Aplicação do Modelo Box-Jenkins na Previsão da Produção de Automóveis
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2018 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | ID on line. Revista de psicologia |
Texto Completo: | https://idonline.emnuvens.com.br/id/article/view/1382 |
Resumo: | O setor automotivo executa um papel indispensável para o crescimento de um país cabido a sua eficácia integrada. Ultimamente, o setor automobilístico vem passando por momentos cíclicos, gerando complicações no planejamento de ações. Por isso, tem sido um objeto de estudo direcionado tanto para procedimentos de propagação e produção, quanto para a contribuição na atuação de decisões. Com isso, apresenta uma necessidade de prever sua produção por obter influência no favorecimento de resoluções viáveis. O presente artigo tem como objetivo analisar um modelo de previsão de séries temporais por meio da metodologia Box-Jenkins, que se adeque às características da produção do setor automotivo, com o intuito da realização da previsão de produção de automóveis brasileiros. Foi utilizada uma série de produção mensal em recorte temporal de 2007 a junho de 2018 com dados da ANFAVEA, concluindo o modelo mais apto: SARIMA (1,0,0) (1,0,0), com tendência desfavorável, conforme crises ocorridas atualmente. |
id |
IPES_6390f6f6434b92a1227bcbf3f9fe6d4f |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:idonline.emnuvens.com.br:article/1382 |
network_acronym_str |
IPES |
network_name_str |
ID on line. Revista de psicologia |
spelling |
Aplicação do Modelo Box-Jenkins na Previsão da Produção de AutomóveisPrevisão. ARIMA. Setor de Automotivo.O setor automotivo executa um papel indispensável para o crescimento de um país cabido a sua eficácia integrada. Ultimamente, o setor automobilístico vem passando por momentos cíclicos, gerando complicações no planejamento de ações. Por isso, tem sido um objeto de estudo direcionado tanto para procedimentos de propagação e produção, quanto para a contribuição na atuação de decisões. Com isso, apresenta uma necessidade de prever sua produção por obter influência no favorecimento de resoluções viáveis. O presente artigo tem como objetivo analisar um modelo de previsão de séries temporais por meio da metodologia Box-Jenkins, que se adeque às características da produção do setor automotivo, com o intuito da realização da previsão de produção de automóveis brasileiros. Foi utilizada uma série de produção mensal em recorte temporal de 2007 a junho de 2018 com dados da ANFAVEA, concluindo o modelo mais apto: SARIMA (1,0,0) (1,0,0), com tendência desfavorável, conforme crises ocorridas atualmente.INSTITUTO PERSONA DE EDUCAÇÃO SUPERIORPereira, Séfora Laissa AlcântaraLima, José Eduardo de Carvalho2018-10-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtigo Avaliado pelos Paresapplication/pdfhttps://idonline.emnuvens.com.br/id/article/view/138210.14295/idonline.v12i42.1382ID on line. Revista de psicologia; v. 12, n. 42 (2018); 1073-10971981-1179reponame:ID on line. Revista de psicologiainstname:Instituto Persona de Educação Superiorinstacron:IPESporhttps://idonline.emnuvens.com.br/id/article/view/1382/2050Direitos autorais 2021 Séfora Laissa Alcântara Pereira, José Eduardo de Carvalho Limahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccess2018-12-09T13:24:06Zhttps://idonline.emnuvens.com.br/id/indexONG |
dc.title.none.fl_str_mv |
Aplicação do Modelo Box-Jenkins na Previsão da Produção de Automóveis |
title |
Aplicação do Modelo Box-Jenkins na Previsão da Produção de Automóveis |
spellingShingle |
Aplicação do Modelo Box-Jenkins na Previsão da Produção de Automóveis Pereira, Séfora Laissa Alcântara Previsão. ARIMA. Setor de Automotivo. |
title_short |
Aplicação do Modelo Box-Jenkins na Previsão da Produção de Automóveis |
title_full |
Aplicação do Modelo Box-Jenkins na Previsão da Produção de Automóveis |
title_fullStr |
Aplicação do Modelo Box-Jenkins na Previsão da Produção de Automóveis |
title_full_unstemmed |
Aplicação do Modelo Box-Jenkins na Previsão da Produção de Automóveis |
title_sort |
