universidade federal fluminense uff final - felipe... · demanda: o caso de organização do ramo...

49
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF ESCOLA DE ENGENHARIA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO PROPOSTA PARA MELHORIA DO DESEMPENHO DA ANÁLISE DE DEMANDA: O CASO DE ORGANIZAÇÃO DO RAMO DE PREVIDÊNCIA PRIVADA. FELIPE VIVARELLI VALGODE Orientador: OSVALDO LUIZ GONÇALVES QUELHAS, D. SC. Niterói, RJ Janeiro, 2017

Upload: hoangdiep

Post on 19-Nov-2018

217 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE – UFF

ESCOLA DE ENGENHARIA

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

PROPOSTA PARA MELHORIA DO DESEMPENHO DA ANÁLISE DE DEMANDA: O CASO DE ORGANIZAÇÃO

DO RAMO DE PREVIDÊNCIA PRIVADA.

FELIPE VIVARELLI VALGODE

Orientador: OSVALDO LUIZ GONÇALVES QUELHAS, D. SC.

Niterói, RJ

Janeiro, 2017

JULHO / 2015

Page 2: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

FELIPE VIVARELLI VALGODE

PROPOSTA PARA MELHORIA DO DESEMPENHO DA ANÁLISE DE

DEMANDA: O CASO DE ORGANIZAÇÃO DO RAMO DE PREVIDÊNCIA

PRIVADA.

Projeto final apresentado à Universidade Federal Fluminense como requisito

parcial à obtenção do título de Engenheiro de Produção.

Orientador:

Prof. OSVALDO LUIZ GONÇALVES QUELHAS

Niterói, RJ

2017

FELIPE VIVARELLI VALGODE

Page 3: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

PROPOSTA PARA MELHORIA DO DESEMPENHO DA ANÁLISE DE

DEMANDA: O CASO DE ORGANIZAÇÃO DO RAMO DE PREVIDÊNCIA

PRIVADA

Projeto final apresentado à Universidade Federal Fluminense como requisito

parcial à obtenção do título de Engenheiro de Produção.

Banca Examinadora:

_______________________________________

Prof. OSVALDO LUIZ GONÇALVES QUELHAS

_______________________________________

Prof. JOSÉ GERALDO LAMAS LEITE

_______________________________________

Prof. RICARDO BORDEAUX REGO

Page 4: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

Ficha Catalográfica elaborada pela Biblioteca da Escola de Engenharia e

Instituto de Computação da UFF

V169 Valgode, Felipe Vivarelli

Proposta para melhoria do desempenho da análise de demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. – Niterói, RJ : [s.n.], 2017.

47 f.

Projeto Final (Bacharelado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal Fluminense, 2017.

Orientador: Osvaldo Luiz Gonçalves Quelhas.

1. Previsão de demanda. 2. Previdência privada. I. Título.

CDD 658.40355

Page 5: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

RESUMO

A previdência está sendo amplamente discutida nos últimos meses. A

previdência social está sofrendo um período de incertezas, o que acaba por

influenciar pessoas a buscarem alternativas para garantir uma segurança financeira

na aposentadoria. Uma das principais saídas para atingir este objetivo é a

previdência complementar, também conhecida como previdência privada.

A previsão de contribuições futuras no mercado de previdência privada pode

ajudar empresas que oferecem este serviço. Com esta previsão, as empresas

poderão dimensionar melhor a sua capacidade operacional para absorver com

qualidade o volume das contribuições de novos clientes e clientes já existentes. Para

se obter valores futuros, métodos de previsão de demanda devem ser aplicados.

O presente estudo teve como base uma filial de vendas em previdência

privada de uma seguradora nacional. Para esta filial, aplicaram-se diversos métodos

de previsão de demanda mês a mês, durante um ano. Através dos resultados

obtidos, determinou-se para cada canal de distribuição de vendas o método de

previsão de demanda que se obteve a maior eficiência em seus resultados.

Palavras-chave: Previsão, Previdência, Demanda, Contribuição.

Page 6: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

ABSTRACT

The welfare system has been widely discussed in recent months. Social

Security is experiencing a period of uncertainty, which ends up influencing people to

seek alternatives to ensure financial security in retirement. One of the main outputs

to achieve this objective is complementary pension, also known as private pension.

The forecast of future contributions in the private pension market can help

companies offering this service. With this forecast, companies will be able to better

scale their operational capacity to absorb with quality the volume of the contributions

of new clients and existing clients. To obtain future values, demand forecasting

methods must be applied.

The present study was based on a private pension sales subsidiary of a

national insurance company. For this branch, several methods of forecasting demand

on a month-to-month basis were applied during one year. By means of the obtained

results, it was determined for each channel of sales distribution the method of

forecasting that had achieved the greater efficiency in its results.

Key Words: Forecast,Welfare system, Demand, Contribuition.

Page 7: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

SUMÁRIO

1. O PROBLEMA .................................................................................................................... 11

1.1. Introdução ........................................................................................................................ 11

1.2. Situação-Problema ......................................................................................................... 13

1.3. Objetivos, delimitações e relevância do estudo ......................................................... 13

1.3.1. Objetivos do estudo .................................................................................................... 13

1.3.2. Delimitações do estudo ............................................................................................. 14

1.3.3. Relevância do estudo ................................................................................................ 14

2. REVISÃO DE LITERATURA ............................................................................................ 16

2.1. Previdência privada ........................................................................................................ 16

2.2. Previsão de demanda .................................................................................................... 17

2.3. Métodos de previsão de demanda............................................................................... 18

2.3.1. Métodos qualitativos .................................................................................................. 18

2.3.2. Métodos de projeção histórica .................................................................................. 18

2.3.3. Métodos causais ......................................................................................................... 19

2.4. Componentes de uma série temporal ......................................................................... 19

2.4.1. Componentes de tendência ...................................................................................... 19

2.4.2. Componente cíclica .................................................................................................... 19

2.4.3. Componente sazonal ................................................................................................. 20

2.4.4. Componente irregular ou residual ............................................................................ 20

2.5. Técnicas de previsão de demanda .............................................................................. 20

2.5.1. Média exponencial móvel .......................................................................................... 20

2.5.2. Suavização exponencial dupla de Holt ................................................................... 21

2.5.3. Método de Holt-Winters ............................................................................................. 22

2.5.3.1. Método sazonal multiplicativo de Holt-Winters .................................................. 22

2.5.3.2. Método sazonal aditivo de Holt-Winters ............................................................. 23

2.6. Medidas de acurácia ...................................................................................................... 24

2.7. Questões e/ou hipóteses ............................................................................................... 24

2.8. Definição dos termos ..................................................................................................... 25

2.9. Organização dos estudos .............................................................................................. 25

3. METODOLOGIA ................................................................................................................. 27

3.1. População, coleta de dados e amostra ....................................................................... 27

3.2. Instrumentos de medida ................................................................................................ 27

Page 8: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

3.3. Tratamento e análise de dados .................................................................................... 27

3.4. Limitações do método .................................................................................................... 28

4. ESTUDO DE CASO ........................................................................................................... 29

4.1. Definição do problema ................................................................................................... 29

4.2. Os canais analisados ..................................................................................................... 29

4.3. Coleta de dados .............................................................................................................. 29

4.4. Forma de análise ............................................................................................................ 29

4.5. Análise e previsão das séries temporais .................................................................... 30

4.5.1. Canal 1 ......................................................................................................................... 30

4.5.1.1. Série histórica.......................................................................................................... 30

4.5.1.2. Análise das previsões ............................................................................................ 31

