Previsão (estatística)

Previsão, em estatística, é o processo de estimativas em situações de incertezas. O termo previsão é semelhante, porém mais geral, e normalmente se refere a estimação de séries temporais ou dados instantâneos. A previsão se evoluiu para a prática do plano de demanda diária em um prognóstico diário dos negócios. A prática do plano de demanda também se refere à previsão de cadeia de suprimentos.^[1][2]

Portanto, as previsões são processos críticos e contínuos necessários para obter bons resultados no planejamento de um projeto. Se classificarmos em relação ao intervalo de tempo, podem ser classificadas em:^[3][4]

1. Previsões de curto prazo (3 meses a 1 ano): Nas empresas modernas, este tipo de previsão é realizada a cada mês ou menos, e seu tempo de planejamento é válido por um ano. Usado para programas de fornecimento, produção, alocação de mão de obra necessária para o número de departamentos de pessoal, planejamento e fabricação, modelo de trabalhadores, e planejamento dos departamentos de fabricação.^[5][6]

2. Previsões a médio prazo (1a 2 anos): É usado para estimar planos de vendas, produção, fluxo de caixa e elaboração de orçamento.^[5][6]

3. Previsões a longo prazo (igual ou superior a 3 anos): Este tipo de previsão é utilizado no planejamento de novos investimentos, lançamentos de novos produtos e tendências tecnológicas de materiais, processos, produtos, bem como na elaboração de projetos. A duração é de três anos ou mais.^[5][6]

Métodos de série temporal

Métodos de séries temporais utilizam dados históricos como base para estimar os resultados futuros. Supõe-se que a procura é uma função do tempo, e que pode estar envolvido em adição os seguintes componentes:^[7][8]

• Tendência
• Ciclos
• Estacionalidades
• Irregularidades

Imerso no modelo em um esquema de aditivo ou multiplicativo. Alguns destes métodos são os seguintes:^[7][8]

• Método ingênuo: simplesmente assumiu que a magnitude da demanda é igual ao última medida.
• Método de médias móveis
• Método de suavização exponencial
• Método de extrapolação
• Método de ajuste de tendência linear
• Método de ajuste sazonal

Métodos casuais / econométricos

Alguns métodos de previsão assumem que é possível identificar os fatores subjacentes que podem influenciar a variável de prever. Se as causas são compreendidas, as projecções podem ser feitas das variáveis ​​que influenciam, para utilização na previsão.^[9][10]

Alguns métodos causais são:

• A análise de regressão, que pode ser linear ou não linear.
• Modelo autoregressivo de média móvel (ARMA)
• Modelo ARIMA
• Econometria

Métodos subjetivos

Métodos subjetivos incorporam julgamentos intuitivos, opiniões e estimativas. Algumas delas são:^[7][8]

• Previsões compostas
• Enquetes
• Método Delphi
• Construção de etapa
• Previsão de tecnologia
• Previsão por analogia

Outros métodos

• Simulação
• Previsão de mercado
• Previsão probabilística
• Previsão conjunto

Previsão precisão

O erro da previsão é a diferença entre o real e previsto do período correspondente.^[11][12]

${\displaystyle E_{t}=Y_{t}-F_{t}}$

Onde ${\displaystyle E_{T}}$ é o erro do período de previsão ${\displaystyle t}$, ${\displaystyle Y}$ é o valor real nesse período e ${\displaystyle f_{t}}$ a valor que estava previsto.^[13][9]

Erro absoluto da média (MAD)	${\displaystyle MAD={\frac {\sum _{t=1}^{N}|E_{t}|}{N}}}$
Erro absoluto do percentual da média (MAPE)	${\displaystyle MAPE={\frac {\sum _{t=1}^{N}|{\frac {E_{t}}{Y_{t}}}|}{N}}}$
Percentagem de desvio absoluto da média(PMAD)	${\displaystyle PMAD={\frac {\sum _{t=1}^{N}|E_{t}|}{\sum _{t=1}^{N}|Y_{t}|}}}$
O erro quadrático da média (MSE)	${\displaystyle MSE={\frac {\sum _{t=1}^{N}{E_{t}^{2}}}{N}}}$
Raiz do erro quadrático da média (RMSE)	${\displaystyle RMSE={\sqrt {\frac {\sum _{t=1}^{N}{E_{t}^{2}}}{N}}}}$

Referências

1. French, Jordan (2017). «The time traveller's CAPM». Investment Analysts Journal. 46 (2): 81–96. doi:10.1080/10293523.2016.1255469
2. 1.1 What can be forecast? | Forecasting: Principles and Practice (2nd ed). [S.l.: s.n.]
3. Kesten C. Green; J. Scott Armstrong (1975). «Role thinking: Standing in other people's shoes to forecast decisions in conflicts» (PDF). Role Thinking: Standing in Other People's Shoes to Forecast Decisions in Conflicts. 39: 111–116
4. Kesten C. Greene; J. Scott Armstrong (2007). «The Ombudsman: Value of Expertise for Forecasting Decisions in Conflicts» (PDF). Interfaces: 1–12. Consultado em 29 de dezembro de 2011. Cópia arquivada (PDF) em 20 de junho de 2010
5. Kesten C. Green; J. Scott Armstrong (1975). «Role thinking: Standing in other people's shoes to forecast decisions in conflicts» (PDF). Role Thinking: Standing in Other People's Shoes to Forecast Decisions in Conflicts. 39: 111–116
6. «Selection Tree». Forecastingprinciples.com. 14 de fevereiro de 1998. Consultado em 28 de agosto de 2012
7. Li, Rita Yi Man; Fong, Simon; Chong, Kyle Weng Sang (2017). «Forecasting the REITs and stock indices: Group Method of Data Handling Neural Network approach». Pacific Rim Property Research Journal. 23 (2): 123–160. doi:10.1080/14445921.2016.1225149
8. Mahmud, Tahmida; Hasan, Mahmudul; Chakraborty, Anirban; Roy-Chowdhury, Amit (19 de agosto de 2016). A poisson process model for activity forecasting. 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE. doi:10.1109/ICIP.2016.7532978
9. Li, Rita Yi Man; Fong, Simon; Chong, Kyle Weng Sang (28 de setembro de 2016). «Forecasting the REITs and stock indices: Group Method of Data Handling Neural Network approach». Pacific Rim Property Research Journal (em inglês). ISSN 1444-5921. Consultado em 24 de outubro de 2022
10. 3.1 Some simple forecasting methods | Forecasting: Principles and Practice (2nd ed). [S.l.: s.n.]
11. Steven Nahmias; Tava Lennon Olsen (15 de janeiro de 2015). Production and Operations Analysis: Seventh Edition. [S.l.]: Waveland Press. ISBN 978-1-4786-2824-8
12. Ellis, Kimberly (2008). Production Planning and Inventory Control Virginia Tech. [S.l.]: McGraw Hill. ISBN 978-0-390-87106-0
13. J. Scott Armstrong and Fred Collopy (1992). «Error Measures For Generalizing About Forecasting Methods: Empirical Comparisons» (PDF). International Journal of Forecasting. 8: 69–80. CiteSeerX 10.1.1.423.508. doi:10.1016/0169-2070(92)90008-w. Cópia arquivada (PDF) em 6 de fevereiro de 2012

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