Previsão de demanda intermitente: um estudo de caso em um marketplace de combustíveis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ramos, Igor Boy Daltro
Data de Publicação: 2021
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/1/21878
Resumo: Com o fim do monopólio da Petrobras e com a adoção da política de preços voltada para a paridade internacional (PPI), o setor de combustíveis brasileiro se tornou mais dinâmico e volátil. Desde 2016 o marketshare dos postos “bandeira branca” vem aumentando e movimentando quase 50% do volume vendido no setor. Em consequência disso, os fornecedores de combustíveis tiveram que adotar estratégias de gestão para ganhar competitividade frente ao grande número de concorrentes. Um dos problemas enfrentados por esses fornecedores é a falta de regularidade na demanda dos consumidores e a previsão de demanda para séries intermitentes. Esse estudo tem como objetivo analisar cinco de postos bandeiras brancas no estado de São Paulo e desenvolver uma previsão de demanda que consiga ter uma melhor performance frente a séries temporais intermitentes. A coleta de dados deu-se através do banco de dados de uma startup que funciona como marketplace de compra e venda de combustíveis entre fornecedores e postos “bandeira branca”. Utilizando os métodos mais adequados para demanda intermitente, os métodos da família Croston, e comparando-os, foi possível observar uma melhor performance dos métodos descritos por Syntetos e Boylan (2005) e Shale, Boylan e Johnston (2006) para as séries temporais analisadas
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