4.5.1.2.1. Média móvel simples de 2 meses anteriores (MMS2) .................................. 31

4.5.1.2.2. Média móvel simples de 3 meses anteriores (MMS3) .................................. 31

4.5.1.2.3. Média móvel simples de 5 meses anteriores (MMS5) .................................. 32

4.5.1.2.4. Média móvel ponderada de 3 meses anteriores (MMP) .............................. 32

4.5.1.2.5. Média exponencial móvel (MEM) ..................................................................... 33

4.5.1.2.6. Suavização exponencial dupla de Holt (SEDH) ............................................ 33

4.5.1.2.7. Modelo sazonal multiplicativo de Holt-Winters (MSM Holt-Winters) .......... 34

4.5.1.2.8. Modelo sazonal aditivo de Holt-Winters (MSA Holt-Winters) ...................... 34

4.5.1.3. Análise do MAPE .................................................................................................... 35

4.5.2. Canal 2 ......................................................................................................................... 35

4.5.2.1. Série histórica.......................................................................................................... 35

4.5.2.2. Análise das previsões ............................................................................................ 36

4.5.2.2.1. Média móvel simples de 2 meses anteriores (MMS2) .................................. 36

4.5.2.2.2. Média móvel simples de 3 meses anteriores (MMS3) .................................. 36

4.5.2.2.3. Média móvel simples de 5 meses anteriores (MMS5) .................................. 37

4.5.2.2.4. Média móvel ponderada de 3 meses anteriores (MMP) .............................. 37

4.5.2.2.5. Média exponencial móvel (MEM) ..................................................................... 38

4.5.2.2.6. Suavização exponencial dupla de Holt (SEDH) ............................................ 38

4.5.2.2.7. Modelo sazonal multiplicativo de Holt-Winters (MSM Holt-Winters) .......... 39

4.5.2.2.8. Modelo sazonal aditivo de Holt-Winters (MSA Holt-Winters) ...................... 39

4.5.2.3. Análise do MAPE .................................................................................................... 40

4.5.3. Canal 3 ......................................................................................................................... 40

4.5.3.1. Série histórica.......................................................................................................... 40

Page 9: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

4.5.3.2. Análise das previsões ............................................................................................ 41

4.5.3.2.1. Média móvel simples de 2 meses anteriores (MMS2) .................................. 41

4.5.3.2.2. Média móvel simples de 3 meses anteriores (MMS3) .................................. 41

4.5.3.2.3. Média móvel simples de 5 meses anteriores (MMS5) .................................. 42

4.5.3.2.4. Média móvel monderada de 3 meses anteriores (MMP) ............................. 42

4.5.3.2.5. Média exponencial móvel (MEM) ..................................................................... 43

4.5.3.2.6. Suavização exponencial dupla de Holt (SEDH) ............................................ 43

4.5.3.2.7. Modelo sazonal multiplicativo de Holt-Winters (MSM Holt-Winters) .......... 44

4.5.3.2.8. Modelo sazonal aditivo de Holt-Winters (MSA Holt-Winters) ...................... 44

4.5.3.3. Análise do MAPE .................................................................................................... 45

5. CONCLUSÃO ..................................................................................................................... 46

5.1. Considerações finais ...................................................................................................... 46

5.2. Recomendações para trabalhos futuros ..................................................................... 46

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................................... 47

Page 10: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

LISTA DE FIGURAS, GRÁFICOS E TABELAS

Tabela 1 - MAPE das previsões para o Canal 1 ........................................................ 35

Tabela 2 - MAPE das previsões para o Canal 2 ........................................................ 40

Tabela 3 - MAPE das previsões para o Canal 3 ........................................................ 45

Figura 1 - Volume de contribuições em PGBL e VGBL no mercado nacional

(Adaptado de Superintendência de Seguros Privados – SUSEP)............................. 16

Figura 2 - Série histórica do Canal 1 ......................................................................... 30

Figura 3 - Previsão MMS2 versus realizado no Canal 1 ........................................... 31

Figura 4 - Previsão MMS3 versus realizado no Canal 1 ........................................... 31

Figura 5 - Previsão MMS5 versus realizado no Canal 1 ........................................... 32

Figura 6 - Previsão MMP versus realizado no Canal 1 ............................................. 32

Figura 7 - Previsão MEM versus realizado no Canal 1 ............................................. 33

Figura 8 - Previsão SEDH versus realizado no Canal 1 ............................................ 33

Figura 9 - Previsão MSM Holt-Winters versus realizado no Canal 1 ......................... 34

Figura 10 - Previsão MSA Holt-Winters versus realizado no Canal 1 ....................... 34

Figura 11 - Série histórica do Canal 2 ....................................................................... 35

Figura 12 - Previsão MMS2 versus realizado no Canal 2 ......................................... 36

Figura 13 - Previsão MMS3 versus realizado no Canal 2 ......................................... 36

Figura 14 - Previsão MMS5 versus realizado no Canal 2 ......................................... 37

Figura 15 - Previsão MMP versus realizado no Canal 2 ........................................... 37

Figura 16 - Previsão MEM versus realizado no Canal 2 ........................................... 38

Figura 17 - Previsão SEDH versus realizado no Canal 2 .......................................... 38

Figura 18 - Previsão MSM Holt-Winters versus realizado no Canal 2 ....................... 39

Figura 19 - Previsão MSA Holt-Winters versus realizado no Canal 2 ....................... 39

Figura 20 - Série histórica do Canal 3 ....................................................................... 40

Figura 21 - Previsão MMS2 versus realizado no Canal 3 ......................................... 41

Figura 22 - Previsão MMS3 versus realizado no Canal 3 ......................................... 41

Figura 23 - Previsão MMS5 versus realizado no Canal 3 ......................................... 42

Figura 24 - Previsão MMP versus realizado no Canal 3 ........................................... 42

Figura 25 - Previsão MEM versus realizado .............................................................. 43

Figura 26 - Previsão SEDH versus realizado ............................................................ 43

Figura 27 - Previsão MSM Holt-Winters versus realizado ......................................... 44

Figura 28 - Previsão MSA Holt-Winters versus realizado .......................................... 44

Page 11: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

11

1. O PROBLEMA

1.1. Introdução

Diante de um mercado em que a competição é cada vez maior, os resultados

previstos nos momentos decisórios das companhias devem ser cada vez mais

precisos em relação aos resultados obtidos para que não ocorram prejuízos ou

alguma divergência negativa do que era esperado em seu planejamento. Esta não

conformidade entre o realizado e o projetado pode significar em uma perda de

participação no mercado, além da possibilidade de desperdiçar recursos que

poderiam ser alocados em outra oportunidade.

Prever a demanda é uma ação muito importante e presente na rotina de

pequenas, médias e grandes empresas, seja de maneira mais intuitiva e rudimentar

(simplesmente repetindo as vendas do período anterior) ou utilizando métodos

estatísticos mais rebuscados (análise de dados históricos, por exemplo). Todo

negócio desenvolve em algum momento um modelo de previsão de demanda, que é

capaz de auxiliar a tomada de decisões no ambiente empresarial. (SENNA,

TANSCHEIT E GOMES, 2015).

O ambiente econômico e político mundial está em constante mudança,

forçando as empresas a se adaptarem rapidamente para manter sua vantagem

competitiva. Neste contexto, a previsão de demanda se apresenta como uma

ferramenta gerencial estratégica importante para a organização tomar as decisões

certas, no tempo certo e baseadas em informações de qualidade (VEIGA, VEIGA e

DUCLÓS, 2010).

Considerando estas afirmações, uma projeção de vendas de uma companhia

determinada através de um planejamento de demanda bem definido e alinhado pode

fazer toda a diferença entre o sucesso e o fracasso de determinado projeto ou

decisão.

Segundo REIS et al (2015), o método de previsão de demanda é uma análise

mais aprofundada do comportamento das vendas no futuro, ou seja, com base em

séries temporais e métodos matemáticos mais avançados, a previsão de demanda é

um método que indicará tendências para uma análise mais refinada na

determinação da previsão de vendas.

