Análise do comportamento futuro do preço de compra do cimento Portland CP IV
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Data de Publicação: | 2016 |
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Título da fonte: | Manancial - Repositório Digital da UFSM |
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Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/21220 |
Resumo: | Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Produção, RS, 2016. |
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Análise do comportamento futuro do preço de compra do cimento Portland CP IVModelo ARIMACombinação de previsõesGráficos de controlePreço do cimentoForecast combinationControl chartsPrice of cementARIMA modelsCNPQ::ENGENHARIASTrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Produção, RS, 2016.The main purpose of this research is to predict the Portland CP IV cement purchase price for a supply materials store, by means of autoregressive integrated moving average (ARIMA) forecasting models and forecast combinations using the selected ARIMA models. Found the best forecast values by ARIMA or forecast combination, these will be investigated by residual individual control charts derivate from the forecasting accomplished. The control chart will indicate the moment of high and drop cement purchase price, in order to assist the decision making manager to maintain or increase the inventories. The models found were ARIMA (0,1,4)C, ARIMA (0,1,1) C and ARIMA (4,1,0) C show the best forecast performance. Better than the individual ARIMA models, the forecast combination using OLS provide MAPE forecast statistic equal to 2,882%, the AIC´s combination proposed forecasts show similar results to OLS method. To test the difference between OLS and AIC´s method the nonparametric Wilcoxon test was made proving that both methodologies are statistically equal with p-value = 6.78%.A presente pesquisa objetiva prever o preço de compra do cimento Portland CP IV para uma loja de materiais de construção, por meio de previsões oriundas da estimação de modelos da classe geral ARIMA e combinações de previsões dos modelos concorrentes. Busca-se selecionar o melhor método de previsão para posteriormente aplicar o gráfico de controle de medidas individuais nos resíduos oriundos da melhor previsão. O gráfico de controle indicará os momentos de alta e de queda do preço de compra do cimento, a fim de auxiliar a tomada de decisão do gestor para administrar os estoques. Identificou-se, por meio de estatísticas de previsão, que os modelos ARIMA(0,1,4)C, ARIMA(0,1,1)C e ARIMA(4,1,0)C apresentaram as previsões com os melhores desempenhos. O melhor método de previsão do preço de compra do cimento é a combinação por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), com MAPE igual 2,882%. O método de combinação de previsões proposto, baseado na ponderação dos valores dos AIC’s, mostrou-se similar ao de MQO, pois, quando realizado o teste não paramétrico de Wilcoxon para comparação das previsões, elas mostraram-se estatisticamente iguais, com p-valor igual a 6,78%.Universidade Federal de Santa MariaBrasilUFSMCentro de TecnologiaSouza, Adriano MendonçaReichert, Bianca2021-06-24T18:44:17Z2021-06-24T18:44:17Z2016-11-252016Trabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/21220ark:/26339/001300000xdcvporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2021-06-25T06:07:53Zoai:repositorio.ufsm.br:1/21220Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2021-06-25T06:07:53Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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