Entre janeiro e maio deste ano, foi realizada a 4ª edição da série M-Competitions, uma competição global de séries temporais disputada por pesquisadores e representantes do mercado do mundo todo, que consiste em selecionar as melhores técnicas de previsão quando apenas o histórico das séries é levado em consideração. Os competidores podem, por exemplo, ser desafiados a predizer o futuro dos preços de commodities como café, soja, ou o próximo ano ou o número de turistas que vão desembarcar em Cancún na próxima temporada. A competição é realizada de forma on-line e, nesta edição, o desafio era submeter previsões para 100 mil séries provindas de diversas áreas, como produção industrial, micros e macroeconomias, finanças e demografia. Ao todo, se inscreveram 250 times. Cinquenta deles, de 17 países, conseguiram chegar até o final da competição. Dois brasileiros conquistaram o 5º lugar no torneio, alcançando um índice minimamente diferente do campeão.
O Jornal da USP No Ar conversou com o professor Francisco Louzada, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e coordenador de transferência de tecnologia do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (Cepid) do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI). Ele fez a dupla com José Augusto Fiorucci, professor do Departamento de Estatística da Universidade de Brasília (UnB), que realizou o feito de chegar ao quinto posto. “Esperávamos ficar entre os 20 melhores grupos, mas foi uma surpresa muito grande. A competição é relativamente difícil, dada a quantidade de séries envolvidas, que é imensa. São 100 mil séries, então tem que ter uma metodologia capaz de fazer a previsão em tempo hábil. Foi uma surpresa muito gratificante”, diz Louzada.
Prever não é só dizer e torcer para que ocorra. Já há métodos de previsão de bolsa de valores, por exemplo, que envolvem as séries temporais. O diferencial proposto na competição foi o de desenvolver novas maneiras que possam ser oferecidas e praticadas para prever as mais variadas séries e, vale ressaltar, com um tempo rápido. “O que nós fizemos foi, basicamente, fazer um processo de combinação de metodologias. Focamos em dois métodos estatísticos e em dois modelos de estruturas não paramétricas. Dessa combinação, conseguimos uma capacidade preventiva muito boa”, afirma o professor.
Ele complementa dizendo que uma das metodologias utilizadas na M-Competitions era da tese de doutorado do seu colega, o professor Fiorucci. Com o passar do tempo, as formas de previsão precisam ser melhoradas para solucionar e, melhor ainda, evitar problemas.
