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Avançada


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Título: INTERMITTENT DEMAND FORECASTING IN RETAIL: APPLICATIONS OF THE GAS FRAMEWORK
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): RODRIGO SARLO ANTONIO FILHO

Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - Orientador
Número do Conteúdo: 55086
Catalogação:  29/09/2021 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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=55086@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55086@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55086

Resumo:
Intermittent demand is defined by periods of zero sales interleaved with positive sales with highly variable quantities. Most stock keeping units at the store level can be characterized as containing such demand. Thus, accurate models for predicting series with intermittent demand have major impacts in relation to inventory management. In this dissertation we propose the use of the GAS framework with the appropriate distributions for count data, in addition to their versions with excess of zeroes, and apply the derived models to real data obtained from a large Brazilian retail chain. We demonstrate that the proposed models with excess of zeros are consistently estimated via maximum likelihood and the distribution of the estimator is asymptotically normal. The performance of the proposed models is compared to adequate benchmarks from the time series literature for count data and intermittent demand forecast. Forecasting is evaluated based on the accuracy of both the entire predictive distribution and point forecasts. Our results show that the proposed models, specially the one derived from hurdle Poisson distribution, perform better than the analyzed benchmarks.

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