Portanto, a utilização de um método de análise de demanda bem estruturado

pode demonstrar uma melhora considerável na precisão dos dados projetados,

quando comparados com os dados de realizados. Esta melhoria pode significar um

Page 12: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

12

aumento na credibilidade das projeções e um maior conforto para quem compartilha

o risco ou investe para obter tais resultados. A análise de previsão de demanda

pode ser utilizada em todos os ramos que necessitam saber como estará sua

organização em situações futuras para tomar decisões no presente.

Segundo CORRÊA e CORRÊA (2010), a previsão de demanda pode ser

definida de várias maneiras: um prognóstico de eventos futuros que podem ser úteis

para o planejamento da organização; um processo racional de busca de informações

relativas ao valor das vendas futuras que serve de base para todo planejamento ou

ainda como o resultado de um processo que inclui atividades de coleta e tratamento

de informações; busca e projeção de padrões de comportamento e de estimativa de

erros.

Desta forma, a fim de estudar os conceitos mencionados anteriormente, foi

escolhido o ramo de Previdência privada para a aplicação da análise de demanda,

devido a sua importância na sociedade e seu contexto atual no cenário econômico

brasileiro. A previdência privada também é conhecida por ser uma previdência

complementar, pois complementa a renda da aposentadoria recebida através da

previdência social, caso tenha direito.

Segundo dados da SUSEP (Superintendência de Seguros Privados), a

previdência complementar atingiu o estoque (número de participantes) de 28,9

milhões no mês de junho de 2016.

O ramo de previdência vem sendo bastante discutido atualmente por conta da

reforma da previdência social, que não se sustenta mais com sua política atual.

Segundo o jornal ESTADÃO (2016): “41,5% das despesas do orçamento público

federal destinam-se a pagar aposentadorias e pensões. Mantidas as regras atuais, a

tendência ao aumento do gasto é inexorável. Com inflação de 4,5% ao ano, os

gastos com previdência e assistência social aumentariam 9,8% ao ano. Se nada for

feito e se todos os outros itens do orçamento forem reajustados pela inflação, daqui

a 20 anos os gastos com previdência e assistência atingirão 64% do total de gastos

do governo federal”. A Veja.com (2016) também indica a preocupação com a

previdência, dizendo que até 2060 o número de brasileiros com mais de 65 anos vai

se multiplicar por quatro – e a parcela de idosos vai passar de 7,4% para 26% da

população. Por conta destas observações, podemos observar que a previdência

privada está cada vez mais em evidência quando o assunto é aposentadoria.

Page 13: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

13

1.2. Situação-Problema

A comparação entre o projetado e o realizado é uma realidade para qualquer

empresa que deseja observar se o resultado planejado de fato está ocorrendo

conforme previsto. Uma divergência destes resultados pode acarretar uma perda

significativa no mercado. Por conta disto, empresas que realizam este

acompanhamento estão passíveis a modificações na metodologia implicada para

realizar a previsão, com o objetivo de melhorar seu desempenho e obter resultados

mais precisos.

O comportamento da captação no ramo de previdência pode sofrer alterações

diante de algumas modificações na realidade política e econômica nacional e da

estratégia da companhia que oferece o serviço. Portanto, se faz necessário

compreender esta realidade a fim de iniciar o estudo sobre a captação, com o

objetivo de se obter uma maior precisão no estudo de viabilidade sobre

planejamento das vendas.

Considerando estes fatos, o proposito deste trabalho é obter respostas para

os seguintes questionamentos:

• Quais são os modelos teóricos de previsão de demanda para vendas no

mercado de previdencia privada?

• Qual o grau de aderencia entre os resultados obtidos através dos modelos

teóricos apresentados e os valores realizados?

1.3. Objetivos, delimitações e relevância do estudo

1.3.1. Objetivos do estudo

O estudo tem como objetivo principal analisar modelos e práticas de previsão

de demanda de vendas no mercado de previdencia privada. Através de um estudo

de caso, realizar uma análise para proposição de melhorias.

A partir dos objetivos específicos, pode-se sintetizá-los da seguinte forma:

• Identificar modelos e métodos de previsão de demanda;

• Aplicar e analisar os modelos e métodos;

• Comparar os resultados obtidos;

• Identificar o método mais eficiente para cada situação.

Page 14: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

14

1.3.2. Delimitações do estudo

O estudo tem como propósito coletar dados do faturamento no ramo de

previdência na filial de vendas do Rio e Janeiro de uma seguradora nacional que

atua no ramo. O estudo de caso constitui-se de uma empresa de abrangência

nacional localizada no Rio de Janeiro, sudeste do Brasil.

A coleta de dados para a realização do estudo de caso será realizada no

periodo de janeiro de 2013 a dezembro de 2016.

Para fins de esclarecimento, vale ressaltar que o estudo será realizado em

apenas uma filial de apenas uma companhia que atua no ramo de previdência

privada. Desta forma, os resultados deste estudo não devem ser generalizados para

outras regiões e companhias, sendo necessária uma análise para observar se esta

pesquisa se enquadra na realidade em questão.

1.3.3. Relevância do estudo

O resultado deste estudo tem como possíveis interessados estudiosos em

métodos de previsão de demanda e gestores no ramo de previdência privada, visto

que o conhecimento na área foi necessário para a elaboração do estudo.

O engenheiro de produção, a partir de sua interdisciplinaridade e capacidade

de se inserir em diversas áreas do mercado por conta de seus conhecimentos em

processos e análises de dados, se demonstra altamente qualificado e capaz de

realizar um estudo de planejamento de demanda, desde que seja conhecida a área

na qual será realizada a análise e o contexto em que se encontra este mercado.

Além disto, a análise de demanda está inserida em uma das 10 subáreas de

conhecimento e atuação do Engenheiro de Produção, que balizam esta modalidade

na Graduação, na Pós-Graduação, na Pesquisa e nas Atividades Profissionais,

segundo a Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO). A análise

de demanda se encontra dentro da subárea chamada pesquisa operacional, que é

definida pela ABEPRO (2008) em seu site da seguinte forma:

“PESQUISA OPERACIONAL

Resolução de problemas reais envolvendo situações de tomada de decisão,

através de modelos matemáticos habitualmente processados computacionalmente. Aplica

conceitos e métodos de outras disciplinas científicas na concepção, no planejamento ou na

operação de sistemas para atingir seus objetivos. Procura, assim, introduzir elementos de

Page 15: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

15

objetividade e racionalidade nos processos de tomada de decisão, sem descuidar dos

elementos subjetivos e de enquadramento organizacional que caracterizam os problemas.

• Modelagem, Simulação e Otimização

• Programação Matemática

• Processos Decisórios

• Processos Estocásticos

• Teoria dos Jogos

• Análise de Demanda

• Inteligência Computacional”

Portanto, pode-se observar que o estudo se localiza em um dos

conhecimentos da subárea de pesquisa operacional e, desta forma, pertencente aos

conhecimentos relacionados à engenharia de produção.

Por fim, pode-se afirmar que o resultado deste trabalho irá acrescentar a

literatura que se refere à análise de demanda e suas metodologias, com o objetivo

de apresentar melhorias e solucionar problemas relacionados ao conhecimento da

subárea.

Page 16: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

16

2. REVISÃO DE LITERATURA

No capítulo anterior, observa-se que a melhoria da análise de demanda pode

significar uma maior eficiência nos resultados previstos, quando comparados com os

resultados realizados. Mas, para que isto seja possível, os objetivos, delimitações e

relevância do estudo devem estar muito bem definidos. Portanto, este capítulo tem

como objetivo abordar o setor estudado e as ferramentas utilizadas na aplicação do

estudo de caso.

