeiro

DOI: 10.22167/2675-6528-202602240

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A previsão de demanda é um componente crítico para decisões de planejamento e gestão de risco em cadeias de commodities, como a soja, nas quais a sazonalidade e a concentração de volumes podem amplificar impactos operacionais e econômicos. Avaliou-se a acurácia de modelos de previsão aplicados ao volume mensal exportado de soja em grão do Brasil, com o objetivo de identificar o modelo de previsão com melhor desempenho para esse contexto e estimar a exposição econômica associada ao erro de previsão. Utilizaram-se dados mensais de janeiro de 2016 a dezembro de 2025, obtidos no Comex Stat para o NCM 12019000. Os dados foram segregados em amostra de estimação (2016–2024) e amostra teste (2025) para validação fora da amostra. Implementaram-se cinco métodos: Naive, Naive sazonal, média móvel de 3 meses, média móvel de 12 meses e suavização exponencial sazonal (ETS). O desempenho foi mensurado por MAE, RMSE, MAPE, WMAPE e BIAS, adotando-se o WMAPE como critério principal por ponderar o erro pelo volume realizado; adicionalmente, estimou-se o custo do erro em US$ com base no valor FOB mensal. Os resultados indicaram que o ETS apresentou o melhor desempenho global na amostra teste, com menor erro e menor viés, seguido pelo Naive sazonal, enquanto o Naive e as médias móveis apresentaram maior subestimação, principalmente nos meses de pico. A incorporação explícita da sazonalidade e o uso de métricas complementares reduziram a incerteza e a exposição econômica associada ao erro de previsão no cenário analisado.

Palavras-chave: Custo de erro; Planejamento de demanda; Sazonalidade; Suavização exponencial; WMAPE.

1. Introdução

O agronegócio brasileiro tem na soja um pilar fundamental, posicionando-a centralmente no comércio internacional de commodities agrícolas. A oleaginosa responde por aproximadamente metade do volume de grãos produzidos no país (Agência GOV, 2025). O Brasil se destaca como o maior produtor mundial, com uma produção estimada em 169,49 milhões de toneladas na safra 2024/2025, cultivada em cerca de 58% da área agrícola nacional, o que corresponde a aproximadamente 47,61 milhões de hectares (Brasil, 2025). Essa projeção sublinha a relevância econômica, logística e estratégica do setor para a balança comercial e para o abastecimento de cadeias produtivas essenciais, como alimentação animal, óleo vegetal e biocombustíveis (EMBRAPA, 2025). Além disso, a soja possui uma participação significativa tanto no mercado externo quanto no consumo interno, com volumes expressivos de exportação e processamento (Vieira Filho, 2024).

A importância da soja no Brasil transcende a produção primária, estendendo-se por uma complexa cadeia de valor que engloba decisões de plantio, armazenagem, esmagamento, transporte, comercialização e exportação. Todas essas etapas são altamente sensíveis a flutuações de demanda, preços, câmbio, condições climáticas e infraestrutura (SCOT Consultoria, 2025). Em 2024, o volume de soja em grãos exportado atingiu 98.815 milhões de toneladas, enquanto 55.811 milhões de toneladas foram destinadas ao consumo interno. Este cenário ressalta a magnitude da cadeia e a necessidade de uma coordenação eficaz entre oferta e demanda. Consequentemente, a previsão de demanda torna-se um elemento crucial para empresas e agentes envolvidos no planejamento de vendas e operações, abastecimento, originação e gestão de estoques (EMBRAPA, 2025).

Apesar da relevância, a previsão de demanda no mercado da soja apresenta desafios inerentes, dado que a série temporal é influenciada por fatores estruturais e conjunturais. Estudos prévios sobre a soja no Brasil indicam que modelos estatísticos, como suavização exponencial, regressão e ARIMA, podem gerar resultados úteis, mas seu desempenho varia conforme as características da série, a sazonalidade, o horizonte de previsão e a ocorrência de choques externos (Schmidt et al., 2019). No campo da previsão de demanda, há um consenso de que não existe um método universalmente superior para todos os contextos, o que torna a comparação entre diferentes modelos uma etapa indispensável para identificar a abordagem mais adequada ao segmento estudado (Makridakis e Hibon, 2000). A literatura também adverte que a avaliação da acurácia é complexa, pois diferentes métricas podem levar a rankings distintos entre modelos e, em certas situações, podem apresentar problemas práticos ou interpretações enganosas (Hyndman e Koehler, 2006). Por isso, a comparação com modelos de referência, ou benchmarks, é fundamental, já que previsões sofisticadas nem sempre superam métodos mais simples (Goodwin, Petropoulos e Hyndman, 2017).

Previsões mais acuradas são essenciais no ambiente empresarial, especialmente em operações de planejamento de vendas e operações (S&OP), pois contribuem para a redução de rupturas, excessos de estoque, desalinhamentos entre suprimento e consumo e o desperdício de capital de giro. A acurácia não deve ser vista apenas como a proximidade entre o valor previsto e o realizado, mas também como a ausência de viés, a estabilidade ao longo do tempo e a adequação ao horizonte observado. Assim, a análise comparativa entre modelos de previsão no mercado da soja brasileira é pertinente tanto sob a ótica acadêmica quanto gerencial, oferecendo subsídios para decisões de planejamento, abastecimento e comercialização (Hyndman e Athanasopoulos, 2021). Diante desse contexto, o objetivo deste estudo é identificar o modelo de previsão com melhor desempenho para esse contexto e estimar a exposição econômica associada ao erro de previsão.

