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MBA EM GESTÃO COMERCIAL

Aula 3: Quantitativos – Sazonalidade/Tendência, Média Móvel e Suavização

Módulo: Projeção de Vendas

Febracorp University

©2015 by Ibramerc. This work is licensed under the Creative Commons. If you want to use or share, you must give appropriate credit to I Ibramerc.


Planejamento de demanda: Métodos

Quantitativos Qualitativos

Pipeline Regressão

Linear

Pesquisa de

Mercado

Analogia de

Histórico Visionário

Opinião Vendedores

Opinião Diretores

Delphi Suavização Exponencial

Média Móvel

MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS

* SARIMA: Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average.

Modelos: Previsões

Quantitativas

Modelos Causais

Modelos de Séries Temporais

Média-móvel Suavização Exponencial

Box-Jenkins (SARIMA*)

Regressão Linear/múltipla


Método Quantitativo


Modelos de séries temporais

São relativamente simples de aplicar, porém dão muita ênfase ao

passado para prever o futuro.

Dentre os modelos de séries temporais, estão os métodos:

Média-Móvel

Suavização Exponencial

Box-Jenkins (SARIMA)


Modelos causais

Presume que há uma relação entre a variável independente mensurável e

a variável dependente prevista. A previsão é produzida incluindo o valor

da variável independente no cálculo.

Entre os modelos causais estão os métodos:

Regressão Linear

Regressão Múltipla


Séries Temporais



Decomposição de séries temporais

Identificar e trabalhar com os conceitos de:

Tendência Sazonalidade




Tendência: descreve um movimento suave dos dados, a longo prazo,

para cima e/ou para baixo.

Exemplo: crescimento da população.

Horizonte: normalmente vários anos

vendas

tempo



1999 2000 2001

Meses



Variações sazonais ou estacionais: São variações cíclicas a prazo

relativamente curto (um ano ou menos), em geral relacionadas com a

variação da época (tempo) ou feriado.

Exemplo: Vendas no segmento de vestuário (estações do ano), livros

didáticos, sorvetes.

Ocorre ao longo do ano (12 meses).


anos

Crises na Economia



Variações cíclicas: Existe um padrão cíclico quando as variações

apresentam certo grau de regularidade. Alguns padrões são bastante

regulares, outros são mais erráticos.

Usualmente o ciclo é de 2 a 10 anos.




Variações irregulares ou aleatórias: São decorrentes de eventos

fortuitos, totalmente imprevistos, não cobertos pelas classificações

anteriores.

Exemplo: greves, fenômenos meteorológicos.

→ São contingenciais, incertas.


40.000

50.000

60.000

70.000

80.000

90.000

100.000

110.000

120.000

jan

/yy

jun

/yy

no

v/yy

abr/

yy

set/

yy

fev/

yy

jul/

yy

dez

/yy

mai

/yy

ou

t/yy

mar

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jan

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jun

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no

v/yy

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yy

set/

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fev/

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/yy

mai

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ou

t/yy

mar

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ago

/yy

jan

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jun

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no

v/yy

abr/

yy

set/

yy

fev/

yy

jul/

yy

dez

/yy

Faturamento empresa X Jan/05 a dez/07



Faturamento empresa X

Jan/05 a dez/07

40.000

60.000

80.000

100.000

120.000

100%

80%

40.000

Dia das mães/natal

Componente sazonal

Tendência

Componente aleatório

50.000

70.000



Identificando Tendência e Sazonalidade

Planilha Excel



Trata-se de uma ferramenta denominada “Regressão Linear”, utilizada para modelagem de dados e previsão.

Nem toda relação é significativa.

O modelo preditivo resultante não é aplicável para X = tempo.

Permite-nos “forçar” falsas relações.



y = 3,2956e0,1793x R² = 0,8487

JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ

Exponencial

y = 2,1538x - 1 R² = 0,8527


Linear

y = 8,7658ln(x) - 1,6003 R² = 0,6207


Logarítimica

y = 2,9239x0,7715 R² = 0,6906


Potência

y = 0,2263x2 - 0,7877x + 5,8636 R² = 0,9405


Polinomial ordem 2

y = 0,0231x3 - 0,2232x2 + 1,6442x + 2,7172 R² = 0,9484


Polinomial ordem 3


Qual linha usar?