2.1. Previdência privada

Ao longo dos anos, a previdência privada vem ganhando cada vez mais

espaço no mercado brasileiro. Isto pode ser visto através do histórico de

contribuições em dois produtos que dominam o mercado de previdência, o Vida

Gerador de Benefício Livre (VGBL) e o Plano Gerador de Benefício Livre (PGBL).

Esta afirmação pode ser constatada no gráfico abaixo:

Figura 1 - Volume de contribuições em PGBL e VGBL no mercado nacional (Adaptado de Superintendência de Seguros Privados – SUSEP)

Podemos observar pelo gráfico uma tendência de crescimento das

contribuições desde 2013 observando o consolidado de cada ano. Além disso,

Page 17: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

17

fazendo um comparativo mensal entre os anos, nota-se também um comportamento

de sazonalidade ao longo dos períodos.

Um estudo mais aprofundado de previsão de demanda seria de grande ajuda

para o mercado, pois desta forma se poderiam prever esforços de vendas e

manutenção de fundos. A previsão com uma boa credibilidade também pode gerar

maior confiança aos executivos da companhia para tomar decisões estratégicas.

2.2. Previsão de demanda

Previsão é um processo metodológico para a determinação de dados futuros

baseado em modelos estatísticos, matemáticos ou econométricos ou ainda em

modelos subjetivos apoiados em uma metodologia de trabalho clara e previamente

definida (MARTINS; LAUGENI, 1998)

Para Klassen & Flores (2001), a previsão de demanda é um processo cujo

domínio é o tempo, isto é, métodos de previsão disponibilizam uma previsão pontual

ou um intervalo de previsão (com determinada confiança) para um instante de tempo

definido.

A importância da previsão de demanda em uma organização é definida por

Davis et al (1997) da seguinte forma: “Muitas empresas reconhecem a importância

da previsão de demanda em todos os níveis de uma organização. Para a produção,

ela é fundamental para a tomada de decisões periódicas envolvendo seleção de

processo, planejamento de capacidade, melhorias de layout, e de decisões

contínuas sobre planejamento da produção, da programação e do estoque.”

Pode-se também classificar a previsão de demanda em três horizontes

diferentes, segundo Buffa & Sarin (1987):

• Curto prazo: estão relacionadas com a programação da produção e

decisões relativas ao controle de estoque.

• Médio prazo: o horizonte de planejamento varia aproximadamente de

seis meses a dois anos. Planos tais como plano agregado de produção e plano

mestre de produção se baseiam nestas previsões.

• Longo prazo: o horizonte de planejamento se estende

aproximadamente a cinco anos ou mais. Auxilia decisões de natureza estratégica,

como ampliações de capacidade, alterações na linha de produtos, desenvolvimento

de novos produtos, etc.

Page 18: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

18

2.3. Métodos de previsão de demanda

Segundo Ballou (2006), os métodos de previsão de demanda foram divididos

em três grupos: qualitativo, projeção histórica e causal. O autor também afirma que

cada grupo difere na acurácia relativa na previsão de longo prazo versus curto

prazo, nível de sofisticação quantitativo usado e base lógica (dados históricos,

opinião de especialistas ou pesquisas) da qual deriva a previsão.

2.3.1. Métodos qualitativos

De acordo com Moreira (2001), os métodos qualitativos são baseados no

julgamento e na experiência de especialistas. Tais técnicas são utilizadas

principalmente quando não existem dados disponíveis ou os dados históricos são

insuficientes para a modelagem matemática.

Percebe-se que o papel da previsão pura e simplesmente intuitiva,

praticamente a única ferramenta disponível para os tomadores de decisão antes da

difusão dos microcomputadores, está diminuindo. A mente humana, apesar de

possuir características únicas com relação à complexidade e o poder para o

armazenamento e associação de informações, está sujeita a vieses e emoções,

sendo geralmente otimista e subestimado a incerteza futura, especialmente no que

se refere à previsão de demanda. (WANKE e JULIANELLI, 2006).

2.3.2. Métodos de projeção histórica

São modelos que detectam mudanças a partir da atualização sempre que

novos dados se tornam disponíveis, uma característica que lhes permite adaptar-se

a mudanças nos padrões de tendência e de sazonalidade. Quando, porém, se trata

de mudança rápida, os modelos só sinalizam tal alteração depois de sua ocorrência.

Por isso, há quem sustente que as projeções por tais modelos retardam mudanças

fundamentais nas séries de tempo e não são eficientes na sinalização de mudanças

fundamentais antes da respectiva ocorrência. (BALLOU, 2006)

Ballou (2006) também acrescenta que a natureza quantitativa da série de

tempo incentiva o uso de modelos matemáticos e estatísticos como ferramentas de

previsão. Ainda segundo o autor, neste método a acurácia que pode ser alcançada

para períodos de tempo previstos de menos de seis meses geralmente é muito boa.

Page 19: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

19

2.3.3. Métodos causais

A demanda de um item ou um grupo de itens está ligada a uma ou mais

variáveis internas ou externas à empresa, que são conhecidas como variáveis

causais. A determinação de uma variável causal é realizada através de uma relação

lógica com a demanda de um item ou um grupo de itens que se deseja obter uma

previsão. Como exemplo deste tipo de método, pode-se citar a regressão simples e

múltipla da demanda sobre uma ou mais variáveis causais. Na regressão, procura-

se enxergar, utilizando-se de pares de valores da demanda e de uma ou mais

variáveis causais, algum padrão que as conecte, e que é expressa por uma equação

matemática (MOREIRA, 2001).

2.4. Componentes de uma série temporal

O processo tradicional de análise de séries temporais envolve a

decomposição dos componentes e a análise individual de cada um deles. Em

seguida, os componentes são combinados a fim de se observar o efeito conjunto.

(BRUNI, 2007).

As séries temporais podem ser dividida em quatro componentes: tendência,

cíclica, sazonal e irregular ou residual.

2.4.1. Componentes de tendência

Segundo Render et al (2000), a componente de tendência é um

movimento gradual ascendente ou descendente ao longo do tempo.

2.4.2. Componente cíclica

Qualquer comportamento regular de sequências de pontos acima e abaixo da

linha de tendência é atribuído à componente cíclica. Sendo assim, pode-se

considerar que a componente cíclica de uma série temporal representa variações

regulares de longo prazo acima e abaixo da linha de tendência. É comum acreditar

que os componentes das séries temporais representem movimentos plurianuais da

economia, por exemplo, períodos de alta inflação seguidos de períodos de baixa

Page 20: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

20

inflação podem levar séries temporais a alternarem indicadores abaixo e acima de

uma tendência geral de crescimento. (DOS SANTOS, 2010).

2.4.3. Componente sazonal

Para Kotler (2000), a componente sazonalidade se refere a um padrão

consistente de movimentação de vendas durante o ano. O autor afirma também que

o componente sazonal pode estar relacionado a fatores climáticos, feriados e

hábitos de comércio.

2.4.4. Componente irregular ou residual

De acordo com Perini e Bertolde (2016), variações irregulares ou aleatórias

correspondem a ruídos na série temporal em decorrência de fatores variados. E

afirmam que, como são aleatórios, não são previstos nos modelos.

2.5. Técnicas de previsão de demanda

Para identificação e manuseio dos componentes descritos anteriormente,

algumas técnicas específicas podem ser utilizadas para tratá-los de maneira

adequada. Estas técnicas estarão descritas a seguir.

2.5.1. Média exponencial móvel

Para se tratar demandas médias, e ainda conseguir acompanhar movimentos

pequenos de tendência ou de mudança de patamares, as previsões baseadas na

média exponencial móvel são as mais utilizadas. Seu modelo exige a armazenagem

de apenas três dados por item (a previsão passada, a demanda e o coeficiente de

correlação), e a sua operação é de fácil entendimento. (TUBINO, 2009).