2. Material e Métodos

O presente estudo caracterizou-se como uma pesquisa aplicada, de abordagem quantitativa e objetivo descritivo-comparativo, avaliando o desempenho de diferentes modelos de previsão de demanda externa da soja brasileira a partir da comparação de métricas de acurácia. A análise baseou-se em séries temporais mensais de exportação de soja em grão.

Os dados foram extraídos do Comex Stat, sistema oficial do Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços (MDIC) para estatísticas de comércio exterior, utilizando-se o código NCM 12019000 (Soja, mesmo triturada, exceto para semeadura). O período analisado compreendeu janeiro de 2016 a dezembro de 2025, totalizando 120 observações mensais. A amostra foi dividida em dois subconjuntos: janeiro de 2016 a dezembro de 2024 para estimação dos modelos, e janeiro a dezembro de 2025 para validação. A consulta no Comex Stat pode ser acessada em: https://comexstat.mdic.gov.br/pt/geral/149927.

As variáveis utilizadas foram tratadas e estão detalhadas na Tabela 1.

Tabela 1. Variáveis Utilizadas

Variáveis	Descrição
Tipo	Diferenciação entre Amostra teste e Amostra estimação
Ano	Ano referente ao dado apresentado
Mês	Mês referente ao dado apresentado
Data	Data completa referente ao dado apresentado
Código NCM	Nomenclatura Comum do Mercosul
Descrição NCM	Descrição da Nomenclatura Comum do Mercosul
Quilograma Líquido	Volume extraído do Comex Stat em kg
Volume em toneladas	Volume convertido para toneladas
Valor FOB US$	Valor correspondente FOB (“Free On Board”) em dólares

Fonte: Dados originais da pesquisa

A estratégia de validação adotada foi a validação fora da amostra, assegurando que os valores realizados de 2025 não fossem utilizados na etapa de construção dos modelos. As previsões geradas por cada modelo, bem como o cálculo das métricas de erro, foram implementadas por meio de fórmulas de Excel em uma planilha auxiliar, garantindo rastreabilidade entre dados originais, previsões e resultados de avaliação. Os modelos foram estimados com dados da amostra estimação e utilizados para gerar previsões para os 12 meses de 2025, comparadas com os valores realizados nesse período para avaliar a capacidade preditiva de cada método.

Foram implementados cinco modelos de previsão:

O Modelo Naive assume que a melhor previsão para um período corresponde ao valor observado no período imediatamente anterior. O valor de dezembro de 2024 foi considerado para janeiro de 2025, e as previsões subsequentes mantiveram esse valor fixo. Este modelo foi utilizado como “benchmark”.
O Modelo Naive sazonal considerou a sazonalidade anual, atribuindo como previsão para um mês o valor observado no mesmo mês do ano anterior (ex: janeiro de 2025 foi o realizado em janeiro de 2024). Este modelo é adequado para séries mensais com padrões sazonais recorrentes.
A Média móvel de 3 meses foi implementada a partir da média aritmética dos três meses imediatamente anteriores. Para a validação fora da amostra, uma série auxiliar foi criada para utilizar as próprias previsões geradas pelo modelo nos meses da amostra teste.
A Média móvel de 12 meses foi estimada de forma análoga, considerando 12 períodos para capturar padrões de longo prazo da série. Uma série auxiliar também foi criada para considerar os dados da previsão desse modelo para os meses de 2025.
O Modelo de suavização exponencial (ETS) com erro, tendência e sazonalidade foi implementado por meio da fórmula do Excel PREVISÃO.ETS(), que estima automaticamente os componentes da série com base nos dados históricos. Considerou-se o período de janeiro de 2016 a dezembro de 2024 e uma sazonalidade de 12 meses.

O desempenho dos modelos foi avaliado por métricas de erro e viés, calculadas no Excel a partir da comparação entre valores previstos e realizados da amostra teste. As métricas utilizadas foram:

Erro Absoluto Médio (MAE): Calculado pela equação (1): MAE = (1/n) × Σ|Yт – Ўт| em que: n é o número de meses calculado, igual a 12; Yт é volume realizado por mês em 2025; e Ўт é o volume observado pelo modelo no mês de comparação.
Raiz Quadrática do Erro Médio (RMSE): Calculado pela equação (2): RMSE = √(1/n) × Σ(Yт – Ўт)² em que: n é o número de meses calculado, igual a 12; Yт é volume realizado por mês em 2025; e Ўт é o volume observado pelo modelo no mês de comparação.
Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE): Calculado pela equação (3): MAPE = (100/n) × Σ|(Yт – Ўт) / Yт| em que: n é o número de meses calculado, igual a 12; Yт é volume realizado por mês em 2025; e Ўт é o volume observado pelo modelo no mês de comparação.
Erro Percentual Absoluto Ponderado (WMAPE): Calculado pela equação (4): WMAPE = (Σ|Yт – Ўт| / ΣYт) × 100 em que: Yт é volume realizado por mês em 2025; e Ўт é o volume observado pelo modelo no mês de comparação.
BIAS (viés): Calculado pela equação (5): BIAS = (1/n) × Σ(Ўт – Yт) em que: n é o número de meses calculado, igual a 12; Yт é volume realizado por mês em 2025; e Ўт é o volume observado pelo modelo no mês de comparação.

Além das métricas estatísticas, o impacto econômico do erro de previsão de demanda foi estimado utilizando o Valor FOB US$ extraído do Comex Stat para o NCM 12019000 e a amostra teste. O objetivo foi compreender o impacto financeiro do erro, representando o valor associado ao volume incorretamente previsto. O preço unitário da tonelada para cada mês de 2025 foi calculado pela equação (6):

PUT = Valor FOB US$т / Yт

em que: PUT é o preço unitário mensal da tonelada; Valor FOB US$т é o valor observado no mês t; e Yт é o volume observado no mês de comparação.

