Defesa de Monografia - Graduação

ESCOLA NACIONAL DE CIÊNCIAS ESTATÍSTICAS　

Graduação em Estatística　

A Escola Nacional de Ciências Estatísticas convida para a defesa de Monografia da Graduação intitulada:　

“Aplicação Estatística de Modelos de Séries Temporais na Estimação e Previsão das Vendas Semanais de uma empresa do comércio Varejista Brasileiro”　

Alunos: Gabriel Moreira Motta e Yure Rebelo Ramos　

Orientador: Waldir Jesus de Araujo Lobão　

Data: 11 de julho de 2017 – Terça-Feira　

Horário: 19h30m　

Local: Ence – Rua André Cavalcanti, 106 – Sala 303 – Bairro de Fátima　

Resumo da Monografia:

A administração financeira de uma empresa do comércio varejista brasileiro, quer seja em tempos de crise ou não, é sempre uma tarefa desafiadora para os seus condutores em virtude das incertezas e riscos de mercado que são inerentes a esta atividade econômica. Portanto, atingir o objetivo principal de uma empresa privada, que é o da maximização de seus resultados, requer um bem elaborado e factível planejamento estratégico. Neste sentido, surge a nossa motivação para realização deste trabalho de conclusão de curso, com o objetivo de subsidiar e contribuir para o planejamento da empresa, através da quantificação científica, por método estatístico, do comportamento futuro de relevantes variáveis conjunturais. 　

O trabalho estima as equações de demanda e realiza previsões das vendas semanais para os quatro principais grupos de produtos de uma grande empresa varejista, que por motivos estratégicos não pode ser identificada, através da aplicação de três diferentes modelos de séries temporais: o usual e método de regressão múltipla com defasagens distribuídas; os modelos univariados autorregressivos, integrados, médias móveis, mais conhecidos como ARIMA; e os modelos econométricos VAR-vec, (Vector Autoregression – vector error correction). Os três modelos são estimados e são realizadas previsões dentro de parte da amostra conhecida para um horizonte de interesse de seis semanas. Medidas de erro de previsão são calculadas e a capacidade preditiva é avaliada, ao final da modelagem é selecionado o modelo que apresenta o melhor desempenho. Os resultados obtidos são encorajadores e revelam previsões com baixos erros absolutos médios (MAE) e baixos erro absoluto percentuais médio (MAPE).　

Banca examinadora:　

Dr. Waldir Jesus de Araujo Lobão (Ence/IBGE) - Orientador　

Dra. Manoela Gonçalves Cablo da Silva (DPE/IBGE)　

Coordenação de Graduação　

Denise Britz do Nascimento Silva