Abordagem singular spectrum analysis na previsão de faturamento de uma empresa de saneamento básico no Estado do Rio de Janeiro

• Autor(a) principal: Philbert, Isabella Perrut Pereira Soares
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/14347
• topic: Faturamento; Volume faturado de água; Volume faturado de esgoto; Filtragem SSA; Modelagem ARIMA; Modelos de Holt-Winters; Previsão; Previsão; Saneamento básico; Série temporal

Os índices de volume faturado de água e volume faturado de esgoto por residência, comércio ou indústria têm se mostrado em constante variação ao longo dos anos. Isso se justifica devido ao crescimento populacional e também por meio da conscientização do consumo. Consequentemente, empresas do ramo de saneamento básico buscam tecnologia de informação por meio de sistemas computacionais e técnicas estatísticas capazes de prever com uma melhor acurácia o faturamento da empresa, afim de que a saúde do negócio não seja afetada. Uma das técnicas que pode ajudar nesta melhora da acurácia está na filtragem de séries temporais antes de sua modelagem. Singular Spectrum Analysis (SSA) é um método estatístico que pode, dentre outras coisas, filtrar séries temporais eliminando sua componente ruidosa e melhorando a acurácia da previsão. Este projeto propõe a comparação da modelagem de Holt-Winters e Box & Jenkins antes e depois da aplicação do método de filtragem SSA com a metodologia de Análise Gráfica dos Autovetores, para as duas séries: volume faturado de água e volume faturado de esgoto. As modelagens foram realizadas através dos programas Forecast Pro for Windows (FPW) e GNU Regression Econometric and Time Series Library (Gretl) e a filtragem SSA através do programa Catterpillar SSA. As avaliações do poder preditivo dos modelos são realizadas através das estatísticas de aderência critério de informação bayesiano (BIC), erro percentual médio absoluto (MAPE), raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE), coeficiente de determinação do modelo (R²) e coeficiente de determinação ajustado do modelo (R² ajustado). Os resultados obtidos indicam que, em todos os casos avaliados, os modelos de Box & Jenkins apresentam melhor desempenho que os modelos de Holt-Winters e que a realização da filtragem SSA promove um ganho preditivo aos modelos, sejam eles de amortecimento exponencial, sejam eles da classe ARIMA, tanto para o volume faturado de água quanto para o volume faturado de esgoto, proporcionando um ganho na acurácia da previsão de faturamento de uma empresa no ramo de saneamento