Em seguida, o volume mensal de erro para cada modelo de previsão foi obtido pela equação (7):

eт = Ўт – Yт

em que: eт é o erro no mês; Ўт é o volume observado pelo modelo no mês de comparação; e Yт é volume realizado por mês.

Quando eт foi menor que 0, a previsão foi considerada subestimada; quando eт foi maior que 0, a previsão foi considerada superestimada. O custo do erro foi estimado como a exposição econômica atrelada ao preço unitário do mês de análise, conforme equação (8):

Cт = |eт| × PUT

em que: Cт é o custo do erro; eт é o erro no mês; e PUT é o preço unitário mensal da tonelada.

Em resumo, os modelos de previsão foram calculados na amostra teste para os 12 meses de 2025, garantindo comparabilidade. O desempenho preditivo foi mensurado por métricas complementares de erro e viés (MAE, RMSE, MAPE, WMAPE e BIAS), calculadas a partir da comparação entre valores previstos e realizados, e pelo custo do erro. Para a seleção do modelo de melhor desempenho, adotou-se o WMAPE como critério principal, por representar o erro percentual ponderado pelo volume realizado, reduzindo distorções em períodos de baixa magnitude e facilitando a interpretação gerencial. MAE e RMSE foram utilizados para identificar a magnitude do erro em toneladas, e BIAS para identificar a tendência de superestimação ou subestimação. O custo do erro em US$ forneceu uma dimensão econômica da subestimação e superestimação da demanda.

3. Resultados e Discussão

Este estudo avaliou a acurácia de diferentes modelos de previsão de demanda aplicados ao volume exportado mensal de soja em grão no Brasil, comparando as previsões geradas a partir da amostra de estimação com os valores realizados na amostra teste. O desempenho dos modelos foi mensurado por métricas complementares de erro e viés, como Erro Absoluto Médio (MAE), Raiz Quadrática do Erro Médio (RMSE), Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE), Erro Percentual Absoluto Ponderado (WMAPE) e BIAS, além da exposição ao custo do erro. O WMAPE foi adotado como critério principal de seleção, por refletir o erro percentual ponderado pelo volume realizado, alinhando-se ao impacto gerencial do erro. As demais métricas forneceram suporte interpretativo, com MAE e RMSE avaliando a magnitude do erro, MAPE como medida percentual adicional, e BIAS identificando a tendência sistemática de superestimação ou subestimação (Hyndman e Koehler, 2006).

Na amostra de estimação, de janeiro de 2016 a dezembro de 2024, observou-se um comportamento sazonal no volume de soja exportada, impactado pelo ciclo de cultivo. A Figura 1 ilustra esse padrão, com baixos volumes no início do ano, picos entre março e maio, e redução gradual no segundo semestre. Essa sazonalidade reforça a necessidade de modelos que considerem essas variações (Hyndman e Athanasopoulos, 2021).

Figura 1. Volume de Soja exportada em toneladas entre janeiro/2016 e dezembro/2024

Fonte: Resultados originais da pesquisa e dados extraídos do sistema Comex Stat (MDIC)(Brasil, [s.d.])

As previsões de demanda para os meses de 2025, geradas pelos modelos Naive, Naive sazonal, Média Móvel de 3 meses (MM3), Média Móvel de 12 meses (MM12) e Suavização Exponencial Sazonal (ETS), foram calculadas a partir dos dados da amostra de estimação. A Tabela 2 apresenta esses valores previstos em comparação com o volume realizado.

Tabela 2. Previsão de demanda pelos modelos escolhidos para os meses de 2025

Data	Realizado	Naive	Naive sazonal	MM3	MM12	ETS
jan/25	1.069.087	2.006.054	2.854.860	3.089.530	8.233.987	3.114.695
fev/25	6.428.317	2.006.054	6.608.134	2.549.461	8.682.248	6.473.643
mar/25	14.657.781	2.006.054	12.600.297	2.548.348	8.855.090	13.037.785
abr/25	15.271.914	2.006.054	14.687.842	2.729.113	8.542.990	14.641.939
mai/25	14.099.745	2.006.054	13.436.721	2.608.974	8.030.919	14.481.086
jun/25	13.420.319	2.006.054	13.959.612	2.628.812	7.580.435	13.257.230
jul/25	12.257.306	2.006.054	11.249.768	2.655.633	7.048.837	10.679.878
ago/25	9.325.162	2.006.054	8.037.754	2.631.140	6.698.760	8.399.443
set/25	7.339.951	2.006.054	6.104.265	2.638.528	6.587.177	6.477.453
out/25	6.727.671	2.006.054	4.709.739	2.641.767	6.627.419	5.584.987
nov/25	4.197.159	2.006.054	2.552.798	2.637.145	6.787.226	4.543.391
dez/25	3.383.155	2.006.054	2.006.054	2.639.147	7.140.095	3.861.693

Fonte: Resultados originais da pesquisa e dados extraídos do sistema Comex Stat (MDIC)(Brasil, [s.d.])

O comparativo entre o volume realizado e as previsões de cada modelo para 2025, apresentado na Figura 2, revelou que os modelos Naive sazonal e ETS foram os que mais se aproximaram do volume real. Ambos os modelos consideram a sazonalidade como fator de previsão. O ETS, ao considerar a sazonalidade de 12 meses e utilizar dados de 9 anos, conseguiu identificar recorrência e tendência. O Naive sazonal replicou o padrão de 2024, apresentando picos e vales condizentes com a demanda de exportação de soja. Esse desempenho é consistente com estudos que indicam que métodos simples podem ser competitivos quando capturam a sazonalidade (Makridakis e Hibon, 2000).