O autor supracitado expõe que a média exponencial móvel pode ser obtida

através da seguinte equação:

𝑀𝑡 = 𝑀𝑡−1 + 𝛼(𝐷𝑡−1 − 𝑀𝑡−1) (1)

Onde:

𝑀𝑡 = previsão para o período t;

𝑀𝑡−1 = previsão para o período t-1;

Page 21: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

21

𝛼 = coeficiente de ponderação;

𝐷𝑡−1 = demanda no período t-1;

Tubino (2009) determina que o coeficiente de ponderação (α) deve ser fixado

pelo analista entre os valores 0 e 1. Quanto mais próximo de 1, mais o modelo terá

rapidez em reagir a uma variação real da demanda.

2.5.2. Suavização exponencial dupla de Holt

Também conhecido como método da suavização linear de Holt, este modelo

amplia o método de suavização exponencial simples para previsões com séries

temporais que possuem tendência linear, porém não apontam sazonalidade

(MARKRIDAKIS et al, 1998). De acordo com o autor, as equações abaixo

representam estes elementos:

𝐹𝑡+𝑚 = 𝐿𝑡 + 𝑇𝑡𝑚 (2)

Sendo que:

𝐿𝑡 = 𝛼𝑌𝑡 + (1 − 𝛼)(𝐿𝑡−1 − 𝑇𝑡) (3)

𝑇𝑡 = 𝛽(𝐿𝑡 − 𝐿𝑡−1) + (1 − 𝛽)𝑇𝑡−1 (4)

Onde:

𝐹𝑡+𝑚 = previsão para o período t+m;

𝑚 = horizonte de previsão;

𝐿𝑡 = nível de série temporal;

𝑇𝑡 = previsão de tendência da série temporal para o período t;

𝑇𝑡−1 = previsão de tendência da série temporal para o período t − 1;

𝛼 = coeficiente de ponderação da média;

𝛽 = coeficiente de ponderação da tendência;

𝑌𝑡 = demanda do período t.

Page 22: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

22

Seguindo a mesma relação da média exponencial móvel, os coeficientes de

ponderação (α e β) devem ser fixados pelo analista entre os valores 0 e 1.

2.5.3. Método de Holt-Winters

Segundo Makridakis et al (1998), o método de Holt-Winters é utilizado em

situações em que as séries temporais apresentam padrão de demanda com

tendência linear e sazonalidade. O autor também afirma que o método aplica

equações de suavização para estimar o nível, a tendência e a sazonalidade da série

temporal analisada no processo de precisão.

2.5.3.1. Método sazonal multiplicativo de Holt-Winters

O modelo multiplicativo de Holt-Winters se adapta, de forma mais eficiente, a

séries que apresentam comportamento de tendência e sazonalidade multiplicativo,

ou seja, séries onde a amplitude da variação da sazonalidade cresce com o avanço

no nível médio da série temporal (KOEHLER et al, 2001). O método sazonal

multiplicativo de Holt-Winters pode ser descrito através das equações abaixo:

𝐿𝑡 = 𝛼(𝑥𝑡

𝑆𝑡−𝑠) + (1 − 𝛼)(𝐿𝑡−1 + 𝑇𝑡−1) (5)

𝑇𝑡 = 𝛽(𝐿𝑡 − 𝐿𝑡−1) + (1 − 𝛽)𝑇𝑡−1 (6)

𝑆𝑡 = γ(𝑥𝑡

𝐿𝑡) + (1 − γ)𝑆𝑡−𝑠 (7)

�̂�𝑡+𝑘 = (𝐿𝑡 + 𝑛𝑇𝑡)𝑆𝑡−𝑠+𝑚𝑜𝑑(𝑛−1,𝑠)+1 (8)

Onde:

𝐿𝑡 = componente de nível;

𝑇𝑡 = componente de tendência;

𝑆𝑡 = componente de sazonalidade;

𝑠 = período sazonal;

ℎ = horizonte de previsão;

Page 23: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

23

𝑘 = 1, 2, … , h;

𝑚𝑜𝑑(𝑛, 𝑚) = restoda divisão de n por m;

�̂�𝑡+𝑘 = previsão;

𝛼 = constante de suavização da componente de nível 𝐿𝑡;

𝛽 = constante de suavização da componente de tendência 𝑇𝑡;

𝛾 = constante de suavização da componente de sazonalidade 𝑆𝑡;

2.5.3.2. Método sazonal aditivo de Holt-Winters

Para as séries temporais que apresentem tendência e sazonalidade aditiva, o

modelo que contribui com maior eficiência é o modelo aditivo de Holt-Winters.

Portanto, ele é aplicado em séries onde o efeito da sazonalidade não apresenta uma

função do nível médio corrente da série temporal e pode ser adicionado ou subtraído

de uma previsão que dependa apenas do nível e tendência (KOEHLER et al, 2001).

O método sazonal aditivo de Holt-Winters pode ser representado pelas seguintes

expressões:

𝐿𝑡 = 𝛼(𝑥𝑡

𝑆𝑡−𝑠) + (1 − 𝛼)(𝐿𝑡−1 + 𝑇𝑡−1) (9)

𝑇𝑡 = 𝛽(𝐿𝑡 − 𝐿𝑡−1) + (1 − 𝛽)𝑇𝑡−1 (10)

𝑆𝑡 = γ(𝑥𝑡 − 𝐿𝑡) + (1 − γ)𝑆𝑡−𝑠 (11)

�̂�𝑡+𝑘 = 𝐿𝑡 + 𝑘𝑇𝑡 + 𝑆𝑡−𝑠+𝑘 (12)

Onde:

𝐿𝑡 = componente de nível;

𝑇𝑡 = componente de tendência;

𝑆𝑡 = componente de sazonalidade;

𝑠 = período sazonal;

Page 24: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

24

ℎ = horizonte de previsão;

𝑘 = 1, 2, … , h;

�̂�𝑡+𝑘 = previsão;

𝛼 = constante de suavização da componente de nível 𝐿𝑡;

𝛽 = constante de suavização da componente de tendência 𝑇𝑡;

𝛾 = constante de suavização da componente de sazonalidade 𝑆𝑡;

2.6. Medidas de acurácia

As medidas de acurácia servem para conhecer a exatidão de um modelo de

previsão ou para utilizar como parâmetro de seleção de métodos de previsão. As

medidas de acurácia auxiliam na versatilidade do sistema produtivo em produzir

evidências para o sistema de previsão responder de forma rápida as alterações de

padrões de demanda e de mercado (KAHN, 1998).

As diferentes medidas de acurácia conhecidas na literatura de previsão de

demanda na maioria das vezes estão sob a forma de percentuais de erro absoluto

ou erros quadrados (THOMAS, 1996). Entre as formas de medir a acurácia de

previsões, a MAPE (média dos erros percentuais absolutos) é a mais popular, e

pode ser descrita pela equação abaixo (KAHN, 1998):

𝑀𝐴𝑃𝐸 =1

𝑛∑ |

𝑌𝑖−�̂�𝑖

𝑌𝑖|𝑛

𝑖=1 (13)

2.7. Questões e/ou hipóteses

A quantidade de aportes em previdência privada pode estar ligada

diretamente a algumas situações políticas e econômicas em que o país ou região

vive em um determinado momento. Por conta disto, cria-se uma certa dificuldade em

se obter um número preciso na previsão da demanda apenas por métodos

quantitativos.

Page 25: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

25

Desta forma, também podem ser necessárias informações qualitativas a partir

do conhecimento tácito de funcionários experientes na área que, atrelado às

técnicas de previsões já citadas no subcapítulo 2.5, irão determinar um valor mais

preciso em relação aos valores reais nos meses onde se foram realizados a

previsão.

2.8. Definição dos termos

Alguns termos que serão utilizados no presente estudo na área de

previdência privada devem ser conhecidos para que o trabalho seja compreendido

de forma correta. Veremos então algumas palavras chaves que devem ser

entendidas para a boa compreensão do estudo.

