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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.
Febracorp University
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
Febracorp University
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
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
Método Quantitativo
Febracorp University
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)
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
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
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
Decomposição de séries temporais
Identificar e trabalhar com os conceitos de:
Tendência Sazonalidade
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
Febracorp University
Decomposição de séries temporais
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
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Febracorp University
1999 2000 2001
Meses
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
Decomposição de séries temporais
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).
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anos
Crises na Economia
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
Decomposição de séries temporais
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.
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MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
Decomposição de séries temporais
Variações irregulares ou aleatórias: São decorrentes de eventos
fortuitos, totalmente imprevistos, não cobertos pelas classificações
anteriores.
Exemplo: greves, fenômenos meteorológicos.
→ São contingenciais, incertas.
Febracorp University
40.000
50.000
60.000
70.000
80.000
90.000
100.000
110.000
120.000
jan
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jun
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yy
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yy
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yy
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yy
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Faturamento empresa X Jan/05 a dez/07
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
Febracorp University
Faturamento empresa X
Jan/05 a dez/07
40.000
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120.000
100%
80%
40.000
Dia das mães/natal
Componente sazonal
Tendência
Componente aleatório
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70.000
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Identificando Tendência e Sazonalidade
Planilha Excel
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
Febracorp University
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.
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Febracorp University
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
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Linear
y = 8,7658ln(x) - 1,6003 R² = 0,6207
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Logarítimica
y = 2,9239x0,7715 R² = 0,6906
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Potência
y = 0,2263x2 - 0,7877x + 5,8636 R² = 0,9405
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Polinomial ordem 2
y = 0,0231x3 - 0,2232x2 + 1,6442x + 2,7172 R² = 0,9484
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
Polinomial ordem 3
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
Qual linha usar?
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“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
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MM1: M20 = M10
MM2: M20 = média (M19:M18)
MM3: M20 = média (M19:M18:M17)
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Febracorp University
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MM2
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
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MM6
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MM12
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Devemos selecionar o MM que minimiza o erro médio quadrático.
No Excel: =SOMAXMY2()/n
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
Como selecionar o melhor modelo?
EM Q=∑ (yi − ŷi)2
n i
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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
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Planilha de exemplo: Média Móvel
Planilha Excel
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MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
ŷt+1= ŷt + α(yt − ŷt)
Onde 0 ≤ α ≤ 1
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O Primeiro número é igual t1
Nas demais células entra a fórmula =C3+$F$1*(B3-C3)
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EMQ resultante
Estimativas para Alpha=0,1
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
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Percebe-se que a previsão está longe do real
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Resposta: SOLVER
Pergunta: Qual alpha que minimiza o EMQ?
MBA EM GESTÃO COMERCIAL PROJEÇÃO DE VENDAS
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30
32
34
36
38
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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
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Planilha de exemplo: Suavização exponencial
Planilha Excel
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SARIMA
Elemento Sazonal
Fator auto-regressivo
Defasagem (i)
Média móvel
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©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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