Técnicas
de análise de dados e machine learning na análise de vendas de autoveículos no Brasil
durante a pandemia da Covid-19

Data analysis and machine learning techniques in the analysis of car
sales in Brazil during the Covid-19 pandemic

Bernard Roger
Ramos Collin

https://orcid.org/0000-0002-1026-2632

Graduando em
Engenharia de Produção. Universidade Federal do Vale do São Francisco
(UNIVASF) – Brasil. [email-masked]

Thiago
Magalhães Amaral

https://orcid.org/0000-0003-3642-5054

Doutor em Engenharia de
Produção. Universidade Federal do Vale do São
Francisco (UNIVASF) – Brasil. [email-masked]

Fernanda
Magalhães Amaral

https://orcid.org/0000-0003-3945-1856

Doutora em Engenharia
Civil. Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) – Brasil. [email-masked]

RESUMO

O presente estudo tem como objetivo analisar os impactos
da Covid-19 nas vendas de autoveículos no Brasil, correlacionando esses fatores
com as importações de semicondutores e indicadores econômicos através de
modelos de Machine Learning. Para isso,
ocorreu uma coleta e preparação de dados antes de ser executada a análise
exploratória, para em seguida, serem desenvolvidos os modelos preditivos. Este
trabalho se caracteriza como uma pesquisa aplicada e exploratória, com uma
abordagem quantitativa. A análise exploratória e a criação dos modelos foram
executadas na linguagem Python. Os dados utilizados no estudo foram
coletados de múltiplas fontes de empresas privadas, governamentais, associações
e institutos de pesquisa e organizados em intervalos mensais. Foram utilizados
três algoritmos de regressão: Random
Forest, Multi-Layer Perceptron
e Regressão Linear Múltipla. A rede neural apresentou os melhores
resultados dentre os algoritmos aplicados, alcançando um R² de 82,01% no
conjunto dos dados de teste. Após a análise exploratória, percebeu-se também o
alto impacto que os semicondutores têm nas vendas de autoveículos e os efeitos
drásticos ocasionado pela Covid-19 nas variáveis utilizadas no estudo. Com o
modelo criado, é possível prever as vendas de autoveículos no Brasil em um
determinado mês com base em alguns indicadores econômicos, importação de
semicondutores e os óbitos mensais da Covid-19.

Palavras-chave: covid-19;
machine learning;
regressão; autoveículos.

ABSTRACT

This study aims to analyze the impacts of Covid-19 on
vehicle sales in Brazil, correlating these factors with semiconductors imports
and economic indicators using Machine Learning models. For this, a collection
and preparation of data took place before performing the exploratory analysis,
and the developing of   predictive
models. This work is characterized as an applied and exploratory research, with
a quantitative approach. The Python language was used to perform exploratory
analysis and to create the models. The data used in this
study were collected from multiples sources of private companies, government,
associations and research institutes. Three regression
algorithms were used: Random Forest, Multi-Layer Perceptron and Multiple Linear
Regression. The neural network presented the best results among the applied
algorithms, reaching an R² of 82.01% in the test data set. After the
exploratory analysis, we also noticed the high impact that semiconductors have
on vehicle sales and the drastic effects caused by Covid-19 on the variables
used in the study. With the model created, it is possible to predict the sales
of vehicles in Brazil in a given month based on some economic indicators,
semiconductor imports and the monthly deaths of Covid-19.

Keywords: Covid-19; machine
learning; regression; vehicles.

Recebido
em 11/11/2021.  Aprovado em 23/12/2021.
Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da ABNT.

https://doi.org/10.22279/navus.2022.v12.p01-24.1717

1
INTRODUÇÃO

O termo Big Data
refere-se à grande massa de dados digitais produzidas pela sociedade e, cada
vez mais, requer ferramentas de análises mais sofisticadas (RIAHI; RIAHI,
2018). O Big Data é conhecido pela imensa quantidade de dados
armazenados, em torno de 4,4 zettabytes (Zib) ou 44 trilhões de gigabytes e pelo fato de 90%
do total dos dados criados pela humanidade terem sido gerados nos 2 últimos
anos (MARR, 2015; NOGUEIRA, 2019).

Através da Inteligência Artificial (IA) e da
Aprendizagem de Máquina (AM), é possível entender essa grande massa de dados,
descobrir padrões e correlações ocultas, proporcionando informações
inestimáveis para estudos e estratégias competitivas, inclusive em momentos de
incertezas e variações anormais como o período de pandemia ocasionado pela Covid-19
(KIRCSH; HURWITZ, 2018). Com o surgimento do vírus, ocorreram muitas incertezas
e mudanças nos índices econômicos, na produção industrial e nas demandas de
diversos produtos (BOSQUEEROLLI et al., 2020). O setor automobilístico
foi um dos setores mais impactados pela pandemia e, segundo Cilo
(2020), demorará 3 anos para retomar os níveis de vendas semelhantes ao período
anterior.

Com a grande massa de dados sendo gerada
continuamente, modelos mais simples tornam-se inviáveis e custosos para prever
a demanda de produtos e serviços. Segundo Teixeira (2019), a IA amplia a
capacidade e compreensão científica dos dados, com seus processos aperfeiçoados
e capazes de processarem diversas informações em um menor período. Libert e Beck (2018) destacam que dados significativos são
mais eficientes do que dados abrangentes e a eficiência de um modelo de AM
depende diretamente da qualidade e quantidade dos dados envolvidos no estudo.

Wehle (2017) define a AM como sendo qualquer tipo de
programa de computador capaz de aprender sobre um conjunto de dados sem ser
programado por um humano. Informações
ou dados discrepantes que deveriam ser retirados em modelos mais simples de
previsão, são possíveis de serem interpretados através da AM, como a queda de
vendas em 28,57% de autoveículos no Brasil em 2020 que interrompeu a sequência
de crescimento das unidades vendidas (FENABRE, 2020).

De acordo com o IBGE (2020), logo no início da pandemia
durante o mês de março, a produção industrial sofreu uma retração de 9,1% e,
segundo o Ministério
da Economia (2020), o setor da indústria automotiva foi um dos mais afetados,
com jornadas de trabalhos reduzidas e muitos contratos suspensos. Além disso, a
produção de autoveículos foi afetada pela falta de componentes essenciais, que
de acordo com a ANFAVEA (2021), fez a produção recuar por causa da falta de
semicondutores pelo segundo mês consecutivo, ocasionando o fechamento de
diversas fábricas.