• Aporte ou captação

É todo o dinheiro que entra em um fundo de previdência privada. Este aporte

pode ser mensal – onde é aportado mensalmente um determinado valor – ou

esporádico – onde o aporte pode ser feito em qualquer momento.

• Resgate

Oposto ao aporte, o resgate é todo o dinheiro que sai de um fundo de

previdência privada.

2.9. Organização dos estudos

Para fins de organização do presente estudo, o mesmo foi divididos em 5

capítulos. A seguir, seguem cada um deles e seus devidos conteúdos:

• O capítulo 1 tem como objetivo contextualizar a pesquisa,

determinando em qual área de atuação da engenharia de produção será realizada a

pesquisa e o setor do mercado onde será realizado o estudo. Além disto, explicita o

objetivo do trabalho a ser alcançado, a relevância do estudo e suas delimitações.

Page 26: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

26

• O capítulo 2 trata-se da revisão da literatura acerca do conhecimento

empregado na pesquisa, identificando as metodologias e ferramentas existentes e

estudadas para realizar o presente trabalho.

• O capítulo 3 irá ilustrar, de forma mais aprofundada, a metodologia

utilizada na área de conhecimento escolhida. Este capítulo também irá demonstrar

de forma detalhada o caminho percorrido para esta metodologia.

• O capítulo 4 trata-se da apresentação do estudo de caso. Este capítulo

irá discutir os dados obtidos através da aplicação dos métodos de previsão de

demanda.

• Por fim, o capítulo 5 aborda as devidas considerações finais e

recomendações para trabalhos futuros.

Neste capítulo foi abordado o setor onde será realizado o estudo, as

ferramentas que poderão ser utilizadas e a apresentação de como será feita a

organização dos estudos. Dando continuidade ao estudo, o capítulo seguinte irá

definir a metodologia de aplicação do estudo de caso.

Page 27: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

27

3. METODOLOGIA

O presente estudo tem como objetivo definir um método quantitativo de

previsão de demanda, apresentando o menor erro entre a captação prevista e a

realizada em previdência privada.

3.1. População, coleta de dados e amostra

O estudo será realizado em uma empresa de seguros onde suas principais

linhas de negócio são vendas de seguro de vida, capitalização e previdência

privada. Os dados a serem coletados e utilizados serão apenas para a linha de

negócio de previdência privada, onde será determinada uma filial de vendas desta

empresa nesta linha de negócio para se realizar o presente trabalho.

A coleta de dados será extraída através do relatório gerencial de captação em

previdência privada da companhia, que contém o histórico da captação desde

janeiro de 2013. Portanto, o período de amostra deste estudo será de janeiro de

2013 até dezembro de 2015, com o objetivo de projetar mês a mês em todo o ano

de 2016.

3.2. Instrumentos de medida

O estudo utilizará como instrumento de medida diferentes ferramentas e

metodologias de previsão de demanda, a fim de avaliar cada uma delas

separadamente com o resultado realizado ao final do projeto.

3.3. Tratamento e análise de dados

Como dito no subtópico 3.1, os dados serão coletados no relatório gerencial

da companhia. Os dados coletados na filial determinada podem ser vistos por canal

de distribuição ou uma visão consolidada, que nada mais é do que o somatório das

visões por canal de distribuição. Portanto, neste trabalho chamaremos estes canais

da seguinte forma: Canal 1, Canal 2, Canal 3.

Para se obter uma informação mais precisa, coletou-se os dados realizados

de cada canal de distribuição separadamente, pois cada um pode ter um

comportamento diferente em relação a sua captação. Desta forma, serão aplicadas

as ferramentas ou metodologias de previsão de demanda para o histórico de cada

canal de distribuição.

Page 28: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

28

Ao fim, com os resultados obtidos das ferramentas ou metodologias de

previsão de demanda por canal de distribuição, compara-se cada um com os

resultados realizados nos meses projetados. A metodologia ou ferramenta escolhida

como a melhor para este estudo será a que apresentar o menor erro em relação aos

dados reais.

3.4. Limitações do método

Inicialmente, o presente trabalho utilizará como fonte de estudo somente os

aportes em previdência privada na filial da cidade do Rio de Janeiro. Portanto, no

que tange à abrangência geográfica da pesquisa, afirma-se que este deverá ser

limitado na região especificada.

Esta filial foi escolhida por ser uma das filiais em que se observa uma maior

maturidade e estabilidade em aportes. Desta forma, para um estudo inicial, esta filial

é a mais adequada para se desenvolver estudos de previsão de demanda.

O trabalho terá como objetivo de estudo apenas aportes em fundos na linha

de negócio de previdência privada, podendo haver divergências nos resultados em

caso de utilização deste trabalho para as outras linhas de negócio da companhia

(capitalização e seguro de vida).

O presente capítulo determinou de que forma será aplicado o estudo de caso,

determinando a amostra de dados, os instrumentos de medida, o tratamento e

análise de dados e as limitações do método. O capítulo 4 irá ilustrar a aplicação

prática desta metodologia no estudo de caso.

Page 29: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

29

4. ESTUDO DE CASO

4.1. Definição do problema

As previsões de demanda servem como um guia para a política de decisões

de médio e longo prazo; também são úteis no monitoramento do desempenho de

sistemas através de previsões frequentes de curto prazo. A combinação de

previsões de médio ou longo prazo com previsões de curto prazo ajuda a identificar

se o sistema está indo na direção que foi prevista (LINDBERG;

ZACKRISSON,1991).

A seguradora possui no cenário atual apenas a previsão baseada em

experiência dos especialistas da empresa, utilizada principalmente para definição de

metas de vendas. Portanto, um método quantitativo de previsão de demanda servirá

como apoio para as decisões estratégicas da companhia.

4.2. Os canais analisados

Dentre os canais existentes na filial de vendas do Rio de Janeiro da

seguradora, três foram escolhidos. O critério de escolha se deu por conta do

faturamento que cada canal representa. Juntos, estes três canais somam 57% de

toda a captação em previdência privada nesta filial.

Por conta do sigilo das informações da empresa, iremos chamar os canais da

seguinte maneira: Canal 1, Canal 2 e Canal 3. Pelo mesmo motivo, foi utilizado um

fator comum na série histórica para não utilizar valores reais, porém mantendo seu

comportamento.

4.3. Coleta de dados

Determinados os canais de vendas que serão analisados, inicia-se a coleta de

dados. Foram coletadas informações de aportes em previdência privada na filial do

Rio de Janeiro no período de janeiro de 2013 até dezembro de 2015, em valores

mensais. Os dados foram coletados a partir do relatório gerencial de captação em

previdência privada da seguradora.

4.4. Forma de análise

Através dos dados obtidos, foram calculados mês a mês os métodos de

previsão de demanda para cada canal em todo o ano de 2016. Todos os métodos

Page 30: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

30

foram aplicados através de planilhas eletrônicas. O método que apresentar o menor

erro percentual absoluto médio (MAPE) será a metodologia escolhida para o canal

em questão.

As metodologias de previsão de demanda escolhidas para análise são:

• Média móvel simples de 2 meses anteriores (MMS2);

• Média móvel simples de 3 meses anteriores (MMS3);

• Média móvel simples de 5 meses anteriores (MMS5);

• Média móvel ponderada de 3 meses anteriores (MMP);

• Média exponencial móvel (MEM);

• Suavização exponencial dupla de Holt (SEDH);

• Modelo sazonal multiplicativo de Holt-Winters (MSM Holt-Winters);

• Modelo sazonal aditivo de Holt-Winters (MSA Holt-Winters).

Com estes modelos podemos identificar o comportamento de cada canal, seja

ele por média, tendência ou sazonalidade.

