Marketing e Gestão Comercial Dep. Eng. Electrotécnica Previsões.

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Previsões

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C/PM/P L/P

?

EstratégicoOperacional

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Perda de negócios, clientes, tempo, stocks, salários

Excesso de capacidade

RH contratações / despedimentos / formação

Aprovisionamento stocks necessários

Finanças capital necessário / ROI / financiamento / FMN

Produção que / quando / como produzir / que máquinas

Marketing a quem / a quantos / quando / que preço

Falta de capacidade

previsão

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Q u an titativos Cau sais Q u alitativos

T i p osp rev i sões

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dados MODELOmodelofiável ?

Previsão

N

S Adoptarmodelo

1. Angariar série temporal

2. Mapear dados relevantesa) Peculiaridadesb) Tendênciasc) Linearidadesd) discrepâncias

3. Seleccionar função f quer descreve essa série

4. Encontrar componente aleatória

5. Identificar as variáveis independentes

6. Analisar qualidade dos modelos

7. Adoptar modelos

Modelização:

Variáveisindependentes

Variáveldependente

Erro

YT = f (t, YT-1; $) + t

f (*)

f (.) + t

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t1

Erro do modelo face aos valores da amostra(modelo é testado face aos valores com que foi definido)

Erro do modelo face ao futuro

t1

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Sem tendência ou sazonalidade Sem tendência, com sazonalidade

Tendência linear e sazonalidade aditiva Tendência linear e sazonalidade multiplicativa

Tendência não linear e sazonalidade aditiva Tendência não linear e sazonalidade multiplicativa

Mapeamento de dadosforma geral da função

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Série original

ciclo

sazonalidade

tendência

nível

aleatório

Decomposição de séries

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K

YyK

iii

1

)( Erro médio

Análise do erro de previsões

K

YyK

iii

1

2)( Erro médio quadrático

K

y

YyK

i i

ii

1 Erro % médio absoluto

K

YyK

iii

1 Desvio médio absoluto

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Capacidade de resposta

Estabilidade

Reacção a tendências

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Médias

N

yY t

N

yyyyY Ntttt

t1321 ...

NtNttt ywywywY ...2211

Média cumulativa

Média móvel

Média móvel ponderada

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)(1 tttt YyYY

ttt SIY 1

)( tttt YyYI )]([)( 1111 tttttt SIySII

])[( 111 ttttt SIISS

Suavização exponencial simplesSuavização exponencial simples

Suavização exponencial duplaSuavização exponencial dupla

Suavização exponencial

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tt tmaY

22

ii

iiii

xxn

yxyxnm

n

xm

n

ya ii

Tendência linearTendência linear

Tendências

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Sazonalidade multiplicativa

Sazonalidade aditiva

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tSt xtfY )(

a) Série c/ N períodos (N = sazonalidade)

b) Média móvel centrada (janela = N)

c) Determinar rácio yt/mmc

d) Estimar xS

e) Remover sazonalidade

f) Estimar parâmetros da série desazonalizada

g) Integrar sazonalidade

si' de nº... cmm

y

x

i

i

t

S

i

iii

SSSS x

NxxNx ',se não:

i

i

S

tt x

yy '

tt tfy )(''

tSt ixtfy )('''

Modelos com sazonalidade

Sazonalidade MULTIPLICATIVA

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tSt xaY

a) Série c/ N períodos (N = sazonalidade)

b) Média móvel centrada (janela = N)

c) Determinar valor yt – MMC

d) Estimar xS

e) Remover sazonalidade

f) Estimar parâmetros da série desazonalizada

g) Integrar sazonalidade

si' de nº... cmm

y

x

i

i

t

S

N

xxxx S

SSS iii

'0 ,se não:

iStt xyy '

tt tfy )(''

tSt ixtfy )('''

Modelos com sazonalidade

Sazonalidade ADITIVA

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Modelos causais

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Método Descrição UtilizaçõesPrecisão

Custo relativoCurto prazo Médio prazo Longo prazo

DELPHI

Previsão desenvolvida por painel de especialistas, que respondem a questões. As respostas (anónimas), são, no final de cada sessão dadas aos participantes. De 3 a 6 sessões são necessárias para atingir a convergência na previsão

Planeamento de unidades ou de capacidades de produção – vendas de L/P

Médio a muito bom

Médio a muito bom

Médio a muito bom

Médio/alto

Estudos de mercado

Vendas totais ou produtos individuais

Muito bom Bom Médio Alto

Analogia de ciclo de vida

Baseadas nas fases de introdução, crescimento, maturidade e declínio de proditos similares

Vendas de L/P para planeamento de unidades ou de capacidades

Fraco Médio a bom Médio a bom Médio

Juízo “informado”

Grupo ou individualidades, baseados na experiência, em “palpites” ou em conhecimento de factos sobre a situação

Vendas totais ou produtos individuais

Fraco a médio Fraco a médio Fraco a médio Baixo