Previsão de demanda no setor de suplementação animal usando combinação e ajuste de previsões

• Autor(a) principal: Silva, Rodolfo Benedito Zattar da
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/98117
• topic: Previsão de demanda; Métodos estatísticos; Forecasting; Combining forecast; Accuracy forecasting

A previsão de demanda desempenha um papel de fundamental importância dentro das organizações, pois através dela é possível obter uma declaração antecipada do volume demandado no futuro, permitindo aos gestores a tomarem decisões mais consistentes e alocarem os recursos de modo eficaz para atender esta demanda. Entretanto, a eficiência na tomada de decisões e alocação dos recursos requer previsões cada vez mais acuradas. Diante deste contexto, a combinação de previsões tem sido amplamente utilizada com o intuito de melhorar a acurácia e, consequentemente, a precisão das previsões. Este estudo tem por objetivo fazer a adaptação de um modelo de previsão para estimar a demanda de produtos destinados à suplementação animal através da combinação de previsões, considerando as variáveis que possam impactar na demanda e a opinião de especialistas. O trabalho está estruturado em dois artigos, sendo que no primeiro buscou-se priorizar e selecionar, através do Processo Hierárquico Analítico (AHP), variáveis que possam impactar na demanda para que estas pudessem ser avaliadas na modelagem via regressão do artigo 2. Por sua vez, no segundo artigo, realizou-se a adaptação do modelo composto de previsão idealizado por Werner (2004), buscando uma previsão final mais acurada. Os resultados obtidos reforçam que as previsões, quando combinadas, apresentam desempenhos superiores para as medidas de acurácia MAPE, MAE e MSE, em relação às previsões individuais.