4.5. Análise e previsão das séries temporais

4.5.1. Canal 1

4.5.1.1. Série histórica

A série histórica do Canal 1 é representada através do gráfico abaixo:

Figura 2 - Série histórica do Canal 1

0,00

500.000,00

1.000.000,00

1.500.000,00

2.000.000,00

2.500.000,00

3.000.000,00

3.500.000,00

Jan

/13

Mar

/13

Mai

/13

Jul/

13

Set/

13

No

v/1

3

Jan

/14

Mar

/14

Mai

/14

Jul/

14

Set/

14

No

v/1

4

Jan

/15

Mar

/15

Mai

/15

Jul/

15

Set/

15

No

v/1

5

Page 31: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

31

Com as informações de captação do Canal 1, foi realizada a previsão de

demanda para cada método e comparado com o realizado.

4.5.1.2. Análise das previsões

4.5.1.2.1. Média móvel simples de 2 meses anteriores (MMS2)

Figura 3 - Previsão MMS2 versus realizado no Canal 1

4.5.1.2.2. Média móvel simples de 3 meses anteriores (MMS3)

Figura 4 - Previsão MMS3 versus realizado no Canal 1

0

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

3.500.000

Canal 1 MMS2

0

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

3.500.000

Canal 1 MMS3

Page 32: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

32

4.5.1.2.3. Média móvel simples de 5 meses anteriores (MMS5)

Figura 5 - Previsão MMS5 versus realizado no Canal 1

4.5.1.2.4. Média móvel ponderada de 3 meses anteriores (MMP)

Figura 6 - Previsão MMP versus realizado no Canal 1

0

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

3.500.000

Canal 1 MMS5

0

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

3.500.000

Canal 1 MMP

Page 33: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

33

4.5.1.2.5. Média exponencial móvel (MEM)

Figura 7 - Previsão MEM versus realizado no Canal 1

4.5.1.2.6. Suavização exponencial dupla de Holt (SEDH)

Figura 8 - Previsão SEDH versus realizado no Canal 1

0

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

3.500.000

Canal 1 MEM

0

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

3.500.000

Canal 1 SEDH

Page 34: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

34

4.5.1.2.7. Modelo sazonal multiplicativo de Holt-Winters (MSM Holt-

Winters)

Figura 9 - Previsão MSM Holt-Winters versus realizado no Canal 1

4.5.1.2.8. Modelo sazonal aditivo de Holt-Winters (MSA Holt-Winters)

Figura 10 - Previsão MSA Holt-Winters versus realizado no Canal 1

0

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

3.500.000

Canal 1 MSM Holt-Winters

0

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

3.500.000

Canal 1 MSA Holt-Winters

Page 35: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

35

4.5.1.3. Análise do MAPE

Tabela 1 - MAPE das previsões para o Canal 1

Conforme visto através da tabela 1, o método de previsão que apresentou o

menor erro foi o modelo sazonal multiplicativo de Holt-Winters (MSM Holt-Winters).

Portanto, dentre os modelos aplicados, este deverá ser o método mais apropriado

para a previsão de captação no Canal 1.

4.5.2. Canal 2

4.5.2.1. Série histórica

A série histórica do Canal 2 é representada através do gráfico abaixo:

Figura 11 - Série histórica do Canal 2

Com as informações de captação do Canal 2, foi realizada a previsão de

demanda para cada método e comparado com o realizado.

MMS2 MMS3 MMS5 MMP MEM SEDHMSM Holt-

Winters

MSA Holt-

Winters

MAPE 32,56% 30,02% 23,50% 28,73% 21,58% 25,61% 21,49% 24,54%

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

Page 36: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

36

4.5.2.2. Análise das previsões

4.5.2.2.1. Média móvel simples de 2 meses anteriores (MMS2)

Figura 12 - Previsão MMS2 versus realizado no Canal 2

4.5.2.2.2. Média móvel simples de 3 meses anteriores (MMS3)

Figura 13 - Previsão MMS3 versus realizado no Canal 2

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

Canal 2 MMS2

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

Canal 2 MMS3

Page 37: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

37

4.5.2.2.3. Média móvel simples de 5 meses anteriores (MMS5)

Figura 14 - Previsão MMS5 versus realizado no Canal 2

4.5.2.2.4. Média móvel ponderada de 3 meses anteriores (MMP)

Figura 15 - Previsão MMP versus realizado no Canal 2

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

Canal 2 MMS5

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

Canal 2 MMP

Page 38: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

38

4.5.2.2.5. Média exponencial móvel (MEM)

Figura 16 - Previsão MEM versus realizado no Canal 2

4.5.2.2.6. Suavização exponencial dupla de Holt (SEDH)

Figura 17 - Previsão SEDH versus realizado no Canal 2

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

Canal 2 MEM

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

Canal 2 SEDH

Page 39: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

39

4.5.2.2.7. Modelo sazonal multiplicativo de Holt-Winters (MSM Holt-

Winters)

Figura 18 - Previsão MSM Holt-Winters versus realizado no Canal 2

4.5.2.2.8. Modelo sazonal aditivo de Holt-Winters (MSA Holt-Winters)

Figura 19 - Previsão MSA Holt-Winters versus realizado no Canal 2

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

Canal 2 MSM Holt-Winters

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

Canal 2 MSA Holt-Winters

Page 40: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

40

4.5.2.3. Análise do MAPE

Tabela 2 - MAPE das previsões para o Canal 2

Conforme visto através da tabela 2, o método de previsão que apresentou o

menor erro foi o de média exponencial móvel (MEM). Portanto, dentre os modelos

aplicados, este deverá ser o método mais apropriado para a previsão de captação

no Canal 2.

4.5.3. Canal 3

4.5.3.1. Série histórica

A série histórica do Canal 3 é representada através do gráfico abaixo:

Figura 20 - Série histórica do Canal 3

Com as informações de captação do Canal 1, foi realizada a previsão de

demanda para cada método e comparado com o realizado.

MMS2 MMS3 MMS5 MMP MEM SEDHMSM Holt-

Winters

MSA Holt-

Winters

MAPE 41,70% 37,52% 41,39% 43,40% 28,33% 30,59% 32,04% 33,83%

0

1.000.000

2.000.000

3.000.000

4.000.000

5.000.000

6.000.000

7.000.000

8.000.000

9.000.000

Page 41: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

41

4.5.3.2. Análise das previsões

4.5.3.2.1. Média móvel simples de 2 meses anteriores (MMS2)

Figura 21 - Previsão MMS2 versus realizado no Canal 3

4.5.3.2.2. Média móvel simples de 3 meses anteriores (MMS3)

Figura 22 - Previsão MMS3 versus realizado no Canal 3

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

14.000.000

Canal 3 MMS2

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

14.000.000

Canal 3 MMS3

Page 42: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

42

4.5.3.2.3. Média móvel simples de 5 meses anteriores (MMS5)

Figura 23 - Previsão MMS5 versus realizado no Canal 3

4.5.3.2.4. Média móvel monderada de 3 meses anteriores (MMP)

Figura 24 - Previsão MMP versus realizado no Canal 3

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

14.000.000

Canal 3 MMS5

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

14.000.000

Canal 3 MMP

Page 43: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

43

4.5.3.2.5. Média exponencial móvel (MEM)

Figura 25 - Previsão MEM versus realizado

4.5.3.2.6. Suavização exponencial dupla de Holt (SEDH)

Figura 26 - Previsão SEDH versus realizado

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

14.000.000

Canal 3 MEM

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

14.000.000

Canal 3 SEDH

Page 44: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

44

4.5.3.2.7. Modelo sazonal multiplicativo de Holt-Winters (MSM Holt-

Winters)

Figura 27 - Previsão MSM Holt-Winters versus realizado

4.5.3.2.8. Modelo sazonal aditivo de Holt-Winters (MSA Holt-Winters)

Figura 28 - Previsão MSA Holt-Winters versus realizado

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

14.000.000

Canal 3 MSM Holt-Winters

0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

14.000.000

Canal 3 MSA Holt-Winters

Page 45: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

45

4.5.3.3. Análise do MAPE

Tabela 3 - MAPE das previsões para o Canal 3

Conforme visto através da tabela 3, o método de previsão que apresentou o

menor erro foi o de média móvel simples de 2 meses anteriores (MMS2). Portanto,

dentre os modelos aplicados, este deverá ser o método mais apropriado para a

previsão de captação no Canal 3.

