Desenvolvimento de modelo auto regressivo para a previsão de demanda de produtos de uma indústria do setor de cosméticos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Castro, Paula Bueno de [UNESP]
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/155371
http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/capelo/2017-04-25/000882412.pdf
Resumo: The demand forecast in beauty care and cosmetics industry is complex due to the existence of a wide range of products which suffers continuously innovation, resulting in a lack of or few historical sales data. There are an insufficient number of studies in the literature to predict seasonal demand in the beauty care industry. The aim of this work is to build a mathematical model of decision support for accurate forecasts that can be replicated in this type of industry, and so check the reliability of the forecasting model. This study employs the use of autoregressive method SARIMA to model the data as they are temporal series. The data refers to sales of a cosmetics industry's product over the years 2012 to 2015, collected every fifteen day in a multinational cosmetic enterprise located in the city of São Paulo-SP. This study includes a real-life application of the mathematical model proposed. According to Bertrand and Fransoo (2002), this research is classified as an applied research because it aims to provide improvements to the current literature. The way to approach the problem is quantitative and the research method is modeling
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