Uma investigação do desempenho de métodos de combinação de previsões : simulada e aplicada

• Autor(a) principal: Mancuso, Aline Castello Branco
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/75918
• topic: Previsão de demanda; Auditoria médica; Métodos estatísticos; Demand forecasts; Combination of forecasts; Medical audit

A previsão de demanda é uma das principais ferramentas para a eficiência do gerenciamento das organizações, afetando diretamente a lucratividade do negócio. O atual nível competitivo das empresas requer previsões cada vez mais acuradas, sedo estas um diferencial para o sucesso empresarial. Neste contexto, a combinação de previsões se tornou um dos principais métodos empregados no intuito de melhorar a precisão das previsões. Através de uma revisão da literatura sobre as abordagens da combinação de previsões, identificou-se uma carência de estudos comparativos que incorporem modelos de regressão para a combinação de previsões. Assim, o objetivo principal desta dissertação é combinar três previsões individuais (redes neurais, modelos ARIMA e modelos de alisamento exponencial) via média simples, variância mínima e modelos de regressão, comparando as três previsões combinadas com suas previsões individuais. Estas comparações serão avaliadas em duas situações: em séries simuladas (estacionárias) e em uma série de dados reais (não estacionária) de uma empresa que realiza auditorias médicas. As medidas empregadas para a escolha do método mais preciso são MAE, MAPE, RMSE e o coeficiente U de Theil. Os resultados obtidos enfatizam a melhoria das previsões quando estas são combinadas por regressão, tanto para séries convergentes quanto para a série divergente.