Previsão do produto interno bruto do estado de Mato Grosso em função da produção de soja, milho, caroço de algodão, e arroba do boi com o uso de redes neurais artificiais

Resumen

A previsão do PIB facilita o processo de tomada de decisão relacionando os dados obtidos, como a destinação de recursos financeiros de MT em áreas de desenvolvimento e tributação, por exemplo. Tenta-se responder à questão do poder preditivo das Redes Neurais Artificiais (RNA) para explicar o PIB de MT em função das variáveis independentes, como a produção de soja, milho, caroço do algodão e abate de bois? Assim, o objetivo geral é estimar o PIB relativo à produção dessas quatro variáveis utilizando as RNAs. Com o específico objetivo de observar as correlações evoluídas entre essas variáveis quanto a produção de MT; construir, treinar e validar um modelo de RNAs com essas variáveis; utilizar o modelo construído e validado para realizar as previsões futuras. A relevância é a utilização dessa ferramenta de predição para poder prever o fluxo monetário que será demandado com o incremento da produção desses produtos, podendo planejar investimentos de curto e longo prazo. O artigo é classificado como exploratório descritivo, a série temporal em análise compreende o intervalo dos anos de 2000 a 2022. O software utilizado para construção da RNA é o SPSS - Statistical Package for the Social Sciences - Statistical Package for the Social Sciences. O modelo RNA preditivo é capaz de explicar o comportamento do PIB de MT com base nas variáveis independentes descritas, além disso, o modelo fornece valores e observações satisfatórias para sua validação. Os modelos propostos e validados são utilizados para fazer previsões com confiança significativa utilizando dados hipotéticos para as variáveis independentes.