Previsão de demanda por meio do método auto regressivo médias móveis integrado sazonal - SARIMA: Um estudo em uma empresa do segmento autopeças

Trabalho de Conclusão de Curso
Engenharia de Produção
2013
26 -0,0201 -0,0763 150,9200 (0,000)
27 0,0117 -0,0296 150,9451 (0,000)
TABELA 4 - Função Autocorrelação série Δ 1 (continuação).
Função de autocorrelação para d_PRODUCAO
Defas. FAC FACP Estat. Q (p-valor)
28 0,0261 0,0033 151,0717 (0,000)
29 -0,0413 -0,0239 151,3918 (0,000)
30 0,0906 0,0087 152,9443 (0,000)
31 -0,0942 -0,0066 154,6351 (0,000)
32 0,0044 -0,1928 154,6389 (0,000)
A Tabela 5 contempla o modelo gerado pelo SARIMA (2,1,3) x (2,1,2). Repare que
este modelo não ficou estatisticamente significativo, pois há coeficientes com o p-valor acima
de 0,05 (nível de significância α = 5%). Desta maneira, foi necessário executar uma nova
simulação, tendo como critério a remoção das variáveis que apresentaram os maiores p-valor.
Portanto, serão removidos as constante (const) e a variável Phi 2, que corresponde ao filtro
auto regressivo sazonal de 2º ordem.
TABELA 5 – SARIMA (2,1,3) x (2,1,2).
Modelo 2: Arima usando as observações 2001:02 -2012:06 (T=137)
Estimado usando X-12-Arima (máxima verossimilhança exata)
Variável dependente: (1-L) (1-LS) PRODUCAO
Coeficiente Erro padrão Z P-valor
Const -0,1675730 3,6415600 -0,04603 0,9633
Phi_1 -0,6053530 0,0496320 -12,20000 3,21e-034 ***
Phi _2 -0,9246610 0,0424511 -21,78000 3,45e-105 ***
Phi_1 0,2916220 0,3083640 0,94570 0,3443
Phi_2 0,0318676 0,1072230 0,29720 0,7663
Theta_1 -0,2836450 0,0621304 -4,56500 4,99e-06 ***
Theta_2 0,5019530 0,0529411 9,48100 2,51e-021 ***
Theta_3 -0,8423250 0,0573932 -14,68000 9,13e-049 ***
Theta_1 -0,2137400 0,3038520 -3,99400 6,48e-05 ***
Theta_2 0,2137380 0,3109680 0,68730 0,4919
Media var. dependente 16,49635 D.P. var dependente 1.743,1580
Média de inovação -0,293356 D. P. das inovações 868,6384
Log da verossimilhança -1.136,449 Critério de Akaike 2.294,8970
Critério de Schwarz 2.327,017 Critério Hannan -Quinn 2.307,9500
A Tabela 6 corresponde ao novo modelo SARIMA (2, 1, 3) x (1, 1, 2). Percebe-se, que
este modelo apresentou todos os p-valor inferiores ao nível de significância de 5%, sendo
assim, estatisticamente significativo.
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