Previsão de vendas na presença de um elevado número de variáveis : um estudo de caso de itens intra e inter-categoria

• Main Authors: Domingues, João Pedro Araujo, 0000-0001-5465-3208
• Other Authors: Brandão, Marcelo Moll
• Format: Others
• Published: Universidade Federal do Espírito Santo 2018
• Subjects: Administração da produção; Previsão de vendas; Comércio varejista; Análise de regressão; Controle de estoque
• Online Access: http://repositorio.ufes.br/handle/10/8924

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:40:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_12344_Dissertação final - Joao Pedro Domingues.pdf: 2123253 bytes, checksum: 15f140655df127331ea9046f8610040f (MD5) Previous issue date: 2018-05-04 === FAPES === A presente pesquisa teve como objetivo verificar se séries históricas referentes a Intra e Inter-categorias são capazes de melhorar o modelo de previsão de vendas de curto prazo para o varejo. Trata-se de um estudo de caso utilizando regressões múltiplas e o método de seleção de variáveis LASSO (Least Absolute Shrinkage And Selection Operator). Os objetivos específicos consistiram em: (1) confirmar empiricamente a existência de itens complementares e substitutos em Intra e Intercategorias; (2) propor um modelo de previsão que leve em consideração séries de Intra e Inter-categorias; (3) comparar os resultados encontrados entre o modelo de previsão com somente uma série histórica e o modelo proposto com Intra e Intercategorias; (4) identificar se existe diferença entre os resultados do modelo com séries Intra e Inter-categorias. Assim, os principais resultados identificados revelam que foi comprovada a existência de itens complementares e substitutos em Intra e Inter-categorias no nível de gramatura. Além disso, os resultados demonstraram maior prevalência de itens complementares, o que representa em média 88,8% das interações, sendo os demais 11,2% substitutos; os resultados apontam que 83,8% da melhoria dos resultados do RMSE são provenientes das séries Intra-categoria, o que representa a maioria expressiva da contribuição. Dentro deste percentual, a redução média do RMSE foi de 56,30%. Entretanto, o estudo destaca que séries Inter-categorias também são capazes de contribuir com 16,2% para melhorar a acurácia, demonstrando assim uma redução do erro e comprovando a existência de interação entre séries ao longo das categorias. Por fim, conclui-se que a utilização de séries pertencentes apenas a Intra-categoria para compor o modelo de previsão consegue melhorar a acurácia na maioria dos casos, e que a redução alcançada atinge resultados satisfatórios.