Figura 2. Comparativo entre o volume realizado e as previsões de cada modelo para soja exportada em 2025

Fonte: Resultados originais da pesquisa e dados extraídos do sistema Comex Stat (MDIC)(Brasil, [s.d.])

Em contraste, os modelos Naive, MM3 e MM12 não se aproximaram do volume realizado em 2025. O modelo Naive, baseado apenas no mês anterior, subestimou significativamente o volume, pois considerou o baixo volume de dezembro de 2024 para todas as previsões de 2025. O MM3 apresentou um resultado semelhante, influenciado pelos baixos volumes de outubro a dezembro de 2024 e utilizando suas próprias previsões para os meses subsequentes. O MM12 captou a sazonalidade, mas com amplitude reduzida e deslocamento horizontal, o que se deve à inclusão de valores de média calculados pelo próprio modelo nos meses de pico, resultando em previsões mais baixas do que o realizado (Hyndman e Athanasopoulos, 2021; Makridakis e Hibon, 2000).

A análise das métricas de erro para o período da amostra teste, classificadas pelo WMAPE, confirmou o desempenho dos modelos. A Tabela 3 detalha esses resultados.

Tabela 3. Métricas de cada modelo de previsão de demanda

Modelo	MAE [t]	RMSE [t]	MAPE [%]	WMAPE [%]	BIAS [t]
ETS	851.536	1.045.768	23,8%	9,4%	-302.029
Naive sazonal	1.198.291	1.335.352	28,8%	13,3%	-780.810
MM12	4.047.505	4.670.175	94,2%	45,2%	-1.446.865
MM3	6.685.071	7.907.642	75,8%	74,2%	-6.348.331
Naive	7.164.904	8.411.923	74,9%	79,5%	-7.008.743

Fonte: Resultados originais da pesquisa

O modelo ETS apresentou o menor MAE (851.536 t) e RMSE (1.045.768 t), indicando a maior proximidade média entre previsão e realizado e a capacidade de evitar grandes divergências. O Naive sazonal foi o segundo melhor em ambos os critérios (MAE de 1.198.291 t e RMSE de 1.335.352 t), o que é esperado para um modelo que capta a sazonalidade anual. Os modelos Naive e MM3 registraram MAE e RMSE significativamente mais altos, sugerindo que suas previsões ficaram distantes do realizado, especialmente nos meses de pico (Hyndman e Athanasopoulos, 2021).

Em relação ao MAPE, o ETS obteve o menor valor (23,8%), seguido pelo Naive sazonal (28,8%). O MAPE do MM12 foi elevado (94,2%), influenciado por meses de baixo volume realizado, como janeiro, onde o erro percentual foi de 670,2%. Essa sensibilidade do MAPE a volumes baixos ressalta a importância de avaliá-lo em conjunto com outras métricas (Hyndman e Koehler, 2006).

O WMAPE, critério principal, confirmou o ETS como o melhor modelo (9,4%), seguido pelo Naive sazonal (13,3%). Os modelos MM12 (45,2%), MM3 (74,2%) e Naive (79,5%) apresentaram WMAPE consideravelmente mais altos. Modelos sem capacidade de capturar sazonalidade, como Naive e MM3, subestimaram os picos do primeiro semestre, concentrando erros absolutos em volumes realizados mais elevados e, consequentemente, elevando o WMAPE.

O BIAS, que indica a direção do erro, mostrou uma tendência predominante de subestimação em todos os modelos. O ETS registrou o viés mais próximo de zero (-302.029 t), enquanto o Naive sazonal (-780.810 t) também subestimou, mas em menor grau que os demais. Os modelos Naive (-7.008.743 t) e MM3 (-6.348.331 t) exibiram os maiores vieses negativos, indicando uma subestimação contínua que pode levar a decisões conservadoras e subdimensionamento da demanda (Hyndman e Athanasopoulos, 2021).

Para complementar as métricas estatísticas, o custo do erro foi calculado em dólares, considerando o Valor FOB US$ mensal e o volume exportado em cada mês de 2025. A Tabela 4 apresenta o custo unitário mensal por tonelada.

Tabela 4. Custo unitário mensal em dólares por tonelada

Data	Volume em tonelada	Valor US$ FOB	Custo unitário
jan/25	1.069.087	$ 433.412.725	$ 405,40
fev/25	6.428.317	$2.543.652.430	$ 395,69
mar/25	14.657.781	$5.673.615.141	$ 387,07
abr/25	15.271.914	$5.864.208.310	$ 383,99
mai/25	14.099.745	$5.501.158.133	$ 390,16
jun/25	13.420.319	$5.337.449.698	$ 397,71
jul/25	12.257.306	$ 5.001.850.667	$ 408,07
ago/25	9.325.162	$3.868.955.860	$ 414,89
set/25	7.339.951	$3.103.031.251	$ 422,76
out/25	6.727.671	$2.878.022.046	$ 427,79
nov/25	4.197.159	$1.827.759.344	$ 435,48
dez/25	3.383.155	$ 1.498.479.236	$ 442,92

Fonte: Resultados originais da pesquisa e dados extraídos do sistema Comex Stat (MDIC)(Brasil, [s.d.])

A variação do preço unitário ao longo de 2025, com preços mais baixos em meses de maior volume e mais altos em meses de menor volume, indica que o impacto econômico do erro de previsão é influenciado tanto pelo preço unitário quanto pelo volume. O custo anual do erro para cada modelo foi calculado e está detalhado na Tabela 5.