O capítulo 4 ilustrou a aplicação de métodos de análise de previsão de

demanda e a comparação destes com os dados realizados pela companhia no

mesmo período. Portanto, foi identificado para cada canal de distribuição de vendas

o método de análise de previsão de demanda mais eficiente entre os métodos

utilizados. A partir dos resultados obtidos, deve-se concluir o presente trabalho com

as devidas considerações finais e recomendações para trabalhos futuros.

MMS2 MMS3 MMS5 MMP MEM SEDHMSM Holt-

Winters

MSA Holt-

Winters

MAPE 41,76% 44,15% 43,63% 49,06% 46,44% 45,36% 49,66% 70,68%

Page 46: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

46

5. CONCLUSÃO

5.1. Considerações finais

O presente trabalho teve como principal objetivo a aplicação e a análise de

seis métodos de previsão de demanda, direcionando a escolha do método mais

apropriado para diferentes canais de distribuição em previdência privada de uma

determinada filial da empresa nacional de seguros.

A partir dos resultados apresentados no capítulo 4, a análise e previsão de

demanda mostrou sua aplicabilidade nos canais analisados. Os resultados podem

ser considerados satisfatórios para o ano de 2016. Estes resultados podem servir

como base para sua utilização nos demais canais e filiais da seguradora.

Através das análises feitas neste trabalho, percebe-se que métodos de

previsão de demanda podem dar uma boa estimativa para aportes em previdência

privada em diferentes canais de vendas da companhia.

5.2. Recomendações para trabalhos futuros

A partir dos métodos estudados e os resultados obtidos neste trabalho, a

aplicação desta análise poderá ser estendida para os demais canais de distribuição

e filiais da companhia. Além disso, como neste estudo foram analisados seis

métodos de previsão, sugere-se também a análise de outros métodos quantitativos

de previsão de demanda.

Além de métodos quantitativos, sugere-se como forma de ampliação da

metodologia proposta a implementação ou incorporação de métodos qualitativos. O

objetivo desta ampliação seria obter ainda mais opções que podem trazer melhores

resultados para a previsão.

Outra possibilidade seria a aquisição de um software especializado em

aplicação de metodologias de previsão de demanda. Com este programa, poderiam

ser realizados novos cenários e comparações com as metodologias aplicadas neste

estudo.

Page 47: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

47

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ABEPRO, Áreas e Sub-áreas de Engenharia de Produção. Disponível em:

<https://www.abepro.org.br/interna.asp?p=399&m=424&ss=1&c=362>. Acesso em

12 de outubro de 2016.

BALLOU, Ronald H. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos/ Logistica

Empresarial/ Ronald H. Ballou ; tradução Raul Rubenich – 5. Ed. – Porto Alegre :

Bookman, 2006.

BRUNI, A. L. Estatística Aplicada à Gestão Empresarial. São Paulo: Atlas, 2007.

BUFFA, E. S.; SARIN, R. K. Modern production/operations management. New

York: John Wiley & Sons, 1987.

CORRÊA, Henrique L.; CORRÊA, Carlos A. Administração de produção e

operações. 2. ed. São Paulo: Atlas, 2010.

DAVIS, M. M.; AQUILANO, N. J.; CHASE, R. B. Fundamentos da Administração

da Produção. 3ª ed. Porto Alegre: Bookman, 1997.

DOS SANTOS, Grace Lissarassa. Análise de métodos de previsão de demanda

para empresa fabricante de produtos de transmissão e distribuição de energia.

2010. 34 p. Monografia Administração – Universidade Federal do Rio Grande do Sul,

2010.

ESTADÃO, Previdência – injusta, insustentável e ineficiente. Disponível em:

<http://opiniao.estadao.com.br/noticias/geral,previdencia-injusta-insustentavel-e-

ineficiente,10000076500>. Acesso em 12 de outubro de 2016.

KAHN, K. Benchmarking sales forecasting performance measures. The Journal of

Business Forecasting. Winter, p. 19-23, 1998.

KLASSEN, R;FLORES, B. Forecasting practices of Canadian Firms: Survey Results

and comparisons, International Journal of Production Economics. V.70, n.2,

p.163-174, 2001.

KOEHLER, A. B.; SNYDER, R. D.; ORD, J. K. Forecasting Models and Prediction

Intervals for the Multiplicative Holt-Winters Method. International Journal of

Forecasting. USA. v.17, n.2, p.269-286, apr./jun. 2001.

KOTLER, P. Administração de marketing. São Paulo: Prentice Hall, 2000.

Page 48: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

48

LINDBERG, E; ZACKRISSON, U. Deciding about the uncertain: The use of

Forecasts as na Aid to Decision-making. Scandinavian Journal of Management. v.

7, n. 4, p. 271-283,1991.

MAKRIDAKIS, S.; WHEELWRIGHT, S.; HYNDMAN, R. Forecasting: Methods and

Applications. 3. ed., New York: John Wiley & Sons, 1998.

MARTINS, P.G.; LAUGENI, F.P. Administração da Produção. São Paulo: Saraiva,

1998.

MOREIRA, Daniel Augusto. Administração da produção e operações. São Paulo:

Pioneira Thomson Learning, 2001.

PERINI, Noéle Bissoli; BERTOLDE, Adelmo Inácio. Previsão de demanda na

indústria de pretóleo: um estudo de caso no estado do Espírito Santo, Revista

Gestão Industrial. V.12, n. 01: p. 156-182, 2016

REIS, J.G.M.; URIO, L.C.S.; MACHADO, S.T.; Santos, R. Previsão de demanda no

mercado de varejo: um estudo de caso em um comércio de baterias

automotivas, SADSJ-South American Development Society Journal,2015, volume 1.

RENDER, Barry; STAIR JUNIOR, R. M.; HANNA, M. E. Análise Quantitativa para

Administração. 10. ed., Porto Alegre: Bookman, 2000.

SENNA, P;TANSCHEIT, R.;GOMES, A. M. Planejando o processo de previsão de

demanda com auxílio da lógica fuzzy. Revista Produção e Desenvolvimento, v.1,

n.2, p.90-103, mai/ago, 2015.

THOMAS R. J. Estimating Demand for services: Issues in Combining Sales

Forecasts. Journal of Retailing ans Consumer Services. v. 3, n. 4, p. 109-119,

1996.

TUBINO, D. F. Planejamento e controle da produção. São Paulo: Atlas, 2009.

VEIGA, Cassia R. P.; VEIGA, Claudimar P.; DUCLÓS, Luiz C. A Acuracidade dos

Modelos de Previsão de Demanda como Fator Crítico de Desempenho

Financeiro na Indústria de Alimentos. Future Studies Research Journal, v. 2, n. 2,

p. 83-107, 2010.

VEJA.COM, Crise da previdência não é prioridade. É uma bomba atômica.

Disponível em: <http://veja.abril.com.br/blog/cacador-de-mitos/economia/crise-da-

Page 49: UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE UFF Final - Felipe... · demanda: o caso de organização do ramo de previdência privada / Felipe Vivarelli Valgode. ... Média móvel ponderada de

49

previdencia-nao-e-prioridade-e-uma-bomba-atomica/>. Acesso em 8 de outubro de

2016.

WANKE, Peter; JUANELLI, Leonardo. Previsão de vendas. São Paulo. Atlas, 2016.