Só nos 6 primeiros meses do ano de 2021,
segundo a ANFAVEA (2021), cerca de 120 mil veículos deixaram de ser produzidos
no Brasil por falta de peças. Logo no início da pandemia, as vendas de veículos
no Brasil caíram cerca de 40% em relação ao ano anterior, com projeções de
vendas equivalentes ao ano de 2019 somente no ano de 2025 (ANFAVEA 2020). O
Ministério da Economia (2020) complementa afirmando que o setor de fabricação
de veículos foi o 8º mais afetado, seguido pelo comércio de veículos que ficou
em 10º.

No momento de instabilidade causada pela Covid-19,
assim como as quedas nas vendas de autoveículos, outras variáveis sofreram
alterações que contrariaram as tendências normais. Como exemplo, tem-se os
indicadores econômicos que também foram afetados pela pandemia e irão manter um
cenário negativo temporário, reforçando o contexto de incertezas econômicas
(FGV, 2022). Segundo Nogueira (2012), os indicadores econômicos são índices que
representam uma determinada variável econômica e servem como parâmetros para
avaliar a conjuntura financeira de um país.

O uso da AM é bastante amplo e alguns
exemplos práticos de aplicação desses modelos preditivos estão descritos em: Paolanti et al. (2018) que desenvolveram um modelo
de AM, Random Forest, para manutenção
preditiva de máquinas. Silveira (2019) criou um modelo de previsão de demanda
no setor de varejo através do aprendizado supervisionado de máquina e Peres et
al. (2019), aplicaram AM no controle de qualidade para prever defeitos em
uma linha de montagem automotiva; na indústria automobilística destacam-se os
trabalhos de Peres et al.(2019), que aplicaram diversos algoritmos de
classificação para fazer o controle de qualidade de defeitos em uma linha de
montagem; Penumuru (2020) que criou um modelo
preditivo de classificação de materiais para contribuir com as habilidades
cognitivas dos robôs implementados. Vale ressaltar ainda o trabalho de Pereira
(2020), que utilizou AM para prever o desgaste de fresas de topo esférico no
setor industrial em processos de fresamento e He et al. (2021) que
utilizou AM para testar e revisar semicondutores em diversas áreas de
fabricação.

Durante o período da pandemia, surgiram
vários estudos utilizando a AM como é o caso de Tiwari
e Khan (2020) que desenvolveram um modelo preditivo sobre a propagação da
COVID-19 em 7 dias, analisando os casos da Índia, Coreia do Sul, China e
Itália. Já Zoabi, Rozov e Shomron (2021) utilizaram AM para criar um modelo capaz de
prever uma infecção positiva com base nas respostas de 8 perguntas e, Fernandes
et al. (2021), que criaram modelos de AM para prever o prognóstico
negativo de COVID-19.

Assim, com base no conteúdo já exposto, surge
o questionamento: De que forma, as variações nos indicadores econômicos, nas
importações de semicondutores e o número de óbitos da Covid-19 influenciam nas
vendas de autoveículos no Brasil e como prever essa demanda através da AM?

Logo, o presente trabalho tem como objetivo
analisar, a relação dos indicadores econômicos, o número de óbitos da Covid-19
e importações de semicondutores com as vendas de autoveículos no Brasil através
de modelos de regressão da AM.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

As próximas seções abordarão aprendizagem
de máquina, análise de dados e indicadores econômicos.

2.1
Aprendizagem de Máquina (AM)

Segundo Sierra
(2021), o objetivo da AM é permitir que os computadores reconheçam padrões
entre dados através das técnicas de algoritmos e matemática. O autor define
ainda a AM como sendo um ramo da inteligência artificial e Cid (2019) ressalta
a capacidade de inferência dos modelos por conta do aprendizado baseado em
dados históricos. A AM pode ser aplicada em quase todos os setores e permite
previsões que antecipam cenários e problemas que podem ser analisados
previamente. Kircsh e Hurwitz (2018) afirmam ainda
o ganho de importância da AM dentro das organizações que buscam soluções
inovadoras para solucionar problemas de negócio através dos dados.

Um modelo preditivo de AM permite ao
algoritmo identificar padrões e insights quando ele é aplicado a um
conjunto de dados, com isso o modelo define uma função matemática para futuras
previsões. Seymour (2016) define dois tipos de classificação dos modelos
preditivos de AM, sendo eles os modelos supervisionados e não supervisionados.
O primeiro se refere aos modelos que utilizam um conjunto de dados para
treinar, recebendo entradas e saídas de dados, permitindo ao modelo identificar
os padrões e relações ocultas entre as entradas e saídas no conjunto de dados.
Já os modelos não supervisionados recebem apenas os dados de entrada, sem a
saída, e, com isso, ele identifica padrões relacionados aos dados de entrada.
Os modelos não supervisionados são utilizados quando se tem o objetivo de
descrever eventos ainda não conhecidos.

Um exemplo de modelo supervisionado e
presente no referido estudo, ocorre em situações de regressão, onde o modelo
aprende com os dados de entrada (variáveis independentes) e com os respectivos
dados de saída (variável dependente) para assim então identificar padrões e,
através da aprendizagem anterior, fazer a previsão. Souza
(2019) destaca as principais etapas para se realizar um projeto de aprendizagem
de máquina, sendo elas:

a)
Definição do problema;

b)
Preparação dos dados;

c)
Avaliação dos algoritmos aplicados;

d)
Aperfeiçoamento dos resultados;

e)
Apresentação dos resultados.

2.1.1 Modelos de Regressão

De
acordo com Harrison (2019), a regressão é um modelo de aprendizado
supervisionado, utilizado quando se tem o objetivo de prever uma variável
numérica ou um dado quantitativo. Existem vários métodos de AM para resolver
problemas de regressão. A seguir são apresentados os métodos utilizados para o
presente estudo.

2.1.1.1. Regressão Linear
Múltipla

Segundo
Silveira (2019), a regressão múltipla busca determinar o valor da variável alvo
de acordo com a relação linear com 2 ou mais variáveis independentes. O
objetivo é encontrar os coeficientes que minimizam a soma dos erros ao quadrado
da reta de regressão. A Equação 1 mostra o que o modelo de regressão linear
múltipla de aprendizagem de máquina busca definir:

(1)

2.1.1.2 Random Forest

Géron (2017) destaca a aprendizagem ensemble
do modelo, ou seja, o algoritmo de Random
Forest utiliza um agrupamento de diversos outros modelos mais fracos para
criar um modelo forte capaz de fazer previsões mais precisas. O modelo utiliza
a técnica de Bagging, que consiste em combinar
o resultado de vários modelos diferentes utilizando diferentes amostras (Bootstrap) do mesmo conjunto de dados, a estrutura
do modelo pode ser consultada na Figura 1.