Tabela 5. Custo do erro para cada modelo de previsão de demanda

Modelo de previsão	Custo subestimação	Custo superestimação	Custo total
Naive	$34.057.820.976	$379.850.481	$34.437.671.457
Naive sazonal	$4.936.315.383	$1.009.597.624	$5.945.913.007
MM3	$31.253.339.787	$819.096.726	$32.072.436.513
MM12	$13.096.524.451	$6.588.500.089	$19.685.024.540
ETS	$2.815.053.787	$1.358.749.449	$4.173.803.236

Fonte: Resultados originais da pesquisa e dados extraídos do sistema Comex Stat (MDIC)(Brasil, [s.d.])

A maior parcela do custo do erro para todos os modelos avaliados está atrelada à subestimação, o que é consistente com os vieses negativos observados. Essa subestimação representa um risco operacional significativo, podendo gerar restrições logísticas e menor preparo para atender à demanda nos picos de exportação (Hyndman e Athanasopoulos, 2021; Fildes, Ma e Kolassa, 2019).

Nesse contexto, o ETS apresentou a menor exposição ao custo total do erro, com $4.173.803.236, o que corresponde a aproximadamente 9,5% do valor exportado em 2025. Este valor foi significativamente inferior aos custos de erro dos demais modelos. O Naive sazonal registrou $5.945.913.007, enquanto os modelos que não captaram a sazonalidade, como MM12 ($19.685.024.540), MM3 ($32.072.436.513) e Naive ($34.437.671.457), apresentaram custos de erro muito mais elevados. Essa diferença demonstra que os modelos ETS e Naive sazonal não apenas superaram os demais em acurácia, mas também foram mais eficazes na redução da exposição econômica associada ao erro de previsão.

Em síntese, as métricas estatísticas e de custo convergiram para a mesma conclusão prática: o modelo ETS foi consistentemente superior. Ele liderou no critério WMAPE e apresentou os menores MAE e RMSE, o MAPE mais baixo, o BIAS mais próximo de zero e o menor custo de erro. O Naive sazonal, embora não tenha sido o melhor, demonstrou bom desempenho e pode servir como um benchmark útil para monitorar o valor agregado de modelos mais sofisticados (Goodwin, Petropoulos e Hyndman, 2017). Por outro lado, os modelos de média móvel e o Naive não se mostraram adequados à dinâmica de 2025, falhando em capturar a sazonalidade e resultando em erros significativamente superiores (Makridakis e Hibon, 2000).

4. Conclusão

O presente estudo avaliou a acurácia de diferentes modelos de previsão aplicados ao volume mensal exportado de soja em grão do Brasil, buscando identificar o modelo de melhor desempenho e estimar a exposição econômica associada ao erro de previsão. Verificou-se que o modelo de Suavização Exponencial Sazonal (ETS) apresentou consistentemente o melhor desempenho na amostra teste, com menor erro percentual ponderado (WMAPE), menor erro absoluto (MAE e RMSE) e menor viés (BIAS). O modelo Naive sazonal também demonstrou bom desempenho, posicionando-se como uma referência comparativa robusta. Em contraste, os modelos Naive, Média Móvel de 3 meses e Média Móvel de 12 meses falharam em capturar a sazonalidade intrínseca da série temporal, resultando em subestimação significativa dos volumes de exportação, especialmente nos meses de pico, e, consequentemente, em erros substancialmente maiores e maior exposição econômica.

A principal contribuição do estudo reside na identificação de uma abordagem de previsão que minimiza a incerteza e a exposição econômica no planejamento da cadeia de exportação de soja brasileira. A adoção do modelo ETS, que incorpora explicitamente a sazonalidade, oferece subsídios gerenciais para decisões mais acuradas de planejamento de vendas e operações, abastecimento e gestão de riscos. A análise do custo do erro em dólares revelou que a subestimação da demanda representa a maior parcela da exposição econômica, indicando riscos operacionais significativos, como restrições logísticas e menor preparo para atender à demanda. A avaliação conjunta de métricas de erro e viés, complementada pela quantificação do impacto econômico, mostrou-se essencial para uma compreensão abrangente do desempenho dos modelos, reforçando que a análise de uma única métrica pode levar a interpretações enganosas.

Referências Bibliográficas

Agência GOV. Conab: safra de grãos 2024/25 será recorde com destaque para milho e soja. Agência Gov, 14 ago. 2025. Disponível em: . Acesso em: 10 abril 2026.

Brasil. Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços (MDIC). Comex Stat: consulta geral (ID 149927). Brasília, DF: MDIC, [s.d.]. Disponível em: https://comexstat.mdic.gov.br/pt/geral/149927. Acesso em: 10 abril 2026.

Brasil. Secretaria de Comunicação Social da Presidência da República. Produção de grãos deve bater recorde com 332,9 milhões de toneladas na safra 2024/25. Gov.br, 15 maio 2025. Disponível em: . Acesso em: 10 abril 2026.

EMBRAPA. Dados econômicos. Londrina: Embrapa Soja, 2025. Disponível em: . Acesso em: 10 abril 2026.

Fildes, R.; Ma, S.; Kolassa, S. Retail forecasting: Research and practice. International Journal of Forecasting, v. 35, n. 1, p. 1–22, 2019. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2018.06.004.

Goodwin, P.; Petropoulos, F.; Hyndman, R. A note on upper bounds for forecast-value-added relative to naïve forecasts. Journal of the Operational Research Society, v. 68, n. 9, p. 1082-1084, 2017.

