Modelagem auto-regressiva na previsão de demanda dos produtos de uma empresa do setor químico

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nogueira, Lucas de Gusmão [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/11449/139107
http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/capelo/2016-05-18/000865195.pdf
Resumo: Considering the high competitiveness in the industrial chemical sector, demand forecast is a relevant factor for decision-making. There is a need for tools capable of assisting in the analysis and definition of the forecast. In that sense, the objective is to generate the chemical industry forecast using an advanced forecasting model and thus verify the accuracy of the method. Because it is time series with seasonality, the model of seasonal autoregressive integrated moving average - SARIMA generated reliable forecasts and acceding to the problem analyzed, thus enabling, through validation with real data improvements in the management and decision making of supply chain
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