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ADMINISTRAÇÃO DE
RECURSOS MATERIAIS
GESTÃO DE ESTOQUES – PARTE I
Livro Eletrônico
PRESIDENTE: Gabriel Granjeiro
VICE-PRESIDENTE: Rodrigo Teles Calado
COORDENADORA PEDAGÓGICA: Élica Lopes
ASSISTENTES PEDAGÓGICAS: Francineide Fontana, Kamilla Fernandes e Larissa Carvalho
SUPERVISORA DE PRODUÇÃO: Emanuelle Alves Melo
ASSISTENTES DE PRODUÇÃO: Giulia Batelli, Jéssica Sousa, Juliane Fenícia de Castro e Thaylinne Gomes Lima
REVISOR: Mayra Barbosa Souza
DIAGRAMADOR: Charles Maia da Silva
CAPA: Washington Nunes Chaves
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ADRIEL SÁ
Professor de Direito Administrativo, Administra-
ção Geral e Administração Pública em diversos 
cursos presenciais e telepresenciais. Servidor 
público federal da área administrativa desde 
1999 e, atualmente, atuando no Ministério Pú-
blico Federal. Formado em Administração de 
Empresas pela Universidade Federal de Santa 
Catarina, com especialização em Gestão Públi-
ca. Foi militar das Forças Armadas por 11 anos, 
sempre atuando nas áreas administrativas. É 
coautor da obra “Direito Administrativo Facili-
tado” e autor da obra “Administração Geral e 
Pública - Teoria Contextualizada em Questões”, 
ambas publicadas pela Editora Juspodivm.
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ADMINISTRAÇÃO DE RECURSOS MATERIAIS
Gestão de Estoques – Parte I
Prof. Adriel Sá
SUMÁRIO
Gestão de Estoques – Parte I .......................................................................5
Introdução ................................................................................................5
1. Tipos de Estoques ...................................................................................8
2. Planejamento e Controle de Estoques ........................................................8
3. Previsão da Demanda ..............................................................................9
3.1. Tipos de Previsão ...............................................................................10
3.2. Métodos Qualitativos ..........................................................................14
3.3. Métodos Quantitativos ou Matemáticos .................................................16
3.3.1. Decomposição das Séries Temporais ..................................................18
3.4. Pulsos e Passos ..................................................................................21
3.5. Valores Discrepantes ..........................................................................22
3.6. Método das Médias .............................................................................23
3.6.1. Média Móvel Simples .......................................................................25
3.6.2. Média Móvel Ponderada ....................................................................27
3.6.3. Média Móvel com Suavização Exponencial Simples ...............................27
3.6.4. Modelo da Regressão Linear (Modelo dos Mínimos Quadrados) ..............29
3.6.5. Modelo de Ajustamento da Demanda .................................................31
4. Consumo .............................................................................................35
Questões de Concurso ...............................................................................39
Gabarito ..................................................................................................45
Gabarito Comentado .................................................................................46
Referências Bibliográficas ..........................................................................59
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Gestão de Estoques – Parte I
Prof. Adriel Sá
GESTÃO DE ESTOQUES – PARTE I
Introdução
Estoque, naturalmente, refere-se ao armazenamento de material com valor 
econômico para a organização, que é reservado para emprego em momento futuro, 
quando se mostrar necessário às atividades organizacionais.
Do ponto de vista mais tradicional, podemos considerá-lo como representati-
vo de matérias-primas, produtos semiacabados, componentes para montagem, so-
bressalentes, produtos acabados, materiais administrativos e suprimentos variados.
Contabilmente, estoque é um ativo, ou seja, representa dinheiro. Ter muito 
estoque representa custos elevados, enquanto ter pouco estoque pode parar a li-
nha de produção.
A importância do gerenciamento de estoques está diretamente ligada à 
formação do preço final de produtos ou serviços levados ao consumidor, objeti-
vando controlar custos ao longo de toda a cadeia produtiva, assim considerando 
que inventários periódicos possibilitam o conhecimento da quantidade exata de 
materiais em estoque, permitem a avaliação do capital ali existente e do giro do 
estoque, bem como a redução de gastos com cálculos de estoques.
Os estoques são utilizados para melhorar a coordenação de oferta-procura, re-
duzindo, assim, seus custos totais; consequentemente, a manutenção de estoque 
gera a necessidade de armazenagem e manuseio dos produtos (BALLOU, 2001).
Seria muito simples se as empresas pudessem esperar vender 50 unidades para 
adquirir o material necessário para a produção desses itens. Entretanto, cada orga-
nização tem uma realidade própria e se submete a diferentes tipos de demanda do 
mercado. Portanto, exceto na produção sob encomenda, as empresas adquirem a 
matéria-prima e produzem o produto final antes mesmo de se concretizar uma venda.
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Gestão de Estoques – Parte I
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A gestão racional de estoques gera também redução de pedidos de emergência 
e, consequentemente, redução de custos.
Exemplo: imagine uma lanchonete que adquire somente 10 garrafas de Coca-
-Cola do fornecedor a um preço de R$ 3,50 a unidade. Caso não seja vendido no 
dia em questão, o produto fica em estoque para o dia seguinte. Agora, caso sejam 
vendidos todos os produtos e continuem os pedidos, possivelmente a lanchoneteterá que adquirir os refrigerantes no bar da esquina para satisfazer seus clientes. 
O problema é que, nesse estabelecimento, o valor da Coca-Cola de dois litros é de 
R$ 5,00. Por outro lado, a Coca-Cola produz os produtos com dias de antecedência 
para fornecer ao mercado consumidor com base na análise da demanda feita pelos 
seus executivos.
 
O estoque ocorre porque não há harmonia entre fornecimento e deman-
da, e representa recursos em transformação. Logo, para gerir o estoque, deve-se 
considerar aspectos da gestão da demanda, administração de transportes e o es-
paço físico disponível para o armazenamento de materiais (SLACK et al., 2009).
Assim, a gestão de estoques impede que haja desabastecimento tanto de 
matérias-primas e de semiacabados dentro da fábrica quanto de produtos 
acabados no momento em que os clientes fazem o pedido. O estoque funciona 
como um sistema de amortecimento, garantindo a continuidade da produção, 
pois diminui os impactos de falta de materiais.
Nesse sentido, os estoques devem ter um limite superior e inferior de material 
disponível (limites máximo e mínimo de itens). Se muito grande, implica desperdí-
cio de dinheiro. Se muito pequeno, pode ocasionar a paralisação da produtividade. 
Quem definirá o nível de flutuação dos montantes é a política de estoques da com-
panhia, que veremos em tempo oportuno.
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Gestão de Estoques – Parte I
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Falando nisso, o estoque total de uma organização é a soma de matérias-
-primas, materiais em processamento, materiais semiacabados, maté-
rias acabados, produtos acabados.
Estoque são matérias-primas, produtos acabados e semiacabados, compo-
nentes para montagem, sobressalentes e materiais administrativos; portanto, é 
todo recurso disponível que a organização pode utilizar, em determinado momento 
(DIAS, 1990.)
Perceba que tudo representa custo, por isso o estoque é tratado como um ativo. 
A administração do controle de estoques deve minimizar o capital total investido 
em estoques, pois ele é caro e aumenta continuamente, uma vez que o custo fi-
nanceiro também se eleva.
