Comparação de combinação de previsões correlacionadas e não correlacionadas com as suas previsões individuais : um estudo com séries industriais

AUTOR(ES)

Martins, Vera Lúcia Milani

DATA DE PUBLICAÇÃO

2011

RESUMO

A realização de previsões adequadas nas indústrias oportuniza o correto dimensionamento de diversos aspectos da gestão da produção. Um dos métodos empregados no intuito de melhorar a precisão das previsões é conhecido como combinação de previsões. Ao longo dos anos, foram publicados estudos de combinação a fim de comparar os métodos já existentes e indicar entre estes, qual o mais acurado. No entanto não há unanimidade em suas conclusões. Entre as combinações existentes, o método da média aritmética é reconhecido como um dos mais utilizados, enquanto que o método da variância mínima é por vezes apresentado como mais acurado e permite em sua formulação a consideração ou não da correlação entre os erros das previsões individuais. No intuito de identificar, para previsões em séries reais industriais, se existe diferença entre a acurácia das previsões individuais e de suas combinações é que este estudo está sendo proposto. A modelagem individual abordada é a ARIMA e a RNA e as medidas empregadas para a escolha do método mais preciso são MAPE, MAE e MSE. O trabalho está estruturado em três artigos, nos quais se realizam comparações entre técnicas de previsão individual e suas combinações. O Artigo 1 aborda a comparação entre as técnicas de previsão individual e as combinações por média aritmética e variância mínima simplificada. O Artigo 2, por sua vez, apresenta um estudo comparativo das técnicas de previsão individuais e as combinações por média aritmética e variância mínima, utilizando a correlação entre os erros na obtenção dos pesos de cada previsão. Por fim, um comparativo entre as três combinações que contemplam este estudo é explicitado no Artigo 3. Como principal resultado, destaca-se o desempenho superior obtido por meio dos métodos de combinação por variância mínima, em especial o método simplificado.

ASSUNTO(S)

gestão da produção combining forecasting previsão de demanda errors correlated métodos estatísticos

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