Prediction is concerned with using the knowledge of present and past events to make calculated estimates of future events. This is particularly important in Economy, field where we have a dynamic system that inherits nonlinearity through long term trends, seasonal patterns, cyclical movements and irregular factors.
In today’s business fields, Artificial Neural Networks (ANN) are becoming increasingly popular acting as a tool of prime importance in helping interpret the market. Many neural-net systems have been shown to work well in identifying intricate patterns, learning from experience, reaching some conclusion and making prediction.
The main goal of this work is to show the characteristics of neural networks and discuss the feasibility of neural-net applications in business fields, particularly agrobusiness, making predictions of commodities prices and comparing them with results obtained using a traditional statistical method.A previsão ou predição está vinculada à utilização do conhecimento de eventos presentes e passados para se realizar estimativas para eventos futuros. Isto é particularmente importante na Economia, campo em que temos um sistema dinâmico com características não lineares adquiridas através das tendências de longo prazo, padrões sazonais, movimentos cíclicos e fatores irregulares.
Atualmente, no campo dos negócios, as redes neurais artificiais (RNA) estão se tornando cada vez mais populares, atuando como uma ferramenta de grande importância como auxiliar na interpretação do mercado. Muitos sistemas que utilizam redes neurais têm funcionado bem na identificação de padrões complexos, aprendendo pela experiência, concluindo sobre algo e realizando previsão.
O principal objetivo deste trabalho é mostrar as características comuns das redes neurais e discutir a possibilidade de sua utilização no campo dos negócios, particularmente no agronegócio, realizando previsões de preços de commodities e comparando-as com aquelas obtidas com o uso de um método estatístico tradicional