De acordo com Francischini (2002), o custo de estoque pode ser desmembrado 
em quatro partes, que auxiliam na determinação do nível de estoque a ser mantido:
• custo de aquisição: valor pago pela empresa compradora pelo material ad-
quirido;
• custo de armazenagem: incorrido para manter o estoque disponível. O 
cálculo desse custo envolve fatores como aluguel, seguros, perdas e danos, 
impostos, movimentações, mão de obra, despesas e juros;
• custo de pedido: valor gasto pela empresa para que determinado lote de 
compra possa ser solicitado ao fornecedor e entregue na empresa compradora;
• custo de falta: ocorre quando a empresa busca reduzir, ao máximo, seus 
estoques.
Embora atualmente exista empresas que trabalhem sem estoques, a caracterís-
tica de funcionamento e compras do serviço público enseja prazo maior de aquisi-
ção e, portanto, exige a manutenção de estoques.
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Gestão de Estoques – Parte I
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1. Tipos de Estoques
Os tipos de estoques em empresas industriais são os seguintes:
TIPO CONCEITO
Matéria-prima
São itens comprados e recebidos que ainda não entram no processo 
de produção.
Produtos em processo
São matérias–primas que já́ entraram no processo de produção e 
estão em operação.
Produtos acabados
São os produtos que saíram do processo de produção e aguardam 
para serem vendidos como itens completos. 
Peças de manutenção
São itens de reposição de maquinário e equipamentos de manuten-
ção em geral.
Materiais administrativos São itens destinados ao desenvolvimento das atividades empresariais
Materiais auxiliares São itens que irão compor o produto final.
2. Planejamento e Controle de Estoques
Para organizar um setor de controle de estoques, inicialmente deveremos des-
crever suas principais funções:
a) determinar o que deve permanecer em estoque. Número de itens;
b) determinar quando se deve reabastecer o estoque. Prioridade;
c) determinar a quantidade de estoque que será necessário para um período pré-deter-
minado;
d) acionar o departamento de compras para executar a aquisição de estoque;
e) receber, armazenar e atender os materiais estocados de acordo com as necessidades;
f) controlar o estoque em termos de quantidade e valor e fornecer informações sobre 
sua posição;
g) manter inventários periódicos para avaliação das quantidades e estados dos mate-
riais estocados;
h) identificar e retirar do estoque os itens danificados.
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Uma vez definida as funções, toda a movimentação de materiais deve ser re-
gistrada (entradas, saída, perdas etc.). Naturalmente, existem ferramentas que 
auxiliam no controle da movimentação:
• FIFO (first in first out): é a filosofia “primeiro que entra, primeiro que sai” 
(PEPS). Aquele item, cronologicamente mais antigo no estoque, é o primeiro 
a sair. Faz com que o giro de estoque seja conciso e evita que itens fiquem 
parados por muito tempo. Em um cenário inflacionário, a avaliação de esto-
ques pelo método PEPS garante a atualização do custo do estoque de acordo 
com as variáveis econômicas;
• LIFO (last in first out): último que entra, primeiro que sai (UEPS). Esse método 
é indicado para materiais que não têm prazo de validade. Entretanto, deve-se 
manter um rigoroso controle para itens não ficarem tempo demais no local;
• FEFO (first to expire first out): primeiro que vence, primeiro que sai. Imagine 
um centro de distribuição da Coca-Cola que recebe produtos de três fábricas 
distintas. Nesse caso, a melhor maneira de gerenciar o estoque é pela data 
de validade dos produtos.
3. Previsão da Demanda
A análise da demanda é de vital importância para uma empresa, desde aspectos 
estruturais (inclusive sua rede) a estratégias de mercado. Infere-se que as áreas 
mais envolvidas na previsão de demanda são o departamento de marketing, o de-
partamento de produção e, consequentemente, o gestor de materiais.
Inclusive, a previsão da demanda é utilizada em entidades com ou sem fins lu-
crativos. Nas sem fins lucrativos, também é necessário o planejamento das opera-
ções de maneira que disponha de estrutura para desempenhar suas atividades-fim.
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Não é fácil fazer a previsão da demanda. Existemdiversas formas de fazê-
-la, e a maioria envolve pesados cálculos matemáticos. Veremos, a seguir, as 
principais formas.
Quanto mais precisa for a previsão de demanda, mais simples é o controle de esto-
ques. Entretanto, dificilmente essas previsões são exatas, logo, as empresas utili-
zam estoques para reduzir efeitos causados pela diferença entre oferta e demanda 
(BALLOU, 2006).
3.1. Tipos de Previsão
É possível classificar os métodos de previsão segundo critérios variados, 
mas a classificação mais simples, provavelmente, é aquela que leva em conta 
o tipo de abordagem usado, ou seja, os tipos de instrumentos e conceitos que 
formam a base da previsão.
Hora podemos dizer que a demanda é dependente; hora, que é independente:
• demanda independente: é aquela fora do controle da empresa. Depen-
de das condições e necessidades do mercado;
• demanda dependente: está sob o controle da empresa, pois depende de 
itens ligados a ela.
Existem diversos modelos de previsão, sendo necessário decidir qual adotar.
Na prática, pode ser difícil para as empresas se decidirem por um ou outro 
modelo. Como nenhum modelo é completo e todos apresentam vantagens e 
desvantagens, na prática, as empresas buscam a utilização de diversos deles 
conjuntamente.
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É importante saber que alguns autores dividem os modelos de previsão em ape-
nas dois. A exemplo, Moreira (1998):
a) Qualitativos (ou baseados no julgamento) – são métodos que repousam basica-
mente no julgamento de pessoas que, de forma direta ou indireta, tenham condições de 
opinar sobre a demanda futura, tais como gerentes, vendedores, clientes, fornecedores 
etc. Não se apoiam em nenhum modelo específico, embora possam ser conduzidos de 
maneira sistemática. São muito úteis, por exemplo, quando da ausência de dados (ou 
frente a presença de dados não confiáveis) ou do lançamento de novos produtos.
b) Matemáticos (ou quantitativos) – são aqueles que utilizam modelos matemáticos 
para que se chegue aos valores previstos. Permitem controle do erro, mas exigem infor-
mações quantitativas preliminares. Os métodos matemáticos subdividem-se em:
– Métodos causais – nos quais a demanda de um item ou conjunto de itens é relacionada 
a uma ou mais variáveis internas ou externas à empresa. Tais variáveis são chamadas 
de variáveis causais. A população, o PNB (Produto Nacional Bruto), o número de alvarás 
expedidos para construção, o consumo de certos produtos etc. são alguns exemplos de 
variáveis causais. Na verdade, o que determina a escolha de uma determinada variável 
causal para a previsão da demanda é a sua ligação lógica com esta última. Caso se te-
nha uma boa estimativa desse valor, será́ possível obter a projeção desejada para um 
produto ou grupo de produtos em estudo.
– Séries temporais – a análise destas séries não exige além do conhecimento de valores 
passados da demanda (ou, de forma geral, da variável que se quer prever). A expressão 
série temporal indica apenas uma coleção de valores da demanda tomados em instantes 
específicos de tempo, geralmente com igual espaçamento. A expectativa é a de que o 
padrão observado nos valores passados forneça informação adequada para a previsão 
de valores futuros da demanda.
Nesse contexto, é particularmente importante saber o que ocorre nos níveis de 
previsão.
