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Título: PREVISÃO DE DEMANDA DE PASSAGEIROS AÉREOS OFFSHORE UTILIZANDO TÉCNICAS DE SÉRIES TEMPORAIS HIERÁRQUICAS
Autor: TIAGO FARIA ROCHA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 49513
Catalogação:  21/09/2020 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49513@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49513@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49513

Resumo:
Um bom gerenciamento logístico otimiza as atividades de transporte aéreo offshore, tornando-as mais eficientes e diminuindo custos para o contratante. Uma série de decisões estratégicas, por exemplo a contratação de helicópteros e os investimentos em infraestrutura aeroportuária, são dependentes da previsão de demanda de passageiros. O presente trabalho analisou a demanda de transporte aéreo offshore da Petrobras para o Estado do Rio de janeiro, à luz das principais teorias de séries temporais hierárquicas, com o objetivo de identificar qual destas é mais adequada para um horizonte de previsão de doze meses à frente. Foram analisadas as estratégias de single-level approach (bottom-up e top-down), de reconciliação ótima (ordinary least squares e weighted least squares) e de minimização de traço (covariância da própria amostra e valendo-se do shrink estimator), todas utilizando como método de previsão base o amortecimento exponencial. Foram utilizados dados dos anos de 2014 até 2019 de todos os aeródromos usados pela Petrobras no Estado do Rio de Janeiro: Farol de São Tomé, Campos dos Goytacazes, Macaé, Cabo Frio e Jacarepaguá. Os resultados foram avaliados em três métricas distintas de acurácia: RMSE (Root Mean Square Error), MAPE (Mean Absolute Percentage Error) e MASE (Mean Absolute Scaled Error), sendo aplicados para os dois níveis existentes de agregação. Os resultados foram ranqueados para cada técnica, nas três métricas citadas anteriormente, sendo, então, consolidados através de uma média aritmética simples. Ao cabo, concluiu-se que o método de minimização de traço sample covariance é o mais preciso em termos globais.

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