Evaluación de modelos de pronóstico de series temporales aplicados a los gastos municipales en una ciudad del Ceará

Autores/as
Palabras clave:
Aprendizaje Automático, Pronóstico, Modelos estadísticos, Planificación de Recursos
Resumen

Para atender las complejas necesidades de planificación financiera de municipios con alta volatilidad de gastos, como los del interior de Ceará, es necesario contar con modelos predictivos capaces de proyectar gastos y optimizar recursos con precisión. La comparación entre los modelos Auto ETS y Auto ARIMA en el desempeño de las previsiones de gastos fue la cuestión central de este estudio, que verificó los resultados utilizando datos históricos de 2018 a 2023. Las métricas de evaluación corresponden a MAE, RMSE, MSE, MAPE, R² y correlación, asociación con análisis cualitativo de modelos. Los resultados, en este sentido, apuntan al mejor desempeño de Auto ETS en errores absolutos, con MAE de 21.510.499,88 y RMSE de 27.275.560,60 y explicación de la varianza con R² de 0,9139. Mientras tanto, Auto ARIMA presenta la mejor precisión relativa, con MAPE = 23,63%. Sin embargo, ambos modelos tienen una correlación extremadamente alta, superior a 0,97, entre los valores reales y los previstos. Al probar las predicciones, los modelos capturaron patrones históricos, demostrando una alta adherencia a los valores reales. Para el rango de pronóstico 2024 a 2025, las estimaciones mantuvieron patrones estacionales y variaciones en línea con el pasado; El sistema ETS automático suavizó los picos más extremos y demostró ser más confiable; Al mismo tiempo, Auto ARIMA gestionó mejor las pequeñas variaciones, contribuyendo a la planificación financiera de la ciudad.

Biografía del autor/a
  1. José Wivo Gomes, Universidade Regional do Cariri – URCA

    Bacharel em Engenharia de Produção Mecânica pela Universidade Regional do Cariri - URCA, Juazeiro do Norte - CE. http://lattes.cnpq.br/2352096386733315

  2. João Evangelista Dantas dos Santos, Universidade Regional do Cariri – URCA

    Possui Doutorado e Mestrado em Engenharia de Transportes pela Universidade Federal do Ceará (UFC), com foco em Planejamento e Operação de Sistemas de Transportes, especialmente nas áreas de Logística e Transporte de Carga, analisando a vulnerabilidade de redes viárias urbanas e as emissões de CO#8322;. É especialista em Engenharia de Segurança do Trabalho pelo Centro Universitário Dr. Leão Sampaio (UNILEÃO) e graduado em Engenharia de Produção Mecânica pela Universidade Regional do Cariri (URCA).Atualmente, é professor e coordenador do curso de Engenharia de Produção Mecânica na URCA e atua como professor e mentor do curso Técnico em Logística no Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (SENAI). Possui experiência como professor e coordenador de cursos de Engenharia e Tecnologia no Centro Universitário Católica de Quixadá (20172020) e na Escola Grau Técnico (20212022), com amplo conhecimento em ensino técnico e superior, além de mentoria acadêmica. http://lattes.cnpq.br/9937814295328408

  3. Rodolfo de Sousa Santos, Universidade Regional do Cariri – URCA

    Doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual Paulista - UNESP/FEG - Campus de Guaratinguetá na área de Dinâmica dos Corpos Rígidos, Elásticos e Plásticos. Mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal da Paraíba - UFPB na área de Automação e Controle de Sistemas. Graduação em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal da Paraíba - UFPB. Atualmente é professor Associado O da Universidade Regional do Cariri (URCA). Tem experiência na área Engenharia Mecânica com ênfase nos seguintes temas: Vibrações Mecânicas, Isolamento de Vibrações, Controle de Processos, Arranjo Físico e Instalação, Dinâmica e controle de sistemas, Manutenção Preditiva e Processamento de Sinais. http://lattes.cnpq.br/1769103030795618

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Publicado
2025-04-25
Sección
ENGENHARIA ECONÔMICA
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Derechos de autor 2025 José Wivo Gomes, João Evangelista Dantas dos Santos, Rodolfo de Sousa Santos (Autor)

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Cómo citar

Gomes, J. W., Santos, J. E. D. dos, & Santos, R. de S. (2025). Evaluación de modelos de pronóstico de series temporales aplicados a los gastos municipales en una ciudad del Ceará. Brazilian Journal of Production Engineering, 11(2), 36-58. https://doi.org/10.47456/bjpe.v11i2.47358