Hyndman, R.; Athanasopoulos, G. Forecasting: Principles and Practice. 3. ed. OTexts, 2021. Disponível em: https://otexts.com/fpp3/.

Hyndman, R.; Koehler, A. Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, v. 22, n. 4, p. 679–688, 2006.

Makridakis, S.; Hibon, M. The M3-Competition: results, conclusions and implications. International Journal of Forecasting, v. 16, n. 4, p. 451–476, 2000.

Schmidt, C.; Tayano, P; Santos, J.; Marujo, L.; Proença, G. Previsões estatísticas com base em séries temporais da cultura da soja no Brasil. Revista Técnico-Científica do CREA-PR, 2020.

SCOT Consultoria. Carta Grãos e Agricultura – Conab confirma produção histórica de soja no Brasil. Scot Consultoria, 27 maio 2025. Disponível em: . Acesso em: 10 abril 2026.

Vieira Filho, J. A produção de soja e sua importância na economia brasileira. Revista de Política Agrícola, v. 33, 2024, e01962. Disponível em: . Acesso em: 10 abril 2026.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Gestão de Negócios do MBA USP/Esalq

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17 de setembro de 2026

Heterogeneidade Territorial do Bolsa Família: uma Análise por Clusters e Efeitos Fixos

O Programa Bolsa Família (PBF) representa uma das políticas de proteção social mais relevantes globalmente, o que justifica a investigação de seus efeitos diante das acentuadas e heterogêneas desigualdades regionais brasileiras. O estudo avaliou os reflexos socioeconômicos dos repasses do programa sobre a saúde, a educação e o mercado de trabalho nos municípios brasileiros, no período de 2004 a 2019. Para isso, aplicou-se a técnica de agrupamento K-means para segmentação territorial e estimaram-se modelos econométricos de dados em painel com efeitos fixos, tanto a nível nacional quanto segregados por clusters. Os resultados revelaram a natureza anticíclica do PBF no mercado de trabalho, com uma relação negativa entre repasses e vínculos empregatícios formais em quatro dos cinco clusters, sugerindo que os recursos foram mais intensos onde o mercado formal falhou. Na saúde, o programa associou-se à redução significante da mortalidade infantil evitável em municípios com maior equilíbrio socioeconômico, mas não apresentou efeito detectável em agrupamentos de maior precariedade estrutural, indicando que a transferência de renda é necessária, porém insuficiente sem infraestrutura de saúde funcional. Na educação, a análise por subperíodos mostrou atenuação progressiva do coeficiente nacional, refletindo a convergência das taxas de matrícula para um patamar de alta inércia temporal. Concluiu-se que o PBF cumpriu seu objetivo de proteção social de forma anticíclica e territorialmente focalizada, mas sua capacidade de transformar indicadores estruturais dependeu da sinergia com investimentos em infraestrutura pública.

Palavras-chave: Bolsa Família; Mortalidade Infantil; Municípios Brasileiros; Painel de Dados; Política Pública.

Gestão Tributária

17 de setembro de 2026

Limites Jurídicos e Práticos da Dedutibilidade Retroativa dos Juros sobre Capital Próprio

A gestão tributária adequada é crucial para a saúde financeira das empresas, especialmente no complexo sistema tributário brasileiro. Os Juros sobre Capital Próprio (JCP) constituem um mecanismo jurídico relevante para a remuneração do capital próprio, utilizado para otimizar a carga tributária. O estudo investigou a controvérsia sobre a dedutibilidade de JCP referentes a exercícios anteriores à deliberação societária que autoriza seu pagamento. Aplicou-se a metodologia de pesquisa e análise documental empírica, baseada em “Normative Systems”, para identificar cinco propriedades representativas dos argumentos jurídicos na jurisprudência administrativa e judicial. Analisaram-se acórdãos do Conselho Administrativo de Recursos Fiscais (CARF), revelando padrões decisórios predominantes, divergências interpretativas, incoerências argumentativas e significativa insegurança jurídica. Os resultados indicaram forte tendência de invalidação dos planejamentos envolvendo JCP extemporâneos na esfera administrativa. Contudo, o julgamento do Tema 1319 pelo Superior Tribunal de Justiça (STJ) seguiu direção oposta, consagrando tese favorável à dedutibilidade e estabelecendo um precedente paradigmático que pode influenciar a jurisprudência administrativa e redefinir os critérios decisórios.

Palavras-chave: CARF; gestão tributária; limitação temporal; lucro real; planejamento tributário.

17 de setembro de 2026

Símbolos da Moda Esportiva: Consumo, Identidade e Status entre Consumidores Brasileiros

A moda esportiva consolidou-se como linguagem simbólica de distinção social nas últimas décadas, impulsionada pela expansão do mercado de wellness e pela reconfiguração dos padrões de prestígio nas sociedades de consumo contemporâneas. O estudo objetivou compreender como os símbolos da moda esportiva influenciaram a construção de identidade e pertencimento e sua associação ao prestígio social entre consumidores brasileiros que adquiriram produtos do setor nos últimos 12 meses. Desenvolveu-se a pesquisa por meio de levantamento bibliográfico e pesquisa descritiva, com levantamento do tipo survey aplicado a uma amostra não probabilística por conveniência de 445 consumidores brasileiros de moda esportiva. Os principais resultados indicaram que a maioria dos respondentes associou marcas esportivas a percepções de status social; mais da metade reconheceu o wellness como novo símbolo de prestígio; e parcela expressiva percebeu o sportstyle como mais aceito em ambientes formais de trabalho. Em contrapartida, formas ostensivas de sinalização, como preferência por logotipos visíveis, influência de redes sociais e disposição a pagar sobrepreço, foram amplamente rejeitadas, revelando uma dissociação entre a atribuição simbólica de status e o comportamento de sinalização ostensiva. O consumidor brasileiro de moda esportiva com elevado capital cultural operou por meio de sinais simbólicos sutis e não ostensivos, compatíveis com o fenômeno do consumo inconspícuo, no qual a distinção social se manifestou de forma internalizada.