Um algoritmo Random
Forest consegue se adaptar muito bem a conjunto de dados com diversas
dimensões diferentes e outliers (dados discrepantes e que se diferenciam
muito do restante), no referido estudo foi utilizado justamente para entender
as outliers presentes durante o período da Covid-19.

Figura 1
– Estrutura de Bagging presente no algoritmo Random Forest

Fonte: Dmitrievsky (2018).

2.1.1.3.
Multi-Layer Perceptron Regressor (MLP)

O algoritmo MLP caracteriza-se como uma
Rede Neural Artificial (RNA) e possui 3 tipos de camadas principais (SILVA;
SPATTI; FLAUZINO, 2016). A primeira é a camada de entrada, seguida pelas
camadas ocultas e por fim pela camada de saída. A primeira e segunda camada são
compostas e ligadas por neurônios artificiais, também conhecidas como unidades
de ativação do modelo.

O MLP compõe vários Perceptrons,
sendo uma das arquiteturas de RNA, e utiliza um critério de pesos e como
aponta Géron (2017), “para cada neurônio de saída que
produziu uma previsão incorreta, ele reforçará os pesos de conexão das entradas
que contribuíram para a previsão correta”. A Equação 2 representa a regra de
aprendizado do Perceptron através da
atualização do peso:

(2)

Um exemplo de estrutura de multicamadas
do MLP pode ser consultado na Figura 2, onde é possível perceber a camada de entrada,
seguida pelas 2 camadas ocultas de neurônios artificias e pôr fim a camada de
saída do MLP.

Figura 2 – Estrutura do Perceptron
Multicamadas (PMC)

Fonte: Silva, Spatti e
Flauzino (2016).

2.1.2 Métricas dos modelos de
Regressão

A
seguir, as principais métricas usadas neste trabalho.

2.1.2.1
Root Mean Squared Error (RMSE)

De acordo com Harrison (2019), a Root Mean Squared Error
(RMSE) avalia o modelo em termos da variável dependente e serve como forma de
se comparar modelos de regressão. Segundo Silveira (2019), “a RMSE é calculada
como a raiz quadrada das médias das diferenças quadradas entre a previsão e o
dado real”.

A escolha de um modelo com base no RMSE
se dá em relação aquele que obtiver o menor valor e a Equação 3 representa o
seu cálculo:

(3)

2.1.2.2 Coeficiente de
determinação (R²)

O R² em modelos de aprendizagem de
máquina informa a capacidade do algoritmo de se ajustar a um conjunto de dados,
quanto maior seu valor mais o modelo é capaz de se ajustar aqueles dados e
fornecer previsões mais precisas. Jain (2019) define o R² como sendo uma comparação
da soma dos quadrados dos resíduos, fatores aleatórios nos dados que o modelo
não conseguiu identificar, com a soma total dos quadrados e quanto mais próximo
de 1 melhor é o modelo. A Equação 4 representa o cálculo do R²:

(4)

2.2 Análise de
dados

Como aponta Bruce (2017), com o
aprimoramento da capacidade computacional e, da necessidade de se analisar
grandes volumes de dados, surgiram novos softwares que possibilitaram a
evolução do escopo do processo de análise exploratória de dados.

Para Lorenzi (2021), o objetivo da
análise de dados é encontrar correlações significativas entres as diversas
variáveis em um grande conjunto de dados, encontrando insights e
transformá-los em informação útil que possa ser facilmente visualizada e
entendida.

Para se fazer a análise dos dados, a
implementação de modelos preditivos de aprendizado de máquina, existem diversas
linguagens de programação e softwares estatísticos, entre elas vale
ressaltar a linguagem Python e R (ROCHA, 2020).

2.3 Indicadores
econômicos

“Os indicadores econômicos são termos
utilizados para medir a performance de uma cidade, região ou pais e até mesmo
de uma empresa” (RODRIGUES, 2021). Segundo Stumpf (2019),
os indicadores econômicos indicam a situação atual de uma determinada região,
em um período determinado, caracterizando se um país ou região está ou não com
perspectivas de crescimento econômico.

Amaral (2018) ressalta o uso dos
indicadores como parâmetros para tomadas de decisão nas empresas, pois eles
fornecem um panorama da situação econômica do país. Ao se entender os
indicadores econômicos, as empresas traçam planos financeiros alinhados as
tendências econômicas do país.

“Somente por meio da análise dos índices econômicos é possível
saber qual é a situação atual, microambiente ou macroambiente, e quais
investimentos devem ser feitos” (LACONSKI, 2019). Lemos (2019) complementa
dizendo que cada um dos indicadores econômicos demonstra situações diversas e
são calculados de formas diferentes.

Os principais indicadores usados neste
trabalho estão descritos no Quadro 1.

Quadro 1 - Indicadores Econômicos

Índice Geral de Preços do Mercado

(IGPM)

“Calculado pela Faculdade Getúlio Vargas (FGV) calcula a
oscilação dos preços para os setores de atacado e da construção. É o
indicador de confiança dado ao mercado privado, sendo utilizado como
indexador de contratos” (STUMPF, 2019).

Índice Nacional de Preços ao Consumidor (INPC)

“Produzido pelo Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística (IBGE), o Índice Nacional de Preços ao Consumidor (INPC) mede a
variação do custo de vida das famílias com chefes assalariados e com
rendimento mensal compreendido entre 1 e 5 salários mínimos mensais” ADVFN
(2022).

Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo
(IPCA)

“Este
índice é oficial de inflação do Brasil, calculado pelo IBGE. Serve de
parâmetro para definir as metas de inflação e para manter o controle com
políticas monetárias ou fiscais.” (STUMPF, 2019).

Taxa SELIC

“A partir da Selic é possível ter uma
noção de quanto dinheiro há no mercado, porque é basicamente isso que ela
mostra, já que é a taxa de juros praticada pelos bancos nos empréstimos”
(AMARAL, 2018).

Produto Interno Bruto

(PIB)

O PIB (Produto
Interno Bruto) é um indicador econômico muito usado para demonstrar o
crescimento da atividade econômica do país. Ao contrário do que muitos
pensam, o PIB não demonstra o estoque de riqueza de um país, mas, na verdade,
demonstra o total de produtos e serviços finais que foram produzidos no país
durante determinado período.” (LEMOS, 2019).

