O estudo de séries temporais possibilita a verificação da existência de mudanças no comportamento de uma variável estudada ao longo do tempo. É possível, a partir daí, construir modelos de previsão que necessitam basicamente de um vetor de valores observados com o tempo. Entre os modelos estatísticos tradicionais existentes, a modelagem com metodologia Box-Jenkins (ARIMA- Auto Regressive Integrated Moving Averange) e Holt-Winters (Alisamento Exponencial) se destacam. As análises demostraram que as previsões a curto (mensal) e médio prazo (2 anos analisados) dos modelos propostos tiveram bons resultados, com prognósticos inseridos em intervalos de confiança de no mínimo 75% de acerto (previsão ± erro padrão), quando comparadas aos dados observados.