Previsão e Séries Temporais para Tomada de Decisão Empresarial em uma Indústria Moveleira da Região de Criciúma–SC - DOI: http://dx.doi.org/10.16930/2237-7662/rccc.v11n32p26-42

Fernanda Cristina Barbosa Pereira Queiroz, Hélio Roberto Hékis, Dalliane Vanessa Pires Andrade, Jamerson Viegas Queiroz, Danielle Moraes de Macêdo

Resumo


Uma previsão adequada deve dar suporte a uma decisão minimizadora de risco por parte dos tomadores de decisão, sendo essencial para o planejamento individual e organizacional de agentes econômicos. Neste sentido, o objetivo deste artigo é realizar um estudo sobre previsão e séries temporais para tomada de decisão empresarial em uma indústria moveleira da região de Criciúma-SC. A metodologia utilizada fundamenta-se na construção de modelos univariados de previsão de preços, com base em dados de séries temporais. O estudo é classificado como exploratório, bibliográfico e um estudo de caso com dados quantitativos. Há uma grande variedade de modelos aplicáveis a estudos desta natureza. Para fins desta pesquisa, optou-se por selecionar o método linear Holt e Holt-Winters e o modelo ARIMA (Auto Regressive Integrate Moving Average). Procurou-se, neste sentido, apresentar os diferentes modelos disponíveis na literatura, objetivando estimar a demanda por móveis para banheiro e projetar vendas futuras. Os resultados mostraram que o modelo ARIMA (Auto Regressive Integrate Moving Average) não se mostrou eficiente no caso analisado, devido ao número pequeno de dados, o que impossibilitou uma análise da sazonalidade, sugerindo-se que a empresa utilize o método de Holt, a fim de estimar o número de produtos a ser vendido e que, à medida que os novos produtos sejam vendidos, os demais modelos sejam testados novamente, uma vez que a incorporação de novos dados irá permitir confirmar a existência ou não da sazonalidade.

Palavras-chave


Previsão; Séries temporais; Decisões empresariais.

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Revista Catarinense da Ciência Contábil, Florianópolis, SC, Brasil. ISSN: 2237-7662


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