Salário Mínimo

“É o mais baixo valor de salário que os empregadores podem
legalmente pagar aos seus funcionários pelo tempo e esforço gastos na
produção de bens e serviços”
(JUSBRASIL, 2021).

Balança Comercial

“Se
refere à diferença entre os valores das exportações e das importações de um
país em um certo período, revelando se a nação é compradora ou vendedora
nos mercados mundiais de bens e serviços.” (LEITE, 2020).

Produção Industrial

Segundo
a ADVFN (2021) refere-se à produção da indústria geral de um país e, dentro
dos setores produtivos, a indústria é a que exerce um impacto mais
significativo no crescimento do produto agregado.

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Essas definições serviram como base para
a fundamentação da análise exploratória desenvolvida no estudo, possibilitando
uma melhor compreensão em relação aos resultados e gráficos obtidos.

2.4. Indicadores
da Covid-19 e os semicondutores no contexto industrial

“Um indicador de
saúde é uma medida projetada para resumir informações sobre um determinado
tópico prioritário na saúde da população ou no desempenho do sistema de saúde.
Fornecem informações comparáveis e/ou podem exibir o progresso ao longo do
tempo entre diferentes fronteiras geog4raficas ou administrativas” (CIHI,
2014).

Alguns
dos principais indicadores utilizados para monitorar o avanço da Covid-19,
conforme Coelho e Pilecco (2020), são:

•
Incidência acumulada: Intensidade com a qual a doença se espalha população;

•
Mortalidade: Quociente do número absoluto de óbitos pelo número de indivíduos
expostos;

•
Letalidade: Gravidade da doença;

•
Taxa de positividade: Proporção de testes positivos dentre os testes
realizados.

“O efeito indireto da Covid-19 sobre o
resultado do governo federal decorre de seu impacto negativo sobre a atividade
econômica e da queda da arrecadação de impostos e outras receitas ligadas ao
ciclo econômico” (IPEA, 2021).

Para
Gonzalez (2021), o maior problema da indústria automotiva brasileira no cenário
atual de pandemia não está sendo a falta de demanda e sim a escassez de insumos,
como os semicondutores.

Penn
(2021) ressalta o fato do cancelamento, por parte da indústria automotiva, de
todos os pedidos de semicondutores em março e abril de 2020 e o fato de logo em
seguida, quando ressurgiu a necessidade de reabastecimento desses componentes,
o lead time já estava em torno de 6 meses.

“Com o início da pandemia os pedidos de
automóveis entrarem em colapso, o que resultou na diminuição rápida dos pedidos
de semicondutores do setor automotivo. À medida que os pedidos de semicondutores
diminuíram para automóveis, os pedidos aumentaram rapidamente para eletrônicos
de consumo, à medida que a força de trabalho entrava em quarentena e em um
ambiente de trabalho remoto” (Sjoberg, 2021).

3 PROCEDIMENTOS
METODOLÓGICOS

A
seguir, serão exibidas a natureza, as etapas e limitações da pesquisa.

3.1 Natureza da pesquisa

Quanto aos objetivos o presente estudo é
classificado como de caráter exploratório, devido à análise de dados feita nos
indicadores econômicos, no número de importações de semicondutores e com os
dados da Covid-19, buscando encontrar padrões e relações com as vendas de
autoveículos no Brasil através do AM. A abordagem é quantitativa uma vez que
foram utilizados métricas de avaliação, dados estatísticos e análises com base
nos resultados dos modelos. Em relação aos procedimentos técnicos, o estudo
enquadra-se em modelagem e simulação,
pois foi utilizada a linguagem de programação Python para se criar
algoritmos de AM, assim como a pesquisa se enquadra como bibliográfica visto que foram feitas pesquisas referentes ao
estado atual das aplicações de AM e das variáveis utilizadas no estudo. Em
relação à natureza, esta pesquisa é aplicada, pois visa manipular variáveis
objetivando uma utilidade econômica (MARTINS, 2014; VERGARA, 2000; BERTO; NAKANO, 2000). A classificação do estudo de acordo
com a avaliação metodológica está presente na Figura 3, onde as características
do presente estudo estão destacadas em azul mais escuro.

Figura 3 – Enquadramento da pesquisa

Fonte: Adaptado de Lacerda, Ensslin e Ensslin
(2012).

3.2 Etapas da pesquisa

Antes de coletar os dados e executar as
análises foi necessário estabelecer o questionamento a ser respondido. Após a
definição do problema, as variáveis foram coletadas em diferentes sites
governamentais/institucionais e organizadas em uma planilha da Microsoft
ExcelÒ
totalizando
um conjunto de 102 meses (janeiro de 2013 até junho de 2021) com dados de 10
variáveis preditoras e das vendas de autoveículos como variável dependente. As variáveis e suas fontes podem ser
consultadas no Quadro 2.

Quadro 2 – Origem dos dados
utilizados

Variável

Instituto
/ organização de origem

Variação mensal do IGPM.

Debit

Variação mensal do INPC.

Instituto Brasileiro de Geografia
e Estatística

Variação mensal do IPCA.

Instituto Brasileiro de Geografia
e Estatística

Valor em R$ do salário mínimo.

Instituto de Pesquisa Econômica
Aplicada

Valor da taxa Selic Over.

Instituto de Pesquisa Econômica
Aplicada

Valor em US$ da balança comercial
no mês.

Ministério da Economia

Valor em R$ (milhões) do PIB.

Instituto de Pesquisa Econômica
Aplicada

Variação da produção industrial.

Instituto de Pesquisa Econômica
Aplicada

Novos óbitos mensais da Covid-19.

Ministério da Saúde

Valores em US$ 10.000 da
importação brasileira de componentes eletroeletrônicos.

Associação Brasileira da
Indústria Elétrica e Eletrônica

Vendas, em unidades, de
autoveículos no Brasil.

Associação Nacional dos
Fabricantes de Veículos Automotores

Fonte: Elaborado pelos autores
(2021)

Durante a etapa de pré-processamento
(coleta, organização, análise inicial) os dados das variáveis preditoras
(indicadores econômicos, óbitos ocasionados pela Covid-19 e importação de
componentes eletroeletrônicos) e da variável alvo (vendas de autoveículos no
Brasil) foram importados para o ambiente Python, onde foi retirada a
coluna “Data” do dataset, pois a mesma
era irrelevante para os modelos de AM.

