Metodos de previsão da demanda mineral

A previsão da demanda mineral envolve um grande número de problemas conceituais e metodológicos. A forma como estes problemas são equacionados pode afetar de maneira significativa os resultados finais da previsão. Um dos instrumentos tradicionalmente utilizados para a projeção do consumo mineral é a intensidade de uso de um bem mineral definida corno a razão entre o consumo mineral dividido pelo produto interno bruto. O objetivo deste trabalho é apresentar uma resenha dos principais métodos utilizados na previsão da demanda mineral a longo prazo. A técnica de intensidade de uso será empregada para descrever a demanda tanto na sua forma original concebida pelo Dr. W. MALENBAUM corno em modelos com maior complexidade, que buscam capturar as especificidades das variáveis econômicas no consumo mineral não incluídas pelo autor.As limitações da teoria da intensidade de uso em relação aos demais métodos de previsão mineral de longo prazo serão objeto de discussão em decorrência da proposta original de MALENBAUM não ter incorporado os preços é as mudanças tecnológicas,bem como a utilização de técnicas estatísticas mais consistentes na análise dos resultados finais. Como objeto de previsão, restringiu-se à intensidade de uso e consumo de alumínio primário no Brasil cobrindo o período de 1950 a 1987 e sua projeção para o ano 2000. As razões da escolha do alumínio recaem sobre a existência de enormes reservas de bauxita no Brasil, o esforço dispendido nas últimas décadas na criação de uma imensa capacidade na produção de alumínio e a disponibilidadede fontes de dados e informações sobre esta commodity.As técnicas de análise fatorial e o sistema de curvas de conhecimento ("learning curves") - pouco empregadas no âmbito da economia mineral - representam urna tentativa neste trabalho de capturar as complexas funções (preço,mudança tecnológica e substituição) na dinâmica da demanda mineral.Finalmente,como sempre, ocorre em qualquer processo de avaliação, será apresentada uma classificação dos diferentes métodos de previsão, cotejando-se as vantagens e desvantagens em termos de exatidão, custo, grau de complexidade da técnica, incorporação direta da mudança tecnológica e requisitos e facilidade de manuseio por indivíduos não familiarizados com as técnicas quantitativasA variety of conceptual and methodological issues as well as data problems are encountered in forecasting metal demand. How these obstacles are handled can significantly affect the final results. The intensity of use of a mineral defined as the consumption of the mineral divided by gross domestic product are commonly used for demand projections. The purpose of this research is showing a framework of the principal methods for long-range forecasting of mineral demand. The technique of intensity of use were used as demand modeling methodology as well as agregate by complex methods for captured other economic variables such as technological change and material substitution.This research also include some discussion about the limitations of the original theory proposed by MALENBAUM. The analysis demonstrates that technological change and material substitution have decidedly been the predominate factors in reducing the intensity of use of several commodities in most industrialized countries. These results suggest that the intensity of use as originally proposed failed by not incorporated these variables as well as some statistical techniques for consistency analysis. Data on aluminum consumption in Brazil on the observed period (1950-1987) were studied to determine the performance of each methods. Models were compared by expost results on a test period (1981-1987) and forecasting aluminum consumption in the year 2000.The choice of aluminum are due to a huge amount of bauxite, a great effort by brazilian government in creating large aluminum supply in the last two decades and the data availability.Other major finding of this research is that learning model and factor model (factor scores and time varying coefficients) were very useful in long-range forecasting by incorporate several ariables such as own price, substitute prices, technical change and others in the dynamics of mineral demand. An evaluation procedure was used to estimate the behavior of each method in relation to different criteria: accuracy, cost, degree of complexity, technological change and requirements (manipulation, utilization by people not acquainted with quantitative techniques