Aplicação do Modelo Box-Jenkins na Previsão da Produção de Automóveis |
author |
Pereira, Séfora Laissa Alcântara |
author_facet |
Pereira, Séfora Laissa Alcântara Lima, José Eduardo de Carvalho |
author_role |
author |
author2 |
Lima, José Eduardo de Carvalho |
author2_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
|
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Pereira, Séfora Laissa Alcântara Lima, José Eduardo de Carvalho |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Previsão. ARIMA. Setor de Automotivo. |
topic |
Previsão. ARIMA. Setor de Automotivo. |
dc.description.none.fl_txt_mv |
O setor automotivo executa um papel indispensável para o crescimento de um país cabido a sua eficácia integrada. Ultimamente, o setor automobilístico vem passando por momentos cíclicos, gerando complicações no planejamento de ações. Por isso, tem sido um objeto de estudo direcionado tanto para procedimentos de propagação e produção, quanto para a contribuição na atuação de decisões. Com isso, apresenta uma necessidade de prever sua produção por obter influência no favorecimento de resoluções viáveis. O presente artigo tem como objetivo analisar um modelo de previsão de séries temporais por meio da metodologia Box-Jenkins, que se adeque às características da produção do setor automotivo, com o intuito da realização da previsão de produção de automóveis brasileiros. Foi utilizada uma série de produção mensal em recorte temporal de 2007 a junho de 2018 com dados da ANFAVEA, concluindo o modelo mais apto: SARIMA (1,0,0) (1,0,0), com tendência desfavorável, conforme crises ocorridas atualmente. |
description |
O setor automotivo executa um papel indispensável para o crescimento de um país cabido a sua eficácia integrada. Ultimamente, o setor automobilístico vem passando por momentos cíclicos, gerando complicações no planejamento de ações. Por isso, tem sido um objeto de estudo direcionado tanto para procedimentos de propagação e produção, quanto para a contribuição na atuação de decisões. Com isso, apresenta uma necessidade de prever sua produção por obter influência no favorecimento de resoluções viáveis. O presente artigo tem como objetivo analisar um modelo de previsão de séries temporais por meio da metodologia Box-Jenkins, que se adeque às características da produção do setor automotivo, com o intuito da realização da previsão de produção de automóveis brasileiros. Foi utilizada uma série de produção mensal em recorte temporal de 2007 a junho de 2018 com dados da ANFAVEA, concluindo o modelo mais apto: SARIMA (1,0,0) (1,0,0), com tendência desfavorável, conforme crises ocorridas atualmente. |
publishDate |
2018 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2018-10-31 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artigo Avaliado pelos Pares |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://idonline.emnuvens.com.br/id/article/view/1382 10.14295/idonline.v12i42.1382 |
url |
https://idonline.emnuvens.com.br/id/article/view/1382 |
identifier_str_mv |
10.14295/idonline.v12i42.1382 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://idonline.emnuvens.com.br/id/article/view/1382/2050 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Direitos autorais 2021 Séfora Laissa Alcântara Pereira, José Eduardo de Carvalho Lima https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Direitos autorais 2021 Séfora Laissa Alcântara Pereira, José Eduardo de Carvalho Lima https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
INSTITUTO PERSONA DE EDUCAÇÃO SUPERIOR |
publisher.none.fl_str_mv |
INSTITUTO PERSONA DE EDUCAÇÃO SUPERIOR |
dc.source.none.fl_str_mv |
ID on line. Revista de psicologia; v. 12, n. 42 (2018); 1073-1097 1981-1179 reponame:ID on line. Revista de psicologia instname:Instituto Persona de Educação Superior instacron:IPES |
instname_str |
Instituto Persona de Educação Superior |
instacron_str |
IPES |
institution |
IPES |
reponame_str |
ID on line. Revista de psicologia |
collection |
ID on line. Revista de psicologia |
repository.name.fl_str_mv |
|
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1723037432459296768 |