GUSTAVO MODENESI MODELO DE PREVISÃO DE ... - PRO - USP

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38 Conforme a figura acima ilustra, tem-se que as previsões podem ser feitas de duas formas básicas puras: quantitativamente ou qualitativamente. Podem-se subdividir os modelos de previsão quantitativa em dois subgrupos: os modelos explanatórios e os modelos baseados em séries temporais. De forma sucinta, os modelos explanatórios buscam prever os resultados futuros da variável de previsão através do input de valores futuros de variáveis relacionadas a esta num modelo matemático. Alguns exemplos de modelos de previsão explanatórios são a regressão simples, regressão múltipla e modelos econométricos (os quais fogem do escopo deste texto, não sendo assim aqui abordados). Já os modelos baseados em séries temporais buscam compreender o comportamento passado de séries históricas e extrapolar o mesmo para o futuro, de forma a se obter uma previsão. Alguns exemplos de modelos de previsão baseados em séries temporais são os métodos de suavização exponencial, auto-regressão e os modelos ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Previsão qualitativa é o nome que se dá a previsões que não são geradas diretamente de um modelo matemático, sendo geralmente elaboradas por especialistas (podendo contar com o auxílio ou não de modelos matemáticos). Um método bastante interessante de previsão qualitativa é o método <strong>DE</strong>LPHI que, assim como os outros métodos acima mencionados serão mais bem detalhados posteriormente neste mesmo capítulo. Vale ressaltar que o diagrama apresentado acima é uma classificação conceitual das diferentes formas de se fazer previsões existentes. É perfeitamente possível se fazer combinações de algumas das formas “puras” apresentadas anteriormente para se realizar a previsão de determinada variável num caso real (juntando-se, por exemplo, regressão simples com auto-regressão e ancoragem). De acordo com Hanke (1998), o processo básico de previsão é ilustrado pelo seguinte fluxograma apresentado na figura a seguir:
não sim Definição do problema Coleta de dados Redução e condensação dos dados coletados Análise preliminar dos dados Escolha do método de previsão Construção do modelo Uso do modelo para prever resultados passados Acurácia aceitável? sim Previsão de períodos futuros e uso das previsões em processos decisórios Análise da acurácia das previsões periodicamente Acurácia aceitável? não Analisar padrões dos dados utilizando valores históricos atualizados Figura 4: Processo de previsão A seguir serão apresentados alguns conceitos básicos relacionados ao tema “Previsões”, serão mostradas algumas formas de se analisar a qualidade das previsões obtidas, se discorrerá mais profundamente sobre cada método de previsão citado neste item (quantitativos e qualitativos), e, finalmente, será apresentado um resumo dos métodos de previsão quantitativa apresentados neste texto, apresentando suas aplicabilidades específicas. 39
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