Previsão de demanda: aplicação do modelo ARIMA em uma empresa revendedora de combustível

Tabela 5 – Função de autocorrelação dos resíduos.
Função de autocorrelação dos resíduos
Defasagem FAC FACP Estat. Q [p-valor]
1 0,0344 0,0344 0,0556 [0,814]
2 -0,202 -0,2034 2,0222 [0,364]
3 -0,0683 -0,0553 2,2526 [0,522]
4 0,081 0,0465 2,5848 [0,630]
5 0,1177 0,0933 3,3035 [0,653]
6 0,0079 0,024 3,3068 [0,769]
7 0,026 0,0764 3,3439 [0,851]
8 -0,0152 -0,0047 3,357 [0,910]
9 0,0105 0,0199 3,3633 [0,948]
10 -0,08 -0,0992 3,7447 [0,958]
11 0,0368 0,0379 3,828 [0,975]
12 -0,2315 -0,2987** 7,2182 [0,843]
13 -0,1843 -0,1892 9,4361 [0,739]
14 0,0639 -0,0363 9,7115 [0,783]
15 0,0038 -0,0959 9,7125 [0,837]
16 -0,01 0,005 9,7197 [0,881]
17 -0,0264 0,0714 9,7721 [0,913]
18 -0,1116 -0,0758 10,7417 [0,905]
19 -0,0521 0,0073 10,9617 [0,925]
20 -0,0209 -0,0475 10,9984 [0,946]
21 0,0466 0,0369 11,1893 [0,959]
22 0,06 -0,0012 11,5207 [0,967]
23 -0,0238 -0,0203 11,5752 [0,977]
24 0,0398 0,0283 11,7352 [0,983]
25 0,1597 0,0872 14,4529 [0,953]
Fonte: Autores
Portanto, por meio dessas análises pode-se concluir que o modelo é preciso para essa
série temporal, o que confirma sua utilização para realizar as previsões.
4.4 Etapa de Previsão
Com a obtenção do modelo mais adequado, a última etapa consiste em realizar a
15