“Talvez a facilidade com que se pode fazer projeções para o futuro arrastando células nos programas de planilha seja responsável pelo exército de previsores que produzem previsões de prazo mais longo”. Brian Hinchcliffe




Média Móvel Febracorp University

MM1: M20 = M10

MM2: M20 = média (M19:M18)

MM3: M20 = média (M19:M18:M17)



0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

16,00

18,00

20,00

jan

-07

ab

r-07

jul-

07

ou

t-07

jan

-08

ab

r-08

jul-

08

ou

t-08

jan

-09

ab

r-09

jul-

09

ou

t-09

jan

-10

ab

r-10

jul-

10

ou

t-10

jan

-11

ab

r-11

jul-

11

ou

t-11

jan

-12

ab

r-12

jul-

12



0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

16,00

18,00

20,00

jan

-07

ab

r-07

jul-

07

ou

t-07

jan

-08

ab

r-08

jul-

08

ou

t-08

jan

-09

ab

r-09

jul-

09

ou

t-09

jan

-10

ab

r-10

jul-

10

ou

t-10

jan

-11

ab

r-11

jul-

11

ou

t-11

jan

-12

ab

r-12

jul-

12

MM2



0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

16,00

18,00

20,00

jan

-07

ab

r-07

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07

ou

t-07

jan

-08

ab

r-08

jul-

08

ou

t-08

jan

-09

ab

r-09

jul-

09

ou

t-09

jan

-10

ab

r-10

jul-

10

ou

t-10

jan

-11

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11

ou

t-11

jan

-12

ab

r-12

jul-

12

MM6



0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

16,00

18,00

20,00

jan

-07

ab

r-07

jul-

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ou

t-07

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-08

ab

r-08

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08

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t-08

jan

-09

ab

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09

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jan

-10

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ou

t-10

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ou

t-11

jan

-12

ab

r-12

jul-

12

MM12



Devemos selecionar o MM que minimiza o erro médio quadrático.

No Excel: =SOMAXMY2()/n


Como selecionar o melhor modelo?

EM Q=∑ (yi − ŷi)2

n i


EXEMPLO DIDÁTICO

Mes Vendas MM1 MM2 MM3 MM4

jan/12 1

fev/12 4 1

mar/12 3 4 2,5

abr/12 2 3 3,5 2,7

mai/12 4 2 2,5 3,0 2,5

jun/12 ??? 4 3,0 3,0 3,3

SOMAXMY2 15,0 4,8 1,4 2,3

EQM 3,75 1,60 0,70 2,5



Planilha de exemplo: Média Móvel

Planilha Excel



Suavização Exponencial




ŷt+1= ŷt + α(yt − ŷt)

Onde 0 ≤ α ≤ 1


O Primeiro número é igual t1

Nas demais células entra a fórmula =C3+$F$1*(B3-C3)



EMQ resultante

Estimativas para Alpha=0,1



Percebe-se que a previsão está longe do real



Resposta: SOLVER

Pergunta: Qual alpha que minimiza o EMQ?



30

32

34

36

38

40

42

44

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Vendas

Exponencial

Solução ótima



Planilha de exemplo: Suavização exponencial

Planilha Excel




SARIMA Febracorp University

SARIMA

Elemento Sazonal

Fator auto-regressivo

Defasagem (i)

Média móvel



©2016 by Ibramerc. Este trabalho, incluindo todos os modelos, slides e textos estão sob a licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional. Para ver uma cópia desta licença, visite http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Você pode utilizar e distribuir esse material desde que a fonte “IBRAMERC” seja mencionada. Autorizações adicionais podem ser concedidas no âmbito desta licença pelo e-mail abaixo: [email protected] ©2016 by Ibramerc . This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License. To view a copy of this license, visit http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ You must give appropriate credit to Ibramerc, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may not use the material for commercial purposes. If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.

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