Com os dados organizados, foi iniciada a
etapa de análise para se entender o comportamento e relação entre as variáveis,
nesta etapa foram observadas as correlações, características, gráficos e
medidas estatísticas dos dados.  Feita a
análise, a próxima etapa consistiu-se em ajustar os dados para então criar e
treinar os modelos de AM, e, por último, a capacidade de previsão com novos
dados dos modelos foi testada e avaliada conforme as métricas de desempenho
para os modelos de regressão, sendo elas o R² e o RMSE. Descreve um pouco os
métodos utilizados e coloca da temporalidade e de onde você retirou os dados

O método utilizado para a previsão foi o
de aprendizagem supervisionada, utilizando-se da regressão para prever uma
variável numérica por meio de diferentes algoritmos e, assim, selecionar o
modelo com as previsões mais ajustadas aos valores de vendas mensais reais.
Foram utilizados três algoritmos com processos de aprendizagem diferentes. O
primeiro algoritmo testado foi o de regressão linear múltipla com o objetivo de
se estimar uma equação linear de previsão, posteriormente, foi utilizado um
método de aprendizagem ensemble, por meio do algoritmo Random
Forest Regressor e, por fim, um modelo com
aprendizagem envolvendo neurônios artificiais, a RNA MLPRegressor,
foi aplicado.

O conjunto de dados foi separado em 80%
para o processo de aprendizagem e 20% para testar a capacidade de previsão dos
modelos. Durante o processo de teste algumas variáveis foram
substituídas/adicionadas e os parâmetros dos modelos de AM foram ajustados até
se alcançar resultados mais precisos, os parâmetros dos modelos e os ajustes
nas variáveis ocorreram até que os algoritmos possuíssem métricas de
desempenhos satisfatórias para fornecer previsões, com erros baixos e com
capacidade de ajuste R² em torno de 80%
com os dados de teste, caso os resultados não fossem aceitáveis,
retornava-se para a etapa de ajuste dos parâmetros nos modelos e das variáveis.
Vale ressaltar que no processo de alteração dos parâmetros os modelos eram
recriados e os dados separados novamente a fim de se evitar o Overfitting (sobre-ajuste)
dos modelos com os dados de teste, possibilitando que os modelos fossem
testados com dados que não foram utilizados durante a etapa de
treinamento.  Por fim, o melhor modelo
foi selecionado, com base nas métricas referentes as previsões, e seus
resultados analisados. As etapas do processo podem ser consultadas na Figura 4.

Figura 4 - Fluxograma das etapas do estudo

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Vale ressaltar que para o desenvolvimento do
estudo foi utilizada a linguagem Python (versão 3.7.6) e as principais
bibliotecas utilizadas foram:

a)
Pandas
para manipulação do conjunto de dados;

b)
Scikit-learn
para a importação e ajustes dos modelos de AM;

c)
Matplotlib e seaborn para a criação dos gráficos.

Os modelos foram treinados utilizando um
processador i5–7300 HQ 2,5 GHz 12Gb de memória RAM e placa gráfica integrada
GTX 1050 de 4Gb, configuração esta que demorou em torno de 2 a 4 minutos para
fazer o MLP convergir.

3.3 Limitações

Algumas limitações foram estabelecidas na
pesquisa, como o período de análise sendo de janeiro de 2013 até junho de 2021,
dados mensais das vendas de autoveículos e valores das variáveis preditoras;
visto que antes de janeiro de 2013 não existiam dados para algumas das
variáveis utilizadas no estudo. Vale
ressaltar ainda que foram feitas análises considerando dois períodos distintos.
Os dados foram analisados durante o período anterior e o período de ocorrência
Covid-19, a fim de se observar melhor os impactos da pandemia nas vendas de
autoveículos.

Destaca-se ainda a inexistência de
trabalhos nacionais ou internacionais similares, com aplicações de modelos de
AM para prever vendas de autoveículos. Por fim, outra limitação foi a de não
serem feitas previsões para os anos seguintes, pois os modelos de AM criados
necessitam das variáveis preditoras para prever as vendas de autoveículos em um
mês e não foram encontrados dados ou projeções mensais para todas as variáveis
selecionadas.

4 RESULTADOS E
DISCUSSÃO

A
seguir, serão exibidas as fases de pré-processamento dos dados e análise
exploratória dos dados, assim como as discussões deste trabalho.

4.1
Pré-processamento dos dados

As diferentes variáveis do estudo foram
nomeadas de maneira a facilitar a execução das linhas de códigos. Os nomes
atribuídos às variáveis podem sem consultados no Quadro 2:

Quadro 2 – Nomeação das variáveis
utilizadas no estudo

Nome
da coluna

Variável

Var._IGPM

Variação
mensal do IGPM.

Var._INPC

Variação
mensal do INPC.

Var._IPCA

Variação
mensal do IPCA.

Salário_mín.

Valor
em R$ do salário mínimo.

Selic_a_a

Valor
da taxa Selic Over.

Balança_comercial_USS

Valor
em US$ da balança comercial no mês.

PIB_milhões_RS

Valor
em R$ (milhões) do PIB.

Var_produção_industrial_a_a

Variação
da produção industrial.

Óbitos_Covid

Novos
óbitos da Covid-19 no mês.

Importação_eletro_1

Valores
em US$ 10.000 da importação brasileira de componentes eletroeletrônicos.

Unidades_vendidas

Vendas
em unidades de autoveículos no Brasil.

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Vale ressaltar ainda, que foram
utilizados os óbitos da Covid-19 como variável pois ela demonstrou uma maior
correlação com as vendas de autoveículos do que os casos do vírus. Os casos da
Covid-19 foram utilizados anteriormente e ao perceber um melhor ajuste dos
modelos com os óbitos a mesma foi substituída, este processo de substituição
está presente na etapa “Mudança de parâmetros e substituição/adição de novas
variáveis” descrita no processo metodológico.

4.2. Análise exploratória dos dados

O primeiro passo da
análise foi identificar as variáveis que não possuíam significância estatística
com relação as vendas de autoveículos. Após a análise em Python, verificou-se
que as variáveis “var_IGPM”, “var_INPC”
e “var IPCA” não eram estaticamente significativas (considerando um p-valor =
0,05) sendo então removidas do conjunto de dados. Portanto, foram utilizadas no
estudo apenas as variáveis estatisticamente significativas, onde a maioria
ficou com o p-valor igual a 0.000, com exceção da variável “Balança_comercial_USS”
e “importação_eletro_1” onde o p-valor foi de 0.005 e 0.016 respectivamente.