Previsão de curto prazo (até três meses): nesse modelo de previsão, a ideia de 
que o futuro é uma continuação do passado é mais aceita (as tendências do passo pró-
ximo são tendências para o futuro próximo). Para isso, utiliza-se a correlação entre ven-
das passadas, que são analisadas pelos modelos intrínsecos (séries temporais simples).
Previsão de médio prazo: quando o horizonte temporal é alongado, é mais 
improvável que os padrões de demanda sejam repetidos. Nesse ponto, adota-se o 
modelo extrínseco (causais) para a previsão.
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Previsão de longo prazo: quando o horizonte temporal é ampliado ainda mais 
(anos), é muito pouco provável que a demanda do passado se repetirá no futuro.
Nesses casos, adota-se a hipótese de que o futuro não guarda relação direta 
com o passado, pelo menos não em relação que possa ser modelada matematica-
mente. A previsão, muitas vezes, necessita ser derivada, portanto, da opinião de 
especialistas, que utilizam métodos específicos para chegar a um consenso sobre 
essas opiniões (CORRÊA, 2009).
PREVISÃO PRAZO TÉCNICA USO
CURTO PRAZO 0 – 3 meses Séries temporais
Produtos ou serviços 
individuais
MÉDIO PRAZO
3 meses – 2 
anos
Modelos causais ou 
julgamento
Vendas totais ou por 
grupo de produtos
LONGO PRAZO + 2 anos
Modelos causais ou 
julgamento
Vendas totais
Na essência de cada uma das previsões, está o grande desafio de prever a de-
manda, literalmente. As observações da demanda formam um padrão denominado 
de séries temporais, que podem ser divididas em cinco padrões básicos:
FORMA PADRÃO FUNCIONAMENTO
Pode ser previsto. 
Combinam em 
graus variados para 
definir o padrão de 
tempo fundamental.
Horizontal Flutuação de dados em torno de uma média constante.
Tendencial
O aumento ou a redução sistemática na média das séries 
ao longo do tempo.
Sazonal
Um padrão de aumentos ou reduções na demanda, 
que pode ser repetido, dependendo da hora, do dia, da 
semana, do mês ou da estação.
Cíclico
Os aumentos ou reduções graduais menos previsíveis na 
demanda por período mais longo do tempo (anos ou décadas).
Não pode ser pre-
visto. Resultado de 
causas eventuais.
Aleatório Variação imprevisível da demanda.
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O funcionamento desses padrões é o seguinte:
Nesse ponto, já podemos concluir que a demanda pode ser constante ou va-
riável. A constante, obviamente, é aquela em que as variações ao longo do tempo 
são pequenas. Já a variável altera-se ao longo do tempo e, apesar de alguns auto-
res incluírem outros efeitos, é explicada basicamente por três fatores: tendência, 
sazonalidade e ciclicidade.
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3.2. Métodos Qualitativos
Os métodos qualitativos baseiam-se no julgamento e na experiência de pesso-
as que possam, por suas próprias características e conhecimentos, emitir opiniões 
sobre eventos futuros de interesse (MOREIRA, 1998).
Basicamente, são subjetivos.Eles são indicados quando não há série histórica 
que sirva de base para uma decisão.
As técnicas de previsão, por meio de dados qualitativos, baseados no julgamen-
to de dados subjetivos, fogem do escopo desta e da administração da produção 
propriamente dita. Modelos qualitativos de previsão de demanda são ampla e mi-
nuciosamente descritos na literatura da área de marketing.
Assim, descrevo, aqui, os modelos mais citados na literatura. Veja a seguir.
Predição: trata-se de um método nada científico. É baseado em critério total-
mente objetivos e tem natureza duvidosa. Trata-se, na verdade, de uma aposta 
baseado na “visão ou sentimento”.
Opinião dos executivos: quando não há histórico do passado, como é o caso 
em novos produtos, a opinião de especialistas pode ser a única fonte de informa-
ções para preparar a previsão de demanda. “São previsões baseadas no julgamen-
to e opinião de um pequeno grupo de executivos de alto nível, geralmente ligados 
às áreas comercial, financeira e de produção.” (PEINADO e GRAEML, 2007).
Opinião da força/equipe de vendas: as estimativas dadas pela equipe de 
vendas são agregadas e, normalmente, transformam-se em meta de vendas. “De-
senvolver previsões com base na opinião do pessoal envolvido diretamente com as 
vendas pode ser uma alternativa interessante, uma vez que é essa área que lida 
diretamente com os consumidores.” (MOREIRA, 1998).
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Indicadores econômicos: as empresas podem descobrir a existência de uma 
relação direta, ou correlação, entre as vendas de alguns ou de todos seus produtos 
e essas condições. Alguns indicadores comumente usados são (MAYER, 1990):
• renda per capita;
• produção de automóveis;
• renda agrícola;
• nível de emprego;
• renda nacional bruta;
• depósitos bancários;
• produção de aço;
• produção industrial.
Pesquisa com clientes/mercado: refere-se ao fato de que são os clientes 
que determinam a demanda.
Esta metodologia é imprescindível para a colocação de um novo produto no mercado. 
Uma pesquisa é qualquer investigação organizada executada para se obter informações 
para solução de problemas. Ela proporciona informações sistematizadas capazes de 
orientar as decisões, podendo envolver estudos in- formativos, descritivos, explana-
tórios ou preditivos. A pesquisa de mercado é uma pesquisa preditiva para levantar a 
intenção de compra diretamente do mercado consumidor. Trata-se de um estudo siste-
mático que deve seguir de- terminadas regras estatísticas. (PEINADO e GRAEML, 2007).
Método Delphi: consiste na reunião de um grupo de pessoas (um não sabe 
quem são os demais) que deve opinar sobre determinado assunto, dentro de regras 
predeterminadas para a coleta e a depuração das opiniões.
Como qualquer outro método, o Delphi apresenta vantagens e desvantagens. Sua van-
tagem é que ele permite a obtenção de opiniões pessoais sem que se estabeleçam inte-
rações dentro do grupo, as quais poderiam distorcer os resultados. Entretanto, é muito 
sensível à qualidade do instrumento de coleta de opiniões: como o contato pessoal é 
evitado, não há mecanismos para o debate de eventual ambiguidade em algumas ques-
tões. (NAHMIAS, 1993).
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Analogia histórica: trata da análise de produtos similares (um novo produto 
sem dados x dados históricos de um produto similar).
MÉTODO FUNCIONAMENTO
Predição Critério totalmente subjetivo (aposta, sentimento, visão etc.).
Opinião de 
executivos
O júri de executivos (ou especialistas) trata da troca de opini-
ões, experiências e conhecimentos técnicos da diretoria.
Pesquisa de 
mercado
Busca determinar o interesse do consumidor externo criando 
e testando hipóteses.
Estimativa de 
vendas
Opinião pessoal da equipe de vendas (geralmente é a meta).
Método Delphi Busca o consenso de grupo de especialistas (anônimos).
Indicadores 
econômicos
Busca descobrir a relação ambiente econômico com a 
demanda de seus produtos.
Analogia his-
tórica
Análise de produtos similares (um novo produto sem dados x 
dados históricos de um produto similar).
3.3. Métodos Quantitativos ou Matemáticos
A demanda tem variações que não podem não ser previstas pelos modelos de 
previsão. Entre as principais causas, as mais comuns são:
Aleatoriedade – consiste na variação da demanda vinculada à dependência de fatores 
incertos, sujeitos. Ao acaso, eventualmente até em caráter acidental.
