Os estudos de cadeias produtivas no Brasil estão se tornando cada vez mais comuns. Muito por ser uma necessidade, mas também impulsionados pela complexidade de questões econômicas, aumento de competitividade. A cadeia produtiva do feijão é uma das que menos apresenta trabalhos científicos, o que evidentemente aumenta a relevância deste trabalho. Este trabalho tratou de fazer uma aplicação e comparação de duas metodologias para previsão de preços, as redes neurais artificiais e Box e Jenkins, fazendo uso de uma série temporal de preços de feijão para o Estado de São Paulo (saca de 60 Kg). Este trabalho envolve a identificação de padrões determinísticos em séries temporais apresentando bons resultados e flexibilidade, objetivando a projeção de séries. Como resultados observou-se que ambas as metodologias apresentaram projeções com pouca variação comparadas a série real, e com curvas muito próximas, além disso, os resultados obtidos por meio das redes neurais artificiais foram estatisticamente melhores quando comparados com os obtidos com Box e Jenkins.
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