Foi possível
identificar também, através do comando “describe()”,
a média das unidades vendidas sendo de 231.506 unidades, o menor valor de venda
em 54.580 unidades (período da Covid-19) e o maior valor de unidades vendidas
em um mês equivalendo a 332.087 unidades.

Buscou-se analisar
também o comportamento de algumas variáveis em relação às vendas, onde foi
possível perceber o impacto ocasionado pela Covid-19. Por meio da Figura 5 é
possível perceber as quedas nas importações de componentes eletroeletrônicos
quando os óbitos da Covid-19 no Brasil começaram a surgir, o que impactou
bruscamente nas unidades vendidas de autoveículos durante o início de 2020.

O eixo y da figura 5
representa os novos valores mensais das 3 variáveis (novos óbitos da Covid-19
no mês, vendas mensais de autoveículos e importações de componentes
eletroeletrônicos) e o eixo x representa os meses dos anos utilizados no
estudo. Os semicondutores são peças fundamentais em diversos outros setores,
não somente para a indústria automobilística, setores de games, celulares e
dispositivos eletroeletrônicos em geral utilizam os semicondutores como
componentes essenciais. Com o confinamento e o aumento dos trabalhos remotos
ocasionados pela pandemia da Covid-19, as demandas por semicondutores
aumentaram, uma vez que esses fatores levaram a uma maior necessidade de
notebooks, computadores, vídeo games e outros dispositivos eletrônicos por
conta da nova rotina de confinamento.

As quedas nas importações de
semicondutores não foram expressivas, porém ao se manter durante 3 meses com
valores baixos, todas as cadeias que demandam dessas peças foram afetadas,
dentre elas está a indústria automobilística onde, por meio da Figura 5, é
possível perceber grandes impactos nas vendas mensais de autoveículos.
Percebe-se ainda a retomada do crescimento das importações de semicondutores nos
meses seguintes, chegando a ultrapassar o pico de 2018, devido à alta demanda
gerada.

Figura 5 – Óbitos da Covid-19,
importação de componentes eletroeletrônicos e vendas de autoveículos no Brasil
ao longo dos anos

Fonte: Elaborado pelos
autores (2021).

Nas Figuras 6 e 7 estão representados,
respectivamente, o Boxplot e o
Histograma das vendas e, a partir deles, é possível perceber a distribuição
assimétrica negativa das vendas (linha da mediana próxima ao terceiro quartil)
e a concentração das vendas em torno de 250.000 mil unidades.

Figura 6 – Boxplot das vendas de autoveículos

Fonte:
Elaborado pelos autores (2021).

Figura 7
– Histograma das vendas de autoveículos

Fonte: Elaborado pelos
autores (2021).

Foi possível identificar também as
variáveis mais importantes para os modelos de AM. A Figura 8 indica o nível de
importância das variáveis, onde os valores representam os pesos atribuídos pelo
modelo de AM Random Forest e quanto
maior o número, mais importante é aquela variável para o algoritmo aprender
sobre os dados.

Figura 8 – Peso de importância
das variáveis para o modelo Random Forest

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Com base nos pesos indicados pelo
algoritmo de AM, a variável mais importante foi a importação de componentes
eletroeletrônicos, isso se dá ao fato da mesma incluir os semicondutores nas
importações, como citado anteriormente no estudo, são peças fundamentais nas
fabricações de autoveículos e de eletroeletrônicos em geral e a redução dessas
importações impactaram seriamente nas vendas de autoveículos. Ao se retirar
“importação_eletro_1” do conjunto de dados o desempenho do modelo cai
bruscamente, mas ao se retirar a variável “Selic_a_a”
o desempenho do modelo é pouco afetado.

Por fim, ao se identificar as variáveis
mais importantes para as previsões e a distribuição assimétrica negativa das
vendas, foram feitas análises considerando esses fatores e a mediana. As vendas
de cada mês foram classificadas em valores abaixo e acima da mediana (236.545
unidades), onde os valores abaixo da mediana foram classificados com cores
azuis e com o valor binário 0 e os valores acima da mediana com valor binário 1
e cores laranjas.

A Figura 9 demonstra um gráfico de dispersão,
indicando que quanto mais se faz importação de componentes eletroeletrônicos
mais as vendas tendem a ser acima da mediana, é possível perceber também uma
tendência de concentração das vendas abaixo da mediana quando a variação da
produção industrial está em torno de 0 a -10% e acima da mediana com a variação
da produção industrial entre 0 a 10%.

A Figura 10 demonstra as vendas de autoveículos se
concentrando quando a importação de componentes eletroeletrônicos está em torno
de 1.500.000.000 US$ e a variação da produção industrial entre 0 a 7%
aproximadamente.

Com o objetivo de se entender as vendas no
período da Covid-19 e com base na classificação em torno da mediana já citada
anteriormente, foi plotado um gráfico de dispersão, considerando agora os
óbitos da Covid-19 no eixo y e as importações de componentes eletroeletrônicos
no eito x.

Figura 9 – Diagrama de dispersão
das vendas acima e abaixo da mediana

Fonte: Elaborado pelos
autores (2021).

Figura 10
– Distribuição bivariada das vendas

Fonte: Elaborado pelos
autores (2021).

Figura 11 – Diagrama de dispersão
das vendas no período da Covid-19

Fonte: Elaborado pelos
autores (2021).

Com a Figura 11, fica evidente, mais uma vez,
o impacto da pandemia nas vendas de autoveículos no Brasil ao ser identificado
mais pontos azuis (vendas abaixo da mediana) quando os óbitos ocasionados pela
Covid-19 começam a surgir (eixo y).

No período anterior a pandemia, quando ainda
não existia óbitos ocasionados pela Covid-19, é possível perceber a tendência
das vendas acima da mediana quando os valores das importações aumentavam, porém
quando os óbitos da Covid-19 começaram a surgir é possível identificar as
vendas, em sua grande maioria, com valores abaixo da mediana.

4.2.1. Análise de dados durante o
período da Covid-19

Para possibilitar uma melhor visualização
dos impactos nas vendas durante o período da Covid-19 eles foram isolados no
período de janeiro de 2020 até junho de 2021. Através da Figura 12 é possível
perceber a concentração das vendas durante esse período em torno de 200.000
unidades vendidas aproximadamente e algumas observações que se distanciam muito
do restante, como os casos em torno de 50.000 e 125.000 unidades vendidas em um
mês, pontos estes que ocorreram durante a pandemia.