Análise da Tendência – constitui valiosa ferramenta para prevermos demandas, consi-
derando ou não dados do passado e respeitando propensões.
Sazonalidade – Consiste em fenômeno relativo a demandas que flutuam ciclicamente, 
segundo um padrão bem estabelecido. Essas demandas podem ser projetadas pela apli-
cação de um fator ou índice de correção. (ACCIOLY, 2008).
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Gestão de Estoques – Parte I
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Na prática, juntamos informações históricas...
E transformamos em dados para o futuro:
Se o período coberto for suficientemente longo, o padrão de demanda resultan-
te permite distinguir quatro comportamentos ou efeitos associados com uma série 
temporal (MOREIRA, 1998):
a) Efeito de tendência. Confere à demanda uma tendência a crescer ou a decrescer 
com o tempo. Pode ocorrer, também, de a demanda manter-se estacionária, variando 
sempre em torno de um valor médio.
b) Efeito sazonal (ou estacional). Representa o fato de que a demanda de muitas mer-
cadorias assume comportamentos semelhantes em épocas bem definidas do ano. Por 
exemplo, em um gráfico, parte do seu aspecto de “dente de serra” pode ser atribuído 
ao efeito sazonal.
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c) Ciclo de negócios. Constitui-se em flutuações econômicas de ordem geral, de pe-
riodicidade variável, decorrentes de uma multiplicidade de causas ainda em debate. São 
movimentos típicos das economias capitalistas modernas, de difícil previsão.
d) Variações irregulares ou ao acaso. Como o nome indica, são variáveis devidas a 
causas não identificadas, que ocorrerem no curto e no curtíssimo prazo, diferentemente 
dos ciclos de negócios. Pelo simples fato de ocorrerem ao acaso, tais variações não po-
dem ser previstas por nenhum modelo de previsão.
3.3.1. Decomposição das Séries Temporais
A decomposição das séries objetiva isolar os componentes para que possam ser 
tratados de forma individual.Basicamente, existem dois modelos.
Modelo aditivo: a série é composta pela soma de seus componentes. Cada 
uma das quantidades é expressa em valores em unidade de demanda:
Y = (T) + (S) + (C) + (i) Y = valor da série (demanda prevista) T = 
componente de tendência
S = componente de sazonalidade
C = componente cíclica
i = resíduo devido a flutuações irregulares 
Obs.:� as quantidades são expressas em unidades da demanda que se somam.
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Modelo multiplicativo: é representado pela multiplicação de seus componen-
tes. Nesse modelo, apenas a tendência T é expressa em unidades de demanda, 
sendo as demais quantidades expressas em porcentagens dessa tendência:
 Y = (T) x (S) x (C) x (i) Y = valor da série (demanda prevista) T = 
componente de tendência
S = componente de sazonalidade
C = componente cíclica
i = resíduo devido a flutuações irregulares 
Na prática, o modelo multiplicativo é o mais utilizado. Inclusive, pode ser utili-
zado em um horizonte temporal curto. Nessa hipótese, a análise estaria na mesma 
fase do ciclo de negócios, ou seja, C = 1. Portanto, seria representado pela seguin-
te função simplificada:
 Y = (T) x (S) Y = valor da série (demanda prevista) T = componente 
de tendência
S = componente de sazonalidade 
Obs.:� S, nesse caso, já incorporaria o efeito sazonal e as variações ao acaso.
Reforçando! A decomposição de séries temporais é apoiada nos seguintes 
componentes:
• Tendência: é a orientação geral, para cima ou para baixo, dos dados his-
tóricos;
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• Ciclicidade: são padrões de variação dos dados de uma série que se repete a 
cada determinado intervalo de tempo. Vendas que se concentram nos últimos 
dias do mês são um exemplo de ciclicidade.
Obs.:� a sazonalidade é um tipo de ciclicidade anual.
Aleatoriedade: são erros ou variações da série histórica de dados que não são 
devidas a variáveis presentes no modelo de previsão. São numerosos fatores, cada 
um dos quais sem uma capacidade relevante de explicar a variação da variável 
analisada, que, por inviabilidade ou impossibilidade de inclusão, são deixados de 
fora do modelo (CORREA, 2009):
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Nesse contexto, acho muito bacana os conceitos apresentados pela IBM:
As tendências também podem ser lineares ou não lineares. As tendências lineares são 
incrementos aditivos positivos ou negativos no nível da série, comparado com o efeito do 
interesse simples no principal. As tendências não lineares são muitas vezes multiplicativas, 
com incrementos que são proporcionais a um ou mais valores de série anteriores (IBM).
Algumas séries, como taxa de desemprego, exibem claramente o comportamento cícli-
co, no entanto, a periodicidade do ciclo varia ao longo do tempo, tornando difícil prever 
quando uma alta ou baixa ocorrerá. Outras séries podem ter ciclos previsíveis, mas não 
se ajustam de modo organizado no calendário gregoriano ou possuem ciclos maiores 
que um ano. Por exemplo, as marés seguem o calendário lunar, viagens e comércio in-
ternacionais relacionados a Jogos Olímpicos aumentam de quatro em quatro anos e há 
muitos feriados religiosos em que as datas gregorianas alteram de ano a ano.
Os padrões cíclicos não sazonais são difíceis de modelar e geralmente aumentam a in-
certeza na hora da previsão. O mercado de ações, por exemplo, fornece várias instân-
cias de séries que vem desafiando os esforços dos previsores. Todos os mesmos padrões 
não sazonais devem ser considerados quando eles existirem. Em muitos casos, ainda é 
possível identificar um modelo que ajuste os dados históricos razoavelmente bem, for-
necendo a melhor chance de minimizar a incerteza na previsão.
3.4. Pulsos e Passos
Algumas séries a serem analisadas apresentam “mudanças repentinas”. Ao ob-
servar tal acontecimento, é necessário identificar uma explicação plausível, pois, do 
contrário, os modelos de previsão estarão arruinados.
PULSO PASSO
Mudança temporária repentina Mudança permanente repentina
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Exemplo: imagine caso o governo anuncie que, nos próximos cinco dias, a gasoli-
na será revendida pelos postos de combustíveis com zero de impostos. Certamen-
te, haveria um aumento exponencial de consumo nesses dias vindouros e, após a 
data fatídica, o consumo voltaria ao normal. Tal circunstância não pode ser levada 
em conta ao modelar as séries.
O mesmo acontece com as promoções das lojas. Uma semana de black friday 
não pode interferir na previsão. Assim, é necessário especificar essa intervenção 
nesse ponto e daí sim ajustar o modelo (pode, entretanto, servir de previsão para 
a próxima black friday).
3.5. Valores Discrepantes
Aquelas mudanças que não puderem ser explicadas em séries temporais são 
chamadas de valores discrepantes. Tais valores podem influenciar significativamen-
te a análise da série e afetar o modelo de previsão.
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Todos esses valores discrepantes são classificados como deterministas porque 
afetam somente o nível médio da série.
Valor discrepante aditivo. Um valor discrepante aditivo aparece como um valor sur-
preendentemente grande ou pequeno ocorrendo para uma observação única. Observa-
ções subsequentes não são afetadas por um valor discrepante aditivo. Os valores dis-
crepantes aditivos consecutivos normalmente são referidos como correções de valor 
discrepante aditivo.
