[en] INTERMITTENT DEMAND FORECASTING IN RETAIL: APPLICATIONS OF THE GAS FRAMEWORK

[pt] PREVISÃO DE DEMANDA INTERMITENTE NO VAREJO: APLICAÇÕES DO FRAMEWORK GAS

[pt] RODRIGO SARLO ANTONIO FILHO

[pt] MODELOS GAS

[pt] MODELOS HURDLE

[pt] MODELOS INFLADOS EM ZERO

[pt] SERIE TEMPORAL DE CONTAGEM

[pt] DEMANDA INTERMITENTE

[en] GAS MODELS

[en] HURDLE MODELS

[en] ZERO INFLATED MODELS

[en] COUNT DATA TIME SERIES

[en] INTERMITTENT DEMAND

[pt] Demanda intermitente é definida por períodos de vendas nulas intercaladas com vendas positivas e de quantidade altamente variável. A maior parte das unidades de manutenção de estoque (stock keeping units, em inglês) ao nível loja pode ser caracterizada como contendo demanda desse tipo. Assim, modelos acurados para prever séries com demanda intermitente trazem grandes impactos em relação à gestão de estoque. Nesta dissertação nós propomos o uso do framework GAS com as distribuições adequadas para dados de contagem, além de suas versões com excesso de zeros, e aplicamos os modelos derivados a dados reais obtidos com uma grande rede varejista brasileira. Nós demonstramos que os modelos com excesso de zeros propostos são estimados de forma consistente por máxima verossimilhança e a distribuição dos estimadores é assintóticamente normal. A performance dos modelos propostos é comparada com benchmarks adequados das literaturas de séries temporais para dados de contagem e previsão de demanda intermitente. A avaliação das previsões é feita com base tanto na precisão da distribuição preditiva quanto na precisão das previsões pontuais. Nossos resultados mostram que os modelos propostos, em especial o modelo derivado sob distribuição hurdle Poisson, performam melhor do que os benchmarks analisados.

[en] 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.

CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES

CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES

MARCELO CUNHA MEDEIROS

DENIS BORENSTEIN

RUTGER LIT

2021-09-29

2021-06-10

[pt] TEXTO

application/pdf

INGLÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55086@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55086@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55086