Análise de séries temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26459 |
Resumo: | Within the current market, it can be said that the company that knows its numbers and that has a good strategic planning, becomes a company that is prepared for changes in the market, and therefore more likely to success. The objective of this study is to obtain the forecast for the monthly invoicing of a wholesale company, to identify characteristics inherent to the series under study, such as trend, seasonality and white noise by means of speci c tests, observe the presence and e ects of possible interventions, and adjust time series models that represent the data appropriately. The methodology used in this study is the identi cation and estimation of a model as de ned by Box and Jenkins, more speci cally, a seasonal model represented by SARIMA(p, d, q)(P,D,Q). If it is possible that several models are adjusted for the same data set, we intend to use hypothesis tests and model comparison techniques, such as the absolute mean percentage error. After de ning the appropriate model for the time series, the forecasts were realistic about the observed values of the series. |
id |
UFU_c83f9f20b35b7eda54f28bf3fd9f282b |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufu.br:123456789/26459 |
network_acronym_str |
UFU |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFU |
repository_id_str |
|
spelling |
Análise de séries temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresaTime series analysis for forecasting a company's monthly invoicingSéries TemporaisTime SeriesBox e JenkinsBox and JenkinsPrevisãoForecastSarimaSarimaCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADASWithin the current market, it can be said that the company that knows its numbers and that has a good strategic planning, becomes a company that is prepared for changes in the market, and therefore more likely to success. The objective of this study is to obtain the forecast for the monthly invoicing of a wholesale company, to identify characteristics inherent to the series under study, such as trend, seasonality and white noise by means of speci c tests, observe the presence and e ects of possible interventions, and adjust time series models that represent the data appropriately. The methodology used in this study is the identi cation and estimation of a model as de ned by Box and Jenkins, more speci cally, a seasonal model represented by SARIMA(p, d, q)(P,D,Q). If it is possible that several models are adjusted for the same data set, we intend to use hypothesis tests and model comparison techniques, such as the absolute mean percentage error. After de ning the appropriate model for the time series, the forecasts were realistic about the observed values of the series.Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)Dentro do mercado atual, pode-se dizer que a empresa que conhece seus números e que conte com uma bom planejamento estratégico, torna-se uma empresa que esteja preparada para mudanças no mercado, tendo portanto mais chances de obter sucesso. O objetivo deste estudo foi obter a previsão para o faturamento mensal de uma empresa atacadista, identificar características inerentes à séries em estudo, como tendência, sazonalidade e ruído branco por meio de testes específicos, observar a presença e os efeitos de possíveis intervenções e ajustar modelos de séries temporais que representaram os dados adequadamente. A metodologia utilizada neste estudo foi a identificação e estimação de um modelo conforme definido por Box e Jenkins mais especificamente,um modelo sazonal representado por SARIMA(p, d, q)(P,D,Q). Sendo possível que vários modelos sejam ajustados para o mesmo conjunto de dados, foi possível utilizar de testes de hipóteses e técnicas de comparação de modelos, como o erro percentual médio absoluto. Após a definição do modelo adequado para a série temporal, as previsões se mostraram realistas quanto aos valores observados da série.Universidade Federal de UberlândiaBrasilEstatísticaSilva, Maria Imaculada de Sousahttp://lattes.cnpq.br/5214152217965576Silva, Pedro Franklin CardosoGuimarães, Ednaldo CarvalhoSoares, Tiago Rosa Marques2019-08-02T14:10:25Z2019-08-02T14:10:25Z2019-07-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfSOARES, Tiago Rosa Marques. Análise de Séries Temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa. 2019. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26459porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2021-10-21T17:51:01Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/26459Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2021-10-21T17:51:01Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Análise de séries temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa Time series analysis for forecasting a company's monthly invoicing |
title |
Análise de séries temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa |
spellingShingle |
Análise de séries temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa Soares, Tiago Rosa Marques Séries Temporais Time Series Box e Jenkins Box and Jenkins Previsão Forecast Sarima Sarima CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADAS |
title_short |
Análise de séries temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa |
title_full |
Análise de séries temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa |
title_fullStr |
Análise de séries temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa |
title_full_unstemmed |
Análise de séries temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa |
title_sort |
Análise de séries temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa |
author |
Soares, Tiago Rosa Marques |
author_facet |
Soares, Tiago Rosa Marques |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Silva, Maria Imaculada de Sousa http://lattes.cnpq.br/5214152217965576 Silva, Pedro Franklin Cardoso Guimarães, Ednaldo Carvalho |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Soares, Tiago Rosa Marques |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Séries Temporais Time Series Box e Jenkins Box and Jenkins Previsão Forecast Sarima Sarima CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADAS |
topic |
Séries Temporais Time Series Box e Jenkins Box and Jenkins Previsão Forecast Sarima Sarima CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADAS |
description |
Within the current market, it can be said that the company that knows its numbers and that has a good strategic planning, becomes a company that is prepared for changes in the market, and therefore more likely to success. The objective of this study is to obtain the forecast for the monthly invoicing of a wholesale company, to identify characteristics inherent to the series under study, such as trend, seasonality and white noise by means of speci c tests, observe the presence and e ects of possible interventions, and adjust time series models that represent the data appropriately. The methodology used in this study is the identi cation and estimation of a model as de ned by Box and Jenkins, more speci cally, a seasonal model represented by SARIMA(p, d, q)(P,D,Q). If it is possible that several models are adjusted for the same data set, we intend to use hypothesis tests and model comparison techniques, such as the absolute mean percentage error. After de ning the appropriate model for the time series, the forecasts were realistic about the observed values of the series. |
publishDate |
2019 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2019-08-02T14:10:25Z 2019-08-02T14:10:25Z 2019-07-11 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
SOARES, Tiago Rosa Marques. Análise de Séries Temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa. 2019. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26459 |
identifier_str_mv |
SOARES, Tiago Rosa Marques. Análise de Séries Temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa. 2019. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. |
url |
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26459 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Brasil Estatística |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Brasil Estatística |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFU instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU) instacron:UFU |
instname_str |
Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
instacron_str |
UFU |
institution |
UFU |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFU |
collection |
Repositório Institucional da UFU |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
repository.mail.fl_str_mv |
diinf@dirbi.ufu.br |
_version_ |
1805569665522466816 |