Valor discrepante inovador. Um valor discrepante inovador é caracterizado por um 
impacto inicial com efeitos que aguardam observações subsequentes. A influência dos 
valores discrepantes pode aumentar com o decorrer do tempo.
Valor discrepante de mudança de nível. Para uma mudança de nível, todas as ob-
servações que aparecerem após o valor discrepante se movem para um novo nível. Em 
contraste com valores discrepantes aditivos, um valordiscrepante de mudança de nível 
afeta muitas observações e tem um efeito permanente.
Valor discrepante de mudança temporária. Os valores discrepantes de mudança 
temporária são semelhantes aos valores discrepantes de mudança de nível, mas o efeito 
do valor discrepante diminui exponencialmente durante as observações subsequentes. 
Eventualmente, a série retorna para seu nível normal.
Valor discrepante aditivo sazonal. Um valor discrepante aditivo sazonal aparece 
como um valor surpreendentemente grande ou pequeno ocorrendo repetidamente em 
intervalos regulares.
Valor discrepante de tendência local. Um valor discrepante de tendência local pro-
duz um desvio geral na série causado por um padrão nos valores discrepantes após o 
início do valor discrepante inicial (IBM).
3.6. Método das Médias
Os métodos, em geral, são chamados de métodos das médias. Moreira (1998) 
explica algumas peculiaridades:
a) a previsão é sempre obtida por intermédio de algum tipo de média que leva em conta 
valores reais anteriores da demanda;
b) ao contrário do que acontece com as regressões, se pode prever um período à frente, 
embora seja possível conceber adaptações para se obter um maior número de previsões 
futuras;
c) as médias são móveis, o que significa que, a cada nova previsão, são abandonados 
(ou mais fracamente ponderados) os valores mais antigos da demanda real e incorpo-
rados os mais novos.
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A forma de cálculo das médias permite a distinção entre os vários modelos e 
depende do tipo de demanda.
Demanda estável: sendo a demanda estável, a ciclicidade também é estável, 
assim como a projeção futura.
Demanda instável: sendo a demanda instável, a sazonalidade/ciclicidade tam-
bém é.
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Os ciclos sazonais estão ligados ao intervalo de sua série. Por exemplo, dados mensais 
normalmente abrangem trimestres e anos. Uma série mensal pode mostrar um ciclo 
trimestral significativo com uma caída no primeiro trimestre ou um ciclo anual com um 
pico em cada dezembro. Declara-se que as séries que mostram um ciclo sazonal de-
monstram sazonalidade.
3.6.1. Média Móvel Simples
A média móvel simples, de fato, é simples. Consiste em calcular, prever a de-
manda (futura) com base na média aritmética dos últimos períodos das demandas 
anteriores(n)
Esse método estima a média e remove os efeitos da flutuação aleatória. Assim, 
quanto maior for o tamanho de n, maior é a influência do passado no futuro. Por 
isso, de praxe, utiliza-se somente três períodos anteriores (mas nada impede maior 
amplitude n). Uma desvantagem do método da média aritmética é a inexistência de 
diferentes pesos entre os valores mais antigos e os valores mais recentes.
Ainda, quero que você fique atento(a) ao seguinte:
O modelo de previsão de demanda da média móvel simples é o mais elementar dentre 
os modelos de previsão quantitativos e deve ser aplicado apenas para demandas 
que não apresentem tendência ou sazonalidade, em outras palavras, em situações 
em que a demanda observada no passado apresente pouca variação em seu comporta-
mento, não havendo crescimento ou diminuição ao longo do tempo, tampouco flutua-
ções periódicas. Este tipo de demanda ocorre para produtos em sua fase de maturidade, 
do gênero de alimentação básica, como arroz, feijão, macarrão, sal etc., ou produtos de 
higiene básica como sabão, sabonetes, dentifrícios etc. Cabe lembrar que tais exemplos 
não constituem regra. A demanda pode ser afetada por fatores externos como promo-
ções de vendas, ações da concorrência, panorama econômico, além de outros, que não 
devem ser desconsiderados e precisam ser incluídos na análise para a previsão. (PEI-
NADO e GRAEML, 2007).
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Inclusive, o autor supracitado apresenta a seguinte forma de calcular a média 
móvel:
i = número de ordem de cada período mais recente

n = número de períodos utilizados para apurar a média móvel
Di = demanda ocorrida no período i

Pj = previsão de demanda para o período j 
Comumente, ao se calcular, por exemplo, a demanda de dois produtos, há 
variação distintas entre os dois. “O desvio padrão é uma das medidas mais co-
mumente usadas para distribuições, e desempenha papel relevante em toda a 
estatística. Cabe notar que a unidade do desvio padrão é a mesma da média.” 
(Stevenson, 2001).
Peinado e Graeml ensinam que, quanto maior o desvio padrão da sequência da 
demanda real observada, maior será a amplitude do erro de previsão; isso ao se 
utilizar o método da média móvel simples, uma vez que o desvio padrão da série 
está diretamente ligado ao comportamento aleatório da demanda.
Desvio padrão: enquanto a média aritmética é uma medida de tendência cen-
tral de uma série de dados, o desvio padrão fornece a média dos afastamentos dos 
dados em torno dessa média. 
 = média aritmética 
 = cada uma das observações
 = número de observações 
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3.6.2. Média Móvel Ponderada
A média ponderada é uma variação da simples e deve, da mesma forma, ser 
aplicada somente para demandas que não apresentem tendência ou sazonalidade. 
A característica que difere a simples da ponderada é que, nesta, se dá um peso 
maior ao último período de demanda, um peso levemente menor ao anterior e as-
sim sucessivamente (os valores das demandas próximas são mais importantes do 
que as mais distantes).
Pj – Previsão para o período
PEi = peso atribuído a cada período
Di – demanda do período i
Sendo = (a soma dos pesos dos períodos.
A grande vantagem desse método é enfatizar a demanda recente em relação às 
mais antigas.
A previsão será mais responsiva a alterações da média básica da série de demanda que 
a previsão média de média móvel simples. Contudo a, a previsão de média móvel pon-
derada ainda fica atrasada em relação à demanda, porque calcula somente a média de 
demandas passadas. Essa defasagem é especialmente perceptível com uma tendência 
porque a média da série temporal está sistematicamente aumentando ou diminuindo. 
(KRAJWESKI, RITZMAN e MALHOTRA, 2009).
3.6.3. Média Móvel com Suavização Exponencial Simples
Esse modelo é uma variação da média móvel ponderada, que também deve ser 
aplicado apenas para demandas que não apresentem tendência nem sazona-
lidade. Basicamente,adota-se um peso de ponderação que se eleva exponencial-
mente quanto mais recentes forem os períodos.
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O método é bastante utilizado porque calcula a média da série atribuindo mais 
precisão do que as anteriores. É diferente da média ponderada porque requer ape-
nas três itens: previsão de último período, a demanda para esse período e um pa-
râmetro suavizador (α), que tem valor entre 0 e 1:
FT+1 = α (demanda do período) + (1 – α) x previsão calculada do último período.
