MODELOS PARA A PREVISÃO DE CURTO PRAZO

1. MODELOS PARA A PREVISÃO DE CURTO PRAZO

Média Móvel:

[pic 1]

Exemplo:

	Vendas	Média móvel (3 meses)	Média móvel (4 meses)	Média móvel (6 meses)
Janeiro	89
Fevereiro	92
Março	100
Abril	107	93,7
Maio	89	99,7	97,0
Junho	90	98,7	97,0
Julho	87	95,3	96,5	94,5
Agosto	93	88,7	93,3	94,2
Setembro	92	90,0	89,8	94,3
Outubro	110	90,7	90,5	93,0
Novembro	86	98,3	95,5	93,5
Dezembro	107	96,0	95,3	93,0
Janeiro		101,0	98,8	95,8

1. MODELOS PARA A PREVISÃO DE CURTO PRAZO

Média Móvel ponderada:

[pic 2]

onde                             [pic 3]

Exemplo

Dados:

Vendas de janeiro = 115

Vendas de fevereiro = 120

Vendas de março = 105

1. Fatores de ponderação:  0,5 ; 0,3 e 0,2

[pic 4]

Se as vendas de abril foram de 110 uunidades, qual a previsão para maio?

Pmaio = 0,5 x 110 + 105 x 0,3 + 120 x 0,2 = 110,5 ≈ 111

1. Regressão linear

[pic 5]

[pic 6]

[pic 7]

Semana (X)	Demanda (Y)	[pic 8]	[pic 9]	X.Y
1	450	1	1	450
2	430	3	4	860
3	470	6	9	1410
4	480	10	16	1920
5	450	15	25	2250
6	500	21	36	3000
7	520	28	49	3640
8	530	36	64	4240
[pic 10]	3830		204	17770

[pic 11]

[pic 12]

[pic 13]

1. MODELOS PARA A PREVISÃO DE CURTO PRAZO

Suavizamento exponencial:

Hipótese sazonal com tendência:

[pic 14]

[pic 15]

EXEMPLO

        Um comerciante de calçados esportivos pretende programar suas compras com base em uma previsão de vendas semanal.  Os dados de vendas das últimas 20 semanas estão listados a seguir.  Pede-se:

1. previsão para as quatro semanas deste mês;

Semana	Vendas	Semana	Vendas	Semana	Vendas	Semana	Vendas	Semana	Vendas
1	137	5	163	9	210	13	256	17	259
2	55	6	78	10	90	14	102	18	133
3	139	7	161	11	189	15	207	19	235
4	96	8	112	12	128	16	144	20	160

Semanas	Vendas históricas	Reta de regressão	Fator de sazonalidade
1	137	105	1,30
2	55	110	0,50
3	139	115	1,21
4	96	120	0,80
5	163	125	1,30
6	78	130	0,60
7	161	135	1,19
8	112	140	0,80
9	210	145	1,45
10	90	150	0,60
11	189	155	1,22
12	128	160	0,80
13	256	165	1,55
14	102	170	0,60
15	207	175	1,18
16	144	180	0,80
17	259	185	1,40
18	133	190	0,70
19	235	195	1,21
20	160	200	0,80

[pic 16]              [pic 17]

[pic 18]               [pic 19]

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[pic 21]

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