Estudo comparativo de séries temporais para previsão de vendas de um produto
Palavras-chave:
Previsão de venda, Modelos de suavização exponencial, Modelos ARIMA, Redes neurais artificiaisResumo
Este artigo apresenta um estudo comparativo de modelos de séries temporais para a previsão de vendas de determinado produto. O estudo teve como objetivo investigar a eficácia, em termos da capacidade preditiva de cada um dos modelos, utilizando uma série temporal real da demanda de determinado produto. Foram utilizados três tipos de modelos para a previsão dos valores futuros: (i) suavização exponencial (SE); (ii) autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA); e, (iii) redes neurais artificiais (RNAs). Após a modelagem, foram selecionados os modelos que apresentaram o melhor resultado em cada categoria supracitada e então comparado o desempenho entre cada. Os resultados demonstraram o modelo de RNAs MLP(6,10,1) como aquele mais eficaz para a série temporal utilizada (MAPE de ajustamento e previsão de 28,55% e 22,33%, respectivamente). Verificou-se que o modelo de RNAs MLP(6,10,1) apresentou um resultado 58% e 48% melhor, em termos de modelagem da série, em relação aos modelos de SE e ao modelo ARIMA, respectivamente. Em termos de capacidade preditiva, verificou-se que o modelo de RNAs MLP(6,10,1) apresentou um resultado 73% e 65% melhor em relação aos modelos de SE e ARIMA, respectivamente. 10.13084/2175-8018/ijie.v6n12p112-133Referências
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