Em equação, pode ser representada pela seguinte fórmula:
Pj – Previsão para o período j
PEi = demanda média dos últimos n períodos
 – constante de suavização
Dj – 1 – demanda real ocorrida no período anterior ao período j
O valor da constante de suavização (α) varia entre zero e um. Quanto maior 
o valor de α, menor será a influência da demanda real do último período na 
previsão de demanda. (1 – α) é a taxa exponencial com que vai cair a influência 
dos dados históricos de demanda, ou seja, (1 – α) para o último mês; (1 – α)2 
para o penúltimo mês; (1 – α)3 para o antepenúltimo mês e assim por diante. 
Convém ressaltar que a atribuição do valor um para o coeficiente vai gerar os 
mesmos resultados obtidos no modelo da média móvel simples (PEINADO e 
GRAEML, 2007).
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3.6.4. Modelo da Regressão Linear (Modelo dos Mínimos 
Quadrados)
Esse modelo pode ser aplicado a séries de demanda com tendência, mas sem 
sazonalidade.
Demandas desta natureza podem ser representadas, por exemplo, por produtos que se 
encontram na fase de crescimento (tendência crescente) ou em fase de declínio (ten-
dência decrescente), dentro do seu ciclo de vida. (PEINADO e GRAEML, 2007).
Segundo os autores, esse método promove uma regressão linear determinando 
a reta que melhor representa a demanda passada, a extrapolando para o futuro.
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A previsão da demanda é obtida por meio da equação da reta, que leva em con-
sideração o nível e a tendência das demandas passadas:
Di = + b x Pi 
Di = demanda no período i
a = coeficiente de nível de demanda
b = coeficiente de tendência da demanda
Pi = período i 
Sendo os coeficientes calculados por meio das seguintes fórmulas:
a = coeficiente de nível de demanda
– demanda média dos n períodos
b = coeficiente de tendência da demanda
Pi = período i
Di = Demanda no período i
N = número de períodos considerados
 = média dos períodos considerados
A solução desses problemas de soluções múltiplas normalmente gira em torno do pa-
ralelismo das retas da função objetivo com uma ou mais restrições. Para que ocorra o 
paralelismo, a proporção entre os coeficientes de X1 e X2 deve ser mantida. (NEUMANN, 
2015).
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Ah! De modo mais fácil, você pode utilizar o seguinte formato para resolução de 
questões:
Então, para se estimar o valor esperado, usa-se a seguinte equação:
3.6.5. Modelo de Ajustamento da Demanda
Esse modelo pode ser aplicado para séries que apresentam nível, tendência e 
sazonalidade.
O modelo de previsão de demanda por meio do ajustamento sazonal pode ser aplicado 
para séries temporais de demandas que apresentam nível, tendência e sazonalidade. 
Demandas desta natureza podem acontecer, por exemplo, para produtos influenciados 
pela época do ano, como brinquedos, mais vendidos em épocas próximas ao dia das 
crianças e natal; sorvetes, cuja demanda se concentra no verão; agasalhos e coberto-
res, que, naturalmente, têm maior saída no inverno; material escolar que costuma ser 
mais vendido no início e meio do ano letivo. A sazonalidade, em maior ou menor grau, 
costuma ser uma constante no comportamento da demanda, até produtos menos sus-
cetíveis à época do ano, como macarrão e doces, podem apresentar aumento de vendas 
no inverno. (PEINADO e GRAEML, 2007).
Entretanto, existem outros produtos que têm sazonalidade acentuada, tais como 
panetones, espumantes (sidra), ovos de chocolate etc.
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A previsão da demanda com ajustamento sazonal é obtida utilizando-se a equa-
ção da reta multiplicada pelo fator de sazonalidade (nível + tendência) x fator de 
sazonalidade:
Di = demanda no período i
a = coeficiente de nível de demanda
b = coeficiente de tendência da demanda
Pi = período i
Si = fator de sazonalidade do período i
Os autores explicam o seguinte acerca da fórmula:
O modelo é constituído, inicialmente, pela demanda “dessazonalizada”, ou seja, pela 
demanda que aconteceria se não houvesse oscilações de sazonalidade). A partir dos 
valores de demanda “dessazonalizada” é obtida uma equação, por meio de regressão 
linear (método dos mínimos quadrados). Esta equação leva em consideração nível e 
tendência. O quociente percentual entre a demanda real ocorrida e a demanda dessazo-
nalizada fornece o índice de sazonalidade de cada período. Se houver mais de um ciclo 
completo de sazonalidade, toma-se a média dos vários índices do período de sazonali-
dade que se repetem ciclicamente.
Dessazonalização da Demanda
Quando se pretende fazer a previsão baseada em séries sujeitas a efeitos sa-
zonais, é necessário aplicar índices sazonais, cujos objetivos é dessazonalizar os 
dados históricos na aplicação do método de previsão.
A dessazonalização serve para visualizarmos a demanda que teria sido ob-
servada caso não houvesse oscilações de sazonalidades. É indicada para 
séries de demanda que possuam nível, tendência e sazonalidade.
Um ponto de partida é encontrar os valores dos coeficientes de nível (a) e de tendência 
(b) para, em seguida, encontrar o coeficiente de sazonalidade para cada período. Para 
isto, não é aconselhável realizar a regressão linear na série de demanda original, com 
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sazonalidade, sob pena de se encontrar valores de nível e tendência que vão originar 
previsões com grandes tendências de viés, que podem inviabilizar o modelo. Este é um 
erro comumente observado. Os dados da demanda original não são lineares e o resulta-
do da regressão linear, em consequência disto, não será preciso. Antes da execução da 
regressão linear para a estimativa do nível e da tendência é necessário dessazonalizar 
os dados da demanda observada. (PEINADO e GRAEML, 2007).
Um dos métodos mais utilizados para a dessazonalização é a média móvel 
centrada.
O cálculo consiste na obtenção de uma média móvel da demanda para a quantidade 
de períodos equivalente à periodicidade sazonal e posicionar esta média no meio dos 
períodos utilizados para o cálculo da média. Se o número de períodos da periodicidade 
sazonal for ímpar, o período médio existe e vai receber o valor da média móvel encon-
trada. Se o número de períodos da periodicidade sazonal for par, então, o período médio 
não existe (fica entre dois períodos). Neste caso, é necessário um passo adicional de 
cálculo da média entre os valores para dois períodos médios “inexistentes”. Isto ficará 
mais claro analisando-se os exemplos apresentados no Quadro 45 e Quadro 46, res-
pectivamente, que demonstram a aplicação da média móvel centrada para o caso de 
periodicidade sazonal ímpar e periodicidade sazonal par, respectivamente. (PEINADO e 
GRAEML, 2007).
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A média móvel centrada pode ser obtida por meio das seguintes fórmulas:
MÉDIA CENTRADA DE DESSAZONALIZAÇÃO – PERÍODO ÍMPAR
 = demanda dessazonalizada no período t
p = número de períodos no ciclo de sazonalidade
Di = demanda do período i
t = período para o qual se deseja estimar a demanda
 = arredondamento inferior da divisão p/2
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Gestão de Estoques – Parte I
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MÉDIA CENTRADA DE DESSAZONALIZAÇÃO – PERÍODO PAR
 = demanda dessazonalizada no período t
p = número de períodos no ciclo de sazonalidade
Di = demanda do período i
t = período para o qual se deseja estimar a demanda
 = arredondamento inferior da divisão p/2
 = demanda dessazonalizada no 
período t
p = número de períodos no ciclo de 
sazonalidade
Di = demanda do período i
t = período para o qual se deseja es-
timar a demanda
4. Consumo
Segundo Viana (2010), consumo é a quantidade de material requerida para 
atendimento das necessidades de produção e de comercialização, relacionada à 
determinada unidade de tempo.