Com a Figura 13 é perceptível um maior
número de vendas, em torno de 200.000 unidades, com os óbitos da Covid-19 se
concentrando em torno de 30.000 em um mês, além disso, percebe-se que os
menores valores de vendas, em torno de 50.000 e 125.000 unidades, ocorreram
quando os óbitos começaram a surgir.

Figura 12 – Histograma das vendas
durante o período da Covid-19

Fonte: Elaborado pelos
autores (2021).

Figura 13 – Distribuição bivariada durante período da Covid-19

Fonte: Elaborado pelos
autores (2021).

Foi utilizado o comando “describe()” para identificar as principais
diferenças estatísticas entre o período anterior e o período da Covid-19. A
Tabela 1  indica as informações durante
esses períodos, evidenciando a queda das vendas em valores de média, mínimo e
máximo em um mês assim como na mediana.

Tabela 1 –
Diferenças estatísticas antes e durante a Covid-19

Período anterior à
Covid-19 (2013 - 2020) (unidades vendidas)

Período durante à
Covid-19 (2020 -2021) (unidades vendidas)

Média

240.801

185.400

Menor valor

154.012

54.580

Mediana

238.856

191.778

Maior valor

332.087

261.321

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

4.3 Modelos de Machine
Learning

Para a criação dos modelos preditivos
foram utilizados 3 métodos de regressão, sendo eles a Regressão Linear
Múltipla, Random Forest e a RNA Multi-Layer Perceptron Regressor. Os modelos foram treinados com 80% do
conjunto de dados e utilizados para fazerem previsões com os 20% restantes dos
dados, o conjunto de teste.

Vale ressaltar que é normal os modelos de
AM possuírem diferentes valores de métricas de desempenho para os conjuntos de
dados de treino e de teste, pois os modelos com o conjunto de treino fazem
previsões com base nos dados utilizados na etapa de aprendizagem, ou seja,
dados já conhecidos pelo modelo anteriormente.

Porém, com os dados de teste os valores
de desempenho tendem a serem menores, pois o algoritmo faz a previsão com base
em dados novos, não conhecidos pelo modelo. Em termos de escolha, são
selecionados os modelos com melhores desempenhos para com o conjunto de teste,
visto que representam a real capacidade de previsão do modelo para novos dados.

Os 3 modelos foram treinados, testados e
as métricas de desempenho foram organizadas na Tabela 2, onde é possível
perceber que o modelo de Random Forest
obteve o melhor desempenho para fazer previsões com base no conjunto dos dados
de treino, porém para fins de previsões reais, com novos conjuntos de dados, o
melhor modelo foi o MLP Regressor, em razão
dos melhores resultados obtidos com o conjunto dos dados de teste,
representando uma capacidade de ajuste de 82,01% com novos dados e um erro
médio de 14.685 mil unidades vendidas nas previsões.

Embora
citada no referencial teórico, não foram apresentados os resultados dos
coeficientes de regressão múltipla e suas respectivas significâncias.

Tabela 2 – Desempenho dos modelos

Dados de treino

Dados de teste

R2 Score (%)

RMSE

R2 Score (%)

RMSE

Regressão Linear Múltipla

88.25

17.440

77,48

16.432

Random Forest

95.71

10.535

79,21

15.788

MLP Regressor

90,03

16.060

82,01

14.685

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Os
valores dos coeficientes encontrados pelo método da Regressão Linear Múltipla
podem ser consultados na Tabela 3, o valor da constante foi de 313577.087893:

Tabela 3 – Coeficientes da equação
linear encontrada

Variável

Coeficiente

Salário Mínimo

-591.763861

Selic

- 3226.229449

Balança Comercial

0,000003

PIB

0.812506

Variação da produção industrial

2730.652521

Óbitos Covid-19

-2.198226

Importação de componentes eletroeletrônicos

0.231096

Fonte:
Elaborado pelos autores (2021)

Vale ressaltar ainda que os modelos de
Regressão Linear Múltipla e Random Forest
obtiverem bons desempenhos para serem utilizados em previsões, uma vez que os
ajustes de ambos ficaram em torno de 80% com o conjunto de teste, no entanto
não foram superiores a RNA.

4.3.1 Multi-layer Perceptron
Regressor

Para aplicar os dados no modelo de RNA
foi necessária uma padronização, para que as diferentes escalas das variáveis
não influenciassem o desempenho do algoritmo, visto que as variações das
diferentes variáveis estão em diferentes escalas variando de centenas até
milhões com valores em reais e outras variáveis com valores em dólares,
diferentes taxas de porcentagem e os óbitos da Covid-19 com variações de 0 até
valores próximos de 90.000. Com isso os dados foram transformados, no ambiente Python,
de forma a ficarem com a distribuição padronizada com um valor médio 0 e desvio
padrão de 1.

Para encontrar os melhores parâmetros da
rede neural, diversos testes foram realizados até achar um conjunto de
parâmetros em que o modelo conseguisse convergir para o menor erro. Os testes foram feitos com os 20% dos
dados separados na etapa de aprendizagem e para se evitar o sobreajuste
do modelo a cada teste, o conjunto de dados era separado a cada configuração
testada e o modelo recriado. Os parâmetros utilizados podem ser consultados na Tabela
4.

Tabela 4 – Configuração de parâmetros do MLP

Nome
do parâmetro

Configuração
utilizada

Função

"relu"

Nº
de camadas ocultas

3

Neurônios
por camada

2

Taxa
de aprendizagem inicial

0.1

Otimizador
de pesos

"lbfgs"

Nº
máximo de interações

20.000

Tolerância
de otimização

0.0000001

Fonte: Elaborado pelos autores (2021)

Ou seja, quando o algoritmo não melhorou em
0.0000001, tendo como base o máximo de 20.000 interações, utilizando o restante
dos parâmetros configurados, o modelo convergiu e o treinamento foi
interrompido.

4.3.1.1 Desempenho da rede neural
artificial

Com o objetivo de testar a capacidade de
previsão do modelo, ele foi testado com um conjunto de 21 meses, correspondente
aos 20% dos dados separados para o teste, que não foram utilizados na fase de
treino.

