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Título: Previsão de vendas na presença de um elevado número de variáveis : um estudo de caso de itens intra e inter-categoria
Autor(es): Domingues, João Pedro Araujo
Orientador: Zanquetto Filho, Hélio
Palavras-chave: Previsão de vendas
Comércio varejista
Análise de regressão
Controle de estoque
Data do documento: 4-Mai-2018
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: A presente pesquisa teve como objetivo verificar se séries históricas referentes a Intra e Inter-categorias são capazes de melhorar o modelo de previsão de vendas de curto prazo para o varejo. Trata-se de um estudo de caso utilizando regressões múltiplas e o método de seleção de variáveis LASSO (Least Absolute Shrinkage And Selection Operator). Os objetivos específicos consistiram em: (1) confirmar empiricamente a existência de itens complementares e substitutos em Intra e Intercategorias; (2) propor um modelo de previsão que leve em consideração séries de Intra e Inter-categorias; (3) comparar os resultados encontrados entre o modelo de previsão com somente uma série histórica e o modelo proposto com Intra e Intercategorias; (4) identificar se existe diferença entre os resultados do modelo com séries Intra e Inter-categorias. Assim, os principais resultados identificados revelam que foi comprovada a existência de itens complementares e substitutos em Intra e Inter-categorias no nível de gramatura. Além disso, os resultados demonstraram maior prevalência de itens complementares, o que representa em média 88,8% das interações, sendo os demais 11,2% substitutos; os resultados apontam que 83,8% da melhoria dos resultados do RMSE são provenientes das séries Intra-categoria, o que representa a maioria expressiva da contribuição. Dentro deste percentual, a redução média do RMSE foi de 56,30%. Entretanto, o estudo destaca que séries Inter-categorias também são capazes de contribuir com 16,2% para melhorar a acurácia, demonstrando assim uma redução do erro e comprovando a existência de interação entre séries ao longo das categorias. Por fim, conclui-se que a utilização de séries pertencentes apenas a Intra-categoria para compor o modelo de previsão consegue melhorar a acurácia na maioria dos casos, e que a redução alcançada atinge resultados satisfatórios.
In the present work the main objective was verify if time series of Intra and Intercategory were able to improve sales forecasting model in short term for retail. This is a study case that used multiple regression and the methodological selection of variables Lasso (Least Absolute Shrinkage And Selection Operator). The specific objectives were: (1) Confirm empirically the existence of complementarity and substitutability in Intra and Inter-category; (2) Propound a sales forecasting model that uses time series from both Intra and Inter-category; (3) Compare the results between the model which uses only one time series and the model which uses Intra and Inter-category; (4) Identify if there are any difference between the results using Intra or Inter-category. Therefore, the major results have shown the presence of complementarity and substitutability among Intra and Inter-category at weight level. Furthermore, the outcomes have shown the more prevalence of complementarity, with 88.8% of the interactions, and the rest 11.2% were substitutability. Other results displayed that 83.8% of the improvements of RMSE comes from time series from Intra-category, which represents the prime majority. Inside this percentage, the decrease average of RMSE was 56.60%. Meanwhile, the research highlighted that Inter-category was capable to improve 16.2% of accuracy, showing the reduction of the error and proving the series interaction cross-category. Finally, the study concluded that the usage of time series from Intra-category can improve the accuracy in the majority of the cases, and the reduction reached satisfactory outcomes.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/8924
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