O termo consumo não se refere apenas ao consumidor final. Dentro de uma or-
ganização, existem “consumidores”. A exemplo, digamos que o almoxarifado de um 
órgão público forneça material de expediente aos setores do órgão. Esses órgãos 
são os consumidores do almoxarifado.
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O consumo pode ser classificado em regular, irregular e sazonal.
Consumo regular: é aquele que tem significante utilização e tem pequenas 
variações em sucessivos intervalos de tempo.
Nesse modo, embora existam oscilações, a evolução horizontal de consumo 
pode ser identificada. Nesse caso, trata-se de consumo constante (também chama-
do de consumo permanente).
O consumo regular pode ter tendência crescente e decrescente. É caracterizado 
pelo acréscimo ou decréscimo de consumo de forma ordenada.
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Consumo irregular: a irregularidade de consumo é caracterizada pela aleato-
riedade e grande variação entre intervalos de tempo.
Consumo sazonal: são padrões de variação de consumo que se repetem a 
cada determinado intervalo de tempo (determinadas épocas do ano, por exemplo, 
espumantes ao fim do ano), ou seja, considera-se que há sazonalidade no consumo 
de determinado bem quando seus dados referentes ao consumo apresentam varia-
ção regular em alguns períodos.
As técnicas de previsão de consumo são baseadas em informações quantitati-
vas e qualitativas, são divididas em três grupos e, com elas, aplicamos as mes-
mas fórmulas/hipóteses das técnicas de previsão de demanda.
GRUPO TÉCNICA FORMA
PREDILEÇÃO
Qualitativa (não 
matemática)
Baseia-se no julgamento e na experiência de pessoas que 
possam, por suas próprias características e conhecimentos, 
emitir opiniões sobre eventos futuros de interesse (ex.: opi-
nião de vendedores, opinião de executivos etc.).
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EXPLICAÇÃO
(extrínseca)
Quantitativa 
(matemática)
Utiliza o histórico passado adicionando possíveis evoluções/
variações no futuro. É extrínseca (ou causal) porque é base-
ada em indicadores externos relacionados à demanda para 
realizar a previsão.
PROJEÇÃO
(intrínseca)
Quantitativa 
(matemática)
Usa o histórico de consumo/vendas para demonstrar o 
comportamento futuro sem grandes variações. Em outras 
palavras, admite que o futuro seja a repetição do passado, 
seguindo o mesmo padrão. É intrínseca porque baseia-se 
somente em dados internos.
Obs.:� alguns autores defendem que, “quanto maior for o horizonte preten-
dido, menor a confiabilidade na demanda prevista”, pois é maior a 
variação ao longo do tempo, o que pode levar a estimativas erradas sobre 
o futuro.
Memorize esse quadro, pois ele contém informações 
que são cobrados rotineiramente em provas.
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QUESTÕES DE CONCURSO
Questão 1 (CESPE/2004/ANATEL) Estoque pode ser entendido como a acumula-
ção de recursos materiais em um sistema de transformação ou qualquer outro tipo 
de recurso armazenado.
Questão 2 (CESPE/2008/FUNESA-SE) São funções dos estoques: garantir o abas-
tecimento de materiais à empresa, neutralizando eventuais atrasos no fornecimen-
to ou sazonalidades no suprimento, e proporcionar economia de escala.
Questão 3 (CESPE/2006/TSE) Para uma adequada gestão de materiais essenciais 
ao funcionamento de suas operações, as organizações devem maximizar os inves-
timentos em estoque desses materiais.
Questão 4 (CESPE/2016/DPU) O estabelecimento de uma política de estoques 
deve determinar o nível de flutuação dos montantes destinados ao atendimento 
das demandas.
Questão 5 (CESPE/2015/MPOG) O termo estoque significa algo inflexível e preci-
so, sendo correto afirmar que sua abrangência engloba pontualmente as represen-
tações de matérias-primas e os produtos semiacabados.
Questão 6 (CESPE/2011/AL-CE) O índice SAZONAL, que estima o quanto a de-
manda de determinado período é maior ou menor que a média geral de demanda 
do produto, é expresso pela razão entre a demanda para o período e a demanda 
média para todos os períodos.
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Questão 7 (CESPE/2006/TJ-PR) Sazonalidade de consumo significa variação re-
gular de consumo em determinados períodos.
Questão 8 (CESPE/2013/ANS) A demanda constante é explicada por fatores como 
tendência, sazonalidade e periodicidade do consumo no mercado.
Questão 9 (CESPE/2013/MINISTÉRIO DA JUSTIÇA) A armazenagem, além de 
evitar demora ou atraso no atendimento a necessidades de materiais, neutraliza 
os efeitos da sazonalidade no suprimento e reduz os riscos de dificuldade no for-
necimento.
Questão 10 (CESPE/2008/TJ-DFT) Predileção é um grupo de técnicas de previsão 
de consumo que tem como base a premissa de que o futuro será a repetição do 
passado.
Questão 11 (CESPE/2006/ANCINE) Entre as técnicas matemáticas de previsão de 
consumo, a conhecida como predileção, em que empregados experientes estabe-
lecem a evolução dos quantitativos futuros, é a mais utilizada.
Questão 12 (UFBA/2014/UFBA) A previsão do consumo do material pode ser cal-
culada por técnicas de projeção que admitem que o futuro será repetição do pas-
sado, seguindo o mesmo padrão observado anteriormente.
Questão 13 (CESPE/2006/ANCINE) Entre as técnicas não matemáticas de previ-
são de consumo, a projeção que admite que o futuro será repetição do passado e 
a explicação que relaciona os quantitativos com alguma variável cuja evolução é 
conhecida ou previsível são as mais utilizadas.
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Questão 14 (CESPE/2013/UNIPAMPA) Na previsão de consumo feita com base no 
consumo ou na demanda do período anterior, emprega-se um método de projeção.
Questão 15 (CESPE/2011/PREVIC) Entre os métodos empregados para prever a 
demanda, o mais comum consiste no uso do histórico de demandas passadas, que, 
porém, não é o método, necessariamente, mais preciso. A qualidade da previsão 
relaciona-se, intrinsecamente, ao seu horizonte de tempo, uma vez que, quanto 
maior o horizonte de projeção da demanda, maior será sua precisão.
Questão 16 (CESPE/2014/ICMBIO) Os estudos sobre estoques dependem da pre-
visão do consumo dos itens necessários ao funcionamento da organização. Projeção 
e explicação são algumas das formas de classificar técnicas de previsão de consumo.
Questão 17 (CESPE/2012/TJ-RR) As técnicas de previsão da demanda podem ser 
classificadas em qualitativas, extrínsecas e intrínsecas.
Questão 18 (CESPE/2008/TJ-DFT) Considere o consumo de determinado material 
apresentado a seguir.
Nessa situação, a previsão de consumo para julho será superior a 310 unidades, se 
for empregado o método do último período para previsão do consumo.
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Questão 19 (CESPE/2008/TJ-DFT) O gráfico seguinte apresenta tendência decres-
cente no consumo do material Z.
Questão 20 (CESPE/2005/ANS) A administração de estoques requer adequada 
previsão do consumo de material. Com base nessa afirmativa, considere o seguinte 
consumo de determinado material.