Analisando a Figura 14, é possível
perceber o bom desempenho do modelo (já evidenciadas nas métricas) ao fornecer
previsões bem ajustadas, por conta do alto valor do R², não seguindo apenas
tendências de crescimento ou decaimento das vendas. Ao se analisar o RMSE,
equivalente em 14.685 unidades, ele corresponde a um erro de 6,34% em relação
ao valor médio de vendas mensais.

Figura 14 – Desempenho das previsões da RNA

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

O presente estudo foi comparado com
outros trabalhos referentes a modelos de AM. Como comparação, foi utilizada a
métrica R², que como dito anteriormente, reflete a capacidade do modelo de se
ajustar aos dados e quanto mais próximo de 100% mais as previsões tendem a
serem precisas. Em aplicações do MLP Regressor tem-se
Dantas (2018) que aplicou a RNA para prever a quantidade de novos casos
de Leptospirose em Recife-PE, utilizando dados históricos do número de casos e
dos dados pluviométricos da cidade de 2008 até 2017 e mais duas variáveis
climatológicas. Ainda aplicando MLP Regressor, é
possível citar Santos (2020) que utilizou o algoritmo para prever a produtividade
de soja utilizando dados históricos da produtividade e das informações
climáticas mensais na fronteira agrícola do MATOPIBA no Brasil.

Por fim, pode-se citar Rozanec et al (2021), que de maneira semelhante a
este trabalho, aplicaram mais de um algoritmo de AM com o objetivo de
selecionar o modelo com a melhor performance para fazer a previsão de demanda
de partes e subsistemas de automóveis. Ao todo, os autores aplicaram 21
técnicas de AM, sendo selecionado o modelo Support
Vector Regressor (SVR) com o melhor desempenho. A
Tabela 5 representa o comparativo dos trabalhos com o presente estudo.

Tabela 5 – Comparativo dos melhores resultados

Algoritmo

Trabalho

R² (%)

MLP Regressor

Dantas (2018)

74,00

MLP Regressor

Santos (2020)

86,00

SVR

Rozanec et al (2021)

92,12

MLP Regressor

Presente estudo

82,01

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Ao se analisar a
Tabela 5, percebe-se que o presente trabalho apresentou um bom desempenho (R²
acima de 80%) em relação à literatura, possuindo um R² superior ao MLP de
Dantas (2019) e próximo ao modelo MLP desenvolvido por Santos (2020),
evidenciando que o modelo desenvolvido apresenta uma alta capacidade de ajuste
em relação aos dados. Vale ressaltar ainda a importância do trabalho de Rozanec
et al (2021) onde evidenciaram o impacto positivo em se testar várias
técnicas, com diferentes combinações de variáveis e parâmetros para o
desenvolvimento de um modelo mais preciso, onde apresentou um R² de 92,12%
utilizando outro algoritmo.

5 CONSIDERAÇÕES
FINAIS

Este estudo abordou técnicas de análise
de dados e aplicação de modelos de AM na previsão das vendas de veículos utilizando
3 algoritmos de regressão de aprendizagem supervisionada. A partir dos
indicadores econômicos selecionados, importações de componentes
eletroeletrônicos e dos óbitos da Covid-19, foi criado um conjunto de dados que
foi aplicado aos modelos de AM.

Os modelos foram treinados, testados e
foi selecionado o algoritmo MLP Regressor com
o melhor desempenho para fornecer previsões mais precisas. Durante o
treinamento, ocorreram algumas dificuldades na seleção dos parâmetros para
ocorrer a convergência da rede neural, sendo solucionados após uma fase de
testes de parâmetros. Com os melhores parâmetros encontrados e aplicados no
conjunto de teste, o modelo realizou previsões para um conjunto de dados que
não foram apresentados durante a fase de treino, onde a RNA criada apresentou
um bom desempenho sendo capaz de fornecer previsões bem ajustadas das vendas de
autoveículos no Brasil.

O objetivo do trabalho foi alcançado uma
vez que foi feita uma análise exploratória dos dados, trazendo ainda
informações relevantes sobre os impactos da Covid-19 nas vendas de autoveículos
no Brasil e, foram feitos modelos de AM capazes de fornecer previsões das
vendas com base nos indicadores econômicos, óbitos da Covid-19 e importação de
componentes eletroeletrônicos,
evidenciando o potencial preditivo dos algoritmos de AM.

Vale ressaltar ainda, que os resultados
mostraram que a variável que refletia a importação de semicondutores foi a mais
importante no aprendizado dos modelos de AM, reforçando o que foi encontrado na
literatura atual sobre os impactos da falta de semicondutores nas vendas de
autoveículos. O salário mínimo obteve um alto peso de importância, uma vez que
a mesma reflete o poder aquisitivo da população e com o aumento do poder de
compra, o indivíduo consegue adquirir mais bens e serviços.  Em terceiro na escala de importância de
variáveis está a balança comercial, onde a mesma reflete a desvalorização ou
valorização do real em relação com as moedas estrangeiras. Além disso, o
algoritmo MLP apresentou ótimos resultados em fornecer previsões precisas mesmo
considerando os outliers que ocorreram durante o período da Covid-19.

Algumas limitações foram estabelecidas na
pesquisa, como o período de análise sendo de janeiro de 2013 até junho de 2021,
dados mensais das vendas de autoveículos e valores das variáveis preditoras;
visto que antes de janeiro de 2013 não existiam dados para algumas das
variáveis utilizadas no estudo. Vale ressaltar ainda que foram feitas análises
considerando dois períodos distintos. Os dados foram analisados durante o
período anterior e o período de ocorrência Covid-19, a fim de se observar
melhor os impactos da pandemia nas vendas de autoveículos.

Destaca-se ainda a inexistência de trabalhos
nacionais ou internacionais similares, com aplicações de modelos de AM para
prever vendas de autoveículos. Por fim, outra limitação foi a de não serem
feitas previsões para os anos seguintes, pois os modelos de AM criados
necessitam das variáveis preditoras para prever as vendas de autoveículos em um
mês e não foram encontrados dados ou projeções mensais para todas as variáveis
selecionadas.

Por fim, para trabalhos futuros recomenda-se
uma nova coleta de dados referentes às variáveis para serem aplicadas ao
modelo. Além disso, novas variáveis podem ser adicionadas para substituir as
variáveis com menores níveis de importância para os modelos, como o caso da
taxa Selic. Recomenda-se também testar outros parâmetros do MLP Regressor ou até mesmo outros modelos de AM para buscar
previsões ainda mais precisas.

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