Palavras-chave: Consumo inconspícuo; Distinção; Prestígio social; Sportstyle; Wellness.

17 de setembro de 2026

Modelo Validado de Formação de Competência Técnica e Habilidades Não Técnicas em Indústrias Químicas Complexas

Analisou-se a implementação de um processo sistemático para o desenvolvimento e a atualização de competências técnicas e habilidades não técnicas em Operações Industriais e Segurança de Processo em uma indústria química de alta complexidade, pertencente a uma multinacional localizada no Polo Petroquímico de Camaçari, Bahia. O estudo objetivou implementar um processo mensurável e sustentável que assegurou a competência técnica e não técnica de 100% dos operadores, em conformidade com a legislação estadual da Bahia, diretrizes de institutos internacionais e políticas corporativas. A pesquisa caracterizou-se como um estudo de caso de abordagem mista, que envolveu diagnóstico documental, entrevistas semiestruturadas com 85 operadores experientes, análise de tarefas críticas e o desenvolvimento e aplicação piloto de um programa modular de treinamento. Este processo evidenciou a necessidade de alinhamento e atualização sistemática das competências requeridas. Os resultados obtidos indicaram a eficácia do modelo proposto, com 100% dos operadores concluindo os módulos teóricos e práticos e alcançando uma taxa de aprovação superior a 80%, além de conformidade operacional em campo. O trabalho contribuiu com um modelo estruturado de formação, incluindo matriz de competências, programas modulares de treinamento e diretrizes para certificação e recertificação, demonstrando potencial de replicação em outras unidades industriais de elevada complexidade e risco, e fortalecendo a segurança de processo e a sustentabilidade operacional.

Palavras-chave: Capacitação; Competência; Habilidades não técnicas; Segurança de processo; Treinamento.

17 de setembro de 2026

Planejamento de Cronograma para Definição de Válvulas em Projetos Industriais com o MS Project

A indústria química brasileira é um setor de grande impacto nacional, representando 11% do PIB em 2025 e passando constantemente por mudanças e inovações de processo e de gestão. No âmbito de projetos, o setor da indústria requer cada vez mais processos dinâmicos e eficientes, dentre os quais a gestão de cronograma. Diante desse panorama, o estudo objetivou o planejamento de cronograma para a definição de válvulas em projetos, através da ferramenta MS Project. A pesquisa realizou-se por meio de um estudo de caso, cujo escopo foi a definição das válvulas para um tanque de armazenamento na indústria química. Desenvolveu-se a Estrutura Analítica do Projeto (EAP), as atividades do cronograma e suas relações de precedência e sucessão. Consideraram-se as durações das atividades e realizou-se a alocação e análise de recursos, obtendo-se o cronograma. A partir dele, construíram-se o gráfico de Gantt, o diagrama “Activity-On-Node” e o diagrama de caminho crítico. Os resultados obtidos revelaram que o cronograma desenvolvido constituiu uma aplicação efetiva na gestão das atividades, mostrando-se uma ferramenta adequada para a estruturação e organização do escopo, dos recursos e do caminho crítico.

Palavras-chave: Análise de caminho crítico; ferramentas de gestão; projetos industriais.

Compliance E Esg

17 de setembro de 2026

Governança Pública Climática e Enchentes de 2024 no Rio Grande do Sul

As enchentes de 2024 no Rio Grande do Sul evidenciaram fragilidades estruturais na governança pública em um contexto federativo submetido a risco climático extremo. Este trabalho analisou, no recorte temporal de maio de 2024 a maio de 2025, como a atuação federal, estadual e municipal se estruturou diante da crise e em que medida a comparação com os Países Baixos ofereceu parâmetros úteis para o fortalecimento da resiliência institucional. A pesquisa adotou abordagem qualitativa, aplicada, exploratória e comparativa, com análise documental e análise de conteúdo de fontes oficiais, relatórios técnicos internacionais, atos normativos e pronunciamentos institucionais, organizados por categorias temáticas e interpretados com apoio do Modelo das Três Linhas do IIA. Os resultados mostraram que, embora os três níveis de governo tenham criado ou reestruturado instrumentos relevantes de coordenação e reconstrução após o desastre, prevaleceu uma institucionalidade reativa, posterior ao evento, com lacunas de continuidade administrativa, integração preventiva, monitoramento e accountability. Na comparação internacional, o modelo neerlandês destacou-se por combinar autoridade operacional permanente, base territorial clara, financiamento próprio e mecanismos mais robustos de monitoramento e responsabilização. Concluiu-se que os impactos das enchentes foram agravados menos pela ausência formal de normas e mais pela insuficiente articulação entre operação, gestão de riscos e controle. O fortalecimento da governança climática, no caso gaúcho, depende de institucionalizar coordenação, dados, financiamento e accountability em bases permanentes.

Palavras-chave: accountability; adaptação climática; gestão de riscos; governança multinível.

