PROBABILISTIC AND TEMPORAL MODELING OF THE COFFEE MARKET IN BRAZIL
DOI:
https://doi.org/10.18623/rvd.v23.5382Palavras-chave:
Time Series, R Programming Language, Commodity, Probability, Coffee PricesResumo
Coffee is one of the most valuable commodities in the world, and in this scenario, Brazil stands as the largest producer and exporter globally. In this sense, this work aims to propose the best probabilistic model for the monthly analysis of prices, calculate probabilities of average prices per coffee sack according to levels of practical interest, and investigate the occurrence of trends and seasonality in the coffee market price series through time series models. For this purpose, historical data provided by COOXUPÉ for the period from January 1981 to December 2022 were used. The results indicate that the Gamma distribution performed better in most months, except for January, February, and March, where the log-Normal distribution stood out. February, January, and March, respectively, showed the highest probabilities of prices exceeding 200 and 400 dollars. On the other hand, among all the months, October has the lowest probability of values exceeding 100 and/or 200 dollars. Regarding the temporal analysis, the model showed the smallest prediction errors and can be recommended for making forecasts.
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