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Título: TÉCNICAS PARA DETECÇÃO DE VIÉS EM PREVISÃO DE DEMANDA: COMPARAÇÃO DE DESEMPENHOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor: FELIPE SCHOEMER JARDIM

Colaborador(es):  EUGENIO KAHN EPPRECHT - Orientador
Número do Conteúdo: 55757
Catalogação:  09/11/2021 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=55757@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55757@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55757

Resumo:
Em um mundo globalizado, em contínua transformação, são cada vez mais freqüentes mudanças no perfil da demanda. Se não detectadas rapidamente, elas podem gerar impactos negativos no progresso de um negócio devido à baixa qualidade nas previsões de venda, que começam a gerar valores sistematicamente acima ou abaixo da demanda real indicando a presença de viés. Para evitar esse cenário, técnicas formais para detecção de viés podem ser incorporadas ao processo de previsão de demanda. Diante desse quadro, a presente dissertação compara os desempenhos, via simulação, das principais técnicas formais de detecção de viés em previsão de demanda presentes na literatura. Nesse sentido, seis técnicas são identificadas e analisadas. Quatro são baseadas em estatísticas Tracking Signal e duas são adaptadas de técnicas de Controle Estatístico de Processos. Os modelos de previsão de demanda monitorados pelas técnicas em questão são os de séries temporais estruturadas, associados ao método de amortecimento exponencial simples e ao método de Holt, respectivamente, para séries com nível médio constante e séries com tendência. Três tipos de alterações no perfil da demanda – que acarretam em viés na previsão – são examinados. O primeiro consiste em mudanças no nível médio em séries temporais de nível médio constante. O segundo tipo também considera séries temporais de nível médio constante, porém com o foco em surgimentos de tendências. O terceiro viés consiste em mudanças na tendência em series temporais com tendência pré-incorporada. Entre os resultados obtidos, destaca-se a conclusão de que, para a maioria das situações estudadas, as técnicas baseadas nas estatísticas Tracking Signal possuem desempenho superior às demais técnicas com relação à eficiência na detecção de viés.

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