Utilizando-se o método da média móvel para 3 períodos, é correto concluir que o 
consumo previsto para o mês de setembro é de 61 unidades.
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Questão 21 (CESPE/CADE/2014) O estudo de estoques é realizado com base na 
previsão do consumo, que pode ser estimado pelo método da média aritmética, 
cuja principal vantagem é a inexistência de diferentes pesos entre os valores mais 
antigos e os valores mais recentes.
Questão 22 (CESPE/2014/ICMBIO) Considere que uma organização tenha o se-
guinte histórico de demanda de determinado material (em unidades): janeiro = 
90; fevereiro = 50; março = 60; abril = 70; maio = 70; junho = 70. Nesse caso, a 
previsão da demanda para julho será de 70 unidades, de acordo com o método da 
média móvel para três meses.
Questão 23 (CESPE/2017/SE-DF) A determinação de limites mínimos e máximos 
para cada item de material em estoque é uma condição básica para qualquer con-
trole de estoque.
Questão 24 (CESPE/2014/MTE) Uma das metas da gerência financeira é a mini-
mização dos estoques; para a gerência de vendas, ao contrário, é desejável um 
estoque elevado, para melhor atender aos clientes.
Questão 25 (CESPE/2014/MDIC) Como o estoque é fundamental para o funciona-
mento de uma empresa, quanto maior for o investimento em estoque, maior será 
a necessidade de comprometimento e de responsabilidade de cada um dos depar-
tamentos da empresa na gestão de materiais.
Questão 26 (CESPE/2004/POLÍCIA FEDERAL) O consumo de itens de demanda 
dependente deve ser calculado.
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Questão 27 (CESPE/2004/POLÍCIA FEDERAL) O consumo de itens de demanda 
independente deve ser previsto.
Questão 28 (CESPE/2013/ANS) A demanda independente está relacionada à de-
manda conhecida e controlada pela empresa, intimamente vinculada, entretanto, 
às variações de mercado e dos custos de produção.
Questão 29 (CESPE/2009/ANAC) No método PEPS, a saída de estoque é sempre 
das unidades de mercadoria mais antigas, ficando no estoque as mais recentes.
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GABARITO
1. C
2. C
3. E
4. C
5. E
6. C
7. C
8. E
9. C
10. E
11. E
12. C
13. E
14. C
15. E
16. C
17. C
18. E
19. C
20. E
21. E
22. C
23. C
24. C
25. C
26. C
27. C
28. C
29. C
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GABARITO COMENTADO
Questão 1 (CESPE/2004/ANATEL) Estoque pode ser entendido como a acumula-
ção de recursos materiais em um sistema de transformação ou qualquer outro tipo 
de recurso armazenado.
Certo.
Um sistema de transformação nada mais é do que um conjunto de processos que 
convertem os insumos (entradas) em produtos (saídas). Esse conceito está muito 
voltado às organizações industriais, que adquirem matéria-prima e/ou produtos 
intermediários e os convertem em produtos acabados.
Exemplo: uma indústria automotiva. Há, certamente, estoques de componentes 
automotivos que serão “transformados” no produto final: o automóvel. Mas note 
que a questão não se restringe a materiais “em um sistema de transformação”. Ao 
final do enunciado, torna o conceito de estoque mais abrangente, afirmando que 
pode ser alusivo a “qualquer outro tipo de recurso armazenado”. Nesse caso, inse-
re-se o estoque de materiais auxiliares, por exemplo, típico de órgãos públicos.
Questão 2 (CESPE/2008/FUNESA-SE) São funções dos estoques: garantir o abas-
tecimento de materiais à empresa, neutralizando eventuais atrasos no fornecimen-
to ou sazonalidades no suprimento, e proporcionar economia de escala.
Certo.
A questão lista três das cinco razões apresentadas para uma organização manter 
estoques. Faltaram apenas a proteção contra flutuações no mercado e a oportuni-
dade de investimento.
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Questão 3 (CESPE/2006/TSE) Para uma adequada gestão de materiais essen-
ciais ao funcionamento de suas operações, as organizações devem maximizar 
os investimentos em estoque desses materiais.
Errado.
É importante termos em mente que o ideal, para uma organização, é a mini-
mização de seus estoques, prevenindo-a de incorrer em custos que podem ser 
muito danosos à sua sobrevivência.
Questão 4 (CESPE/2016/DPU) O estabelecimento de uma política de estoques 
deve determinar o nível de flutuação dos montantes destinados ao atendimento 
das demandas.
Certo.
Os estoques devem ter um limite superior e inferior de material disponível 
(limites máximo e mínimo de itens). Se muito grande, implica desperdício de 
dinheiro. Se muito pequeno, pode ocasionar a paralisação da produtividade. 
Quem definirá o nível de flutuação dos montantes é a política de estoques da 
companhia.
Questão 5 (CESPE/2015/MPOG) O termo estoque significa algo inflexível e 
preciso, sendo correto afirmar que sua abrangência engloba pontualmente as 
representações de matérias-primas e os produtos semiacabados.
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Errado.
Na verdade, estoque deve ser flexível e preciso, se adequando às necessidades da 
empresa. Inclusive, o estoque total de uma organização é a soma de matérias-pri-
mas, materiais em processamento, materiais semiacabados, materiais acabados, 
produtos acabados.
Questão 6 (CESPE/2011/AL-CE) O índice SAZONAL, que estima o quanto a de-
manda de determinado período é maior ou menor que a média geral de demanda 
do produto, é expresso pela razão entre a demanda para o período e a demanda 
média para todos os períodos.
Certo.
A assertiva expressa bem o que é a sazonalidade. A média para determinados pe-
ríodos é maior ou menor do que a média geral da demanda dos produtos.
Questão 7 (CESPE/2006/TJ-PR) Sazonalidade de consumo significa variação regu-
lar de consumo em determinados períodos.
Certo.
Questão bem elaborada que tenta confundir o(a) candidato(a) com o termo “re-
gular”. A assertiva está correta, pois a sazonalidade é justamente uma variação 
regular de consumo (que é diferente de demanda regular).
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Questão 8 (CESPE/2013/ANS) A demanda constante é explicada por fatores como 
tendência, sazonalidade e periodicidade do consumo no mercado.
Errado.
É a demanda variável que é explicada por fatores como tendência, sazonalidade e 
periodicidade do consumo no mercado.
Questão 9 (CESPE/2013/MINISTÉRIO DA JUSTIÇA) A armazenagem, além de evi-
tar demora ou atraso no atendimento a necessidades de materiais, neutraliza os efei-
tos da sazonalidade no suprimento e reduz os riscos de dificuldade no fornecimento.
Certo.
O estoque funciona como um sistema de amortecimento, garantindo a continuida-
de da produção, pois diminui os impactos de falta de materiais.
Questão 10 (CESPE/2008/TJ-DFT) Predileção é um grupo de técnicas de previsão 
de consumo que tem como base a premissa de que o futuro será a repetição do 
passado.
Errado.
Relembrar é viver! Portanto, vamos dar uma olhada para o que serve cada uma das 
técnicas de previsão de consumo:
GRUPO TÉCNICA FORMA
PREDILEÇÃO Qualitativa
Baseia-se no julgamento e na experiência de pessoas que 
possam, por suas próprias características e conhecimen-
tos, emitir opiniões sobre eventos futuros de interesse.
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