Digital Business

17 de setembro de 2026

Dados e Automação Utilizados em uma Campanha de Marketing na Engenharia Civil

A crescente utilização de dados no marketing digital impulsionou a adoção de estratégias mais orientadas por métricas e desempenho, com o Inbound Marketing em destaque. O uso de ferramentas de Business Intelligence (BI) mostrou-se fundamental para transformar dados em informações estratégicas, apoiando a tomada de decisão e a construção de bases de contatos qualificadas. Analisou-se como a ausência de integração entre sistemas de BI e plataformas de automação de marketing impactou a eficiência operacional e a efetividade das estratégias de Inbound Marketing em uma empresa de engenharia. Para isso, adotou-se uma abordagem descritiva de natureza qualitativa, baseada na análise dos processos operacionais envolvidos, desde a leitura de relatórios extraídos do BI e sua posterior transformação em mailings, até a preparação para importação no RD Station. Os resultados indicaram que o processo atual dependia de etapas manuais e empíricas, demandando tempo significativo. Identificaram-se limitações relacionadas à ausência de integração entre os sistemas, o que impactou diretamente a eficiência operacional e aumentou a dependência de atividades repetitivas. Concluiu-se que a estruturação adequada do processo de gestão de mailings e a integração entre BI e ferramentas de automação de marketing representam uma oportunidade para otimizar fluxos, melhorar a qualidade dos dados e fortalecer as estratégias de Inbound Marketing.

Palavras-chave: Automação de Marketing; Business Intelligence; Inbound Marketing; Integração de Sistemas; RD Station.

17 de setembro de 2026

Detecção de Anomalias no Monitoramento de Saúde de Pontes Usando Redes Neurais

O monitoramento da saúde estrutural de pontes tornou-se cada vez mais relevante diante do envelhecimento das infraestruturas e da intensificação de eventos extremos associados às mudanças climáticas. Nesse contexto, abordagens baseadas em dados destacaram-se como alternativas promissoras para o reconhecimento de anomalias. O estudo objetivou desenvolver e avaliar uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para o reconhecimento de anomalias em séries temporais de aceleração estrutural. A metodologia adotada consistiu no uso de autoencoders treinados exclusivamente com dados representativos da condição íntegra, permitindo ao modelo aprender padrões associados ao estado saudável da estrutura; em seguida, o erro de reconstrução, quantificado por meio do erro quadrático médio (MSE), foi utilizado como critério para identificação de desvios em relação a essa condição. O conjunto de dados analisado foi composto por 1767 séries temporais de 1000 pontos cada, pertencentes a duas classes: íntegra (normal) e anômala (danificada). Os resultados obtidos demonstraram que o modelo proposto apresentou elevada capacidade de reconhecimento da classe anômala, com taxa de detecção superior a 90%, e desempenho global satisfatório, com área sob a curva ROC (AUC) próxima de 0,78, indicando boa capacidade discriminativa e reforçando o potencial da abordagem para aplicações em monitoramento estrutural.

Palavras-chave: Autoencoders; Detecção de Anomalias; Monitoramento de Pontes; Redes Neurais.

17 de setembro de 2026

Gestão Escolar Integrada: o Papel da Direção Administrativa na Capacitação da Equipe de Gestão Pedagógica para a Compreensão do Orçamento Escolar

A administração escolar foi abordada sob a perspectiva da integração entre gestores administrativos e pedagógicos, com foco na participação democrática, capacitação e qualificação dos atores. O objetivo geral consistiu na elaboração de um Guia de Orientações para Orçamento, direcionado à equipe de gestão pedagógica e mediado pela direção administrativa, visando instrumentalizar esses profissionais para a compreensão e participação nos processos financeiros e decisórios da instituição. Para tanto, o estudo desenvolveu-se em uma instituição particular privada, adotando uma abordagem qualitativa, descritiva e aplicada, com procedimento metodológico de estudo de caso. A pesquisa mapeou desafios práticos e dificuldades de comunicação entre os setores, analisou referenciais teóricos da gestão escolar e estruturou o instrumento formativo proposto. Os resultados demonstraram que a ausência de integração entre as áreas administrativa e pedagógica pode comprometer a efetividade da gestão escolar, evidenciando a necessidade de processos formativos contínuos que promovam entendimento mútuo, cooperação e construção coletiva de soluções. O Guia proposto fortaleceu a gestão democrática, elevou a qualificação da equipe pedagógica e melhorou os processos decisórios institucionais, destacando o papel formativo e estratégico do diretor administrativo.

Palavras-chave: Comunicação escolar; Gestão escolar participativa; Orçamento escolar.

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14 de setembro de 2026

Não lemos apenas palavras

Como novos códigos, tecnologias e formas de comunicação ampliam aquilo que precisamos aprender a interpretar Ser alfabetizado costuma ser entendido inicialmente como: reconhecer letras, formar palavras, compreender frases e produzir textos. Durante muito tempo, foi principalmente a partir desse domínio que definimos o que significava saber ler e, consequentemente, participar de diferentes espaços da sociedade. […]

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14 de setembro de 2026

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O que a pesquisa Youpix/Nielsen 2026 mostra sobre o avanço da Creator Economy Em 2025, 80% dos consumidores brasileiros compraram algum produto recomendado por influenciadores. Em 2026, o índice chegou a 81%. A estabilidade em um patamar tão elevado indica que a compra por influência deixou de ser um comportamento restrito a determinados públicos. O […]

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11 de setembro de 2026

Chamada de artigos – Edição Temática Gestão de Pessoas

Submissões abertas de 11/09/2026 a 30/09/2026 Estão abertas as submissões para a Chamada Temática Gestão de Pessoas 2026, da Revista Estratégias & Soluções (E&S). A chamada será organizada em dois fluxos editoriais: Fluxo 1 – Trabalhos finais de destaque do MBA USP/EsalqDestinado aos TCCs do curso de Gestão de Pessoas do MBA USP/Esalq que obtiveram […]

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Entre Sísifo e o tonel das Danaides

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