PCP 09- Metodo explicativo

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6/25/2013
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Aula 9
Previsão de demanda
Método explicativo
PCP H.Shih 1
Método Explicativo
PCP H.Shih 2
• Identificação de variáveis (indicadores) que tenham
relação com demanda -> correlação
• Indicadores
• Índices de preços
• Produção industrial
• Taxas de juros para empréstimos
• Variação líquida no nível de estoques
• Índices de atividade do setor / concorrentes
• Índices de atividade dos clientes
• …
• Bons indicadores:
– Relação lógica entre demanda e indicador
– Movimentos do indicador precedem os da demanda
– Alta correlação entre indicador e demanda
Método Explicativo
PCP H.Shih 3
• Coeficiente de determinação (correlação2 )
– Quanto da variação da demanda é explicada pelo indicador
�� = 	
� ∑��	 −	∑ � ∑� �
� ∑ �� 	− 	 ∑ � � � ∑�� 	− 	 ∑ � �
Se �� ≥ 0,8 -> bom previsor
Se 0,25 ≤ �� < 0,8 -> previsor moderado
Se �� < 0,25 -> inaceitável
• Determinação de equação que sintetize efeitos das 
variáveis previsoras
• Mais usada: regressão linear
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Premissas para se usar regressão
PCP H.Shih 4
1. Variações aleatórias em torno da linha de 
tendência
– Não há padrão identificável
2. Desvios em torno da linha tendência
normalmente distribuídos
– Concentração em torno da linha de tendência
– Poucos desvios maiores
3. Previsões apenas na faixa de valores
observados
Usando regressão
PCP H.Shih 5
1. Verificar dependência com tempo -> se houver –
série temporal
– Ou tempo como uma variável na regressão múltipla
2. Colocar dados em gráfico -> relação linear?
3. Calcular correlação (índice de determinação)
– Baixa correlação -> outras variáveis
Pontos fracos:
– Uma única variável independente
– Quantidade considerável de dados – pelo menos 20 
pares
– Todas as observações -> mesmo peso
Regressão
PCP H.Shih 6
• Equação de regressão linear:
�
 = � + 
�
• Coeficientes a e b -> reta de regressão linear a 
partir de � dados históricos
 = 	
�∑��	 −	∑ � ∑�
�∑�� 	− 	 ∑ � �
� = 	
∑�	 − 
 ∑�
�
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Regressão
PCP H.Shih 7
Quad.
Vendas
TVs
Indice
desemprego
1 20 7.2
2 41 4.0
3 17 7.3
4 35 5.5
5 25 6.8
6 31 6.0
7 38 5.4
8 50 3.6
9 15 8.4
10 19 7.0
11 14 9.0
0
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Vendas TVs x tempo
Vendas TVs
0
20
40
60
3 5 7 9 11
Vendas TVs x Indice desemprego
Vendas TVs
PCP H.Shih 10
• Previsão
0
10
20
30
40
50
60
3 5 7 9
Vendas TVs
Previsao
Uso do método explicativo
PCP H.Shih 11
• No exemplo:
– Se indice de desemprego = 5,0
– Previsão de vendas = 
– Se indice de desemprego = 10,0
– Previsão de vendas=
• Outros métodos explicativos
– Regressão múltipla
– Regressão não-linear
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Para responder
PCP H.Shih 12
• Quais são as vantagens e desvantagens de se 
usar os métodos abaixo para fazer previsões 
de demanda?
–Métodos explicativos
Para resolver
PCP H.Shih 13
• Fonte Stevenson pg 107
• A Lovely Lawns tenciona utilizar as vendas de fertilizantes de gramado 
para prever as vendas de cortadores de grama. O gerente da loja estima 
existir uma defasagem de 3 meses entre a venda de fertilizantes e a de 
cortadores de grama. Os dados correspondentes são:
•
1. Determine a correlação entre as variáveis. Fertilizantes é um bom 
indicador? Justifique.
2. Calcule a reta de regressão. Ela parece ser uma boa previsão de vendas?
3. Faça uma previsão de vendas para agosto, sabendo que a venda de 
fertilizantes defasada em 3 meses foi de 2 toneladas. E para setembro 
sabendo que a venda de fertilizantes correspondente foi de 1,1 ton.
Mês Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul
Fertilizantes
(ton) - defasada
1,6 1,3 1,8 2,0 2,2 1,6 1,5
Cortadores 10 8 11 12 12 9 8