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dc.creatorSoares, Tiago Rosa Marques-
dc.date.accessioned2019-08-02T14:10:25Z-
dc.date.available2019-08-02T14:10:25Z-
dc.date.issued2019-07-11-
dc.identifier.citationSOARES, Tiago Rosa Marques. Análise de Séries Temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresa. 2019. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26459-
dc.description.abstractWithin the current market, it can be said that the company that knows its numbers and that has a good strategic planning, becomes a company that is prepared for changes in the market, and therefore more likely to success. The objective of this study is to obtain the forecast for the monthly invoicing of a wholesale company, to identify characteristics inherent to the series under study, such as trend, seasonality and white noise by means of speci c tests, observe the presence and e ects of possible interventions, and adjust time series models that represent the data appropriately. The methodology used in this study is the identi cation and estimation of a model as de ned by Box and Jenkins, more speci cally, a seasonal model represented by SARIMA(p, d, q)(P,D,Q). If it is possible that several models are adjusted for the same data set, we intend to use hypothesis tests and model comparison techniques, such as the absolute mean percentage error. After de ning the appropriate model for the time series, the forecasts were realistic about the observed values of the series.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectSéries Temporaispt_BR
dc.subjectTime Seriespt_BR
dc.subjectBox e Jenkinspt_BR
dc.subjectBox and Jenkinspt_BR
dc.subjectPrevisãopt_BR
dc.subjectForecastpt_BR
dc.subjectSarimapt_BR
dc.subjectSarimapt_BR
dc.titleAnálise de séries temporais para previsão do faturamento mensal de uma empresapt_BR
dc.title.alternativeTime series analysis for forecasting a company's monthly invoicingpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Silva, Maria Imaculada de Sousa-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5214152217965576pt_BR
dc.contributor.referee1Silva, Pedro Franklin Cardoso-
dc.contributor.referee2Guimarães, Ednaldo Carvalho-
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoDentro do mercado atual, pode-se dizer que a empresa que conhece seus números e que conte com uma bom planejamento estratégico, torna-se uma empresa que esteja preparada para mudanças no mercado, tendo portanto mais chances de obter sucesso. O objetivo deste estudo foi obter a previsão para o faturamento mensal de uma empresa atacadista, identificar características inerentes à séries em estudo, como tendência, sazonalidade e ruído branco por meio de testes específicos, observar a presença e os efeitos de possíveis intervenções e ajustar modelos de séries temporais que representaram os dados adequadamente. A metodologia utilizada neste estudo foi a identificação e estimação de um modelo conforme definido por Box e Jenkins mais especificamente,um modelo sazonal representado por SARIMA(p, d, q)(P,D,Q). Sendo possível que vários modelos sejam ajustados para o mesmo conjunto de dados, foi possível utilizar de testes de hipóteses e técnicas de comparação de modelos, como o erro percentual médio absoluto. Após a definição do modelo adequado para a série temporal, as previsões se mostraram realistas quanto aos valores observados da série.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEstatísticapt_BR
dc.sizeorduration52pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADASpt_BR
dc.orcid.putcode60166668-
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