Analise de Series Temporais com Sazonalidade e Regressao - Metodos e Previsoes

Análise de séries temporais com sazonalidade via regressão Prof Dr Cléber da Costa Figueiredo Objetivos Identificar as componentes de uma série Diferenciar sazonalidade e tendência Aplicar o método de regressão adequado para descrever a tendência Calcular os índices de sazonalidade adequados para identificar o comportamento sazonal das observações Usar o modelo para previsões Leis das Previsões Prof Me Antonio Bonassa POLI USP 1 Previsões serão sempre aproximações da realidade 2 Previsões detalhadas serão piores que previsões agregadas 3 Quanto mais no futuro estiver a previsão pior será sua precisão Características das previsões O futuro é incerto Com que antecedência o McDonalds deve passar a sua previsão de vendas para o produtor de gado de corte ou de galinhas Características das previsões Produto Previsão Real Erro Big Mac 15000 17000 13 Cheddar 9000 7500 17 Quarteirão 12000 13000 8 Hamburger 25000 20000 20 McChicken 8000 13000 63 Total 69000 70500 2 MÉDIA 24 14500 faixa de incerteza c dados detalhados previsão detalhado agregado tempo faixa de incerteza c agregação crescente no tempo A agregação dos dados reduz as incertezas da previsão Erro 2000 1500 1000 5000 5000 Características das previsões Estágios de introdução e crescimento requerem previsões de mais longo prazo que maturidade e declínio Previsões úteis em projeções níveis de emprego níveis de estoque e capacidade da operação Vendas tempo Introdução Crescimento Maturidade Declínio Tentase descobrir correlação com algum fator ou produto anteriormente lançado Influência do ciclo de vida do produto Características das previsões Influência do ciclo de vida do produto Ciclos longos Duração de 2 a 10 anos Período R e s p o s t a Ciclo B Componentes da série 1 Ciclo Determinística é de fácil visualização Aleatória implica em métodos adequados de identificação Componentes de uma série 2 Tendência Crescente Padrão regular cíclico de prazo mais curto Devido a estações do ano costumes etc Ocorre dentro do ano Período Resposta Verão Componentes de uma série 3 Sazonalidade Projeções de vendas futuras a partir de dados do passado Fonte Corrêa e Corrêa MM é uma série de médias aritméticas Usada para suavizar a sazonalidade Também suaviza aleatoriedades Equação MM n Demanda nos n períodos anteriores Cálculo de Médias Móveis Exercício 1 Vá até o Google Trends httpstrendsgooglecombrtrends Exercício 1 Digite protetor solar na busca como termo de pesquisa Em todo o mundo escolha Brasil Em período escolha a opção personalizada Digite a data começando com o primeiro dia do ano de 2016 Exercício 1 Escolha o carregamento no formato CSV Salve o arquivo como pasta de trabalho do EXCEL para mudar o formato do arquivo Identifique quais são os períodos de oportunidades para o mercado de carnes Exercício 2 óleo diesel Criada em 1997 pela lei n º 9478 a ANP Agência Nacional do Petróleo Gás Natural e Biocombustíveis é o órgão regulador das atividades que integram as indústrias de petróleo e gás natural e de biocombustíveis no Brasil Suas atividades foram iniciadas em 14 de janeiro de 1998 Vinculada ao Ministério das Minas e Energia é a autarquia federal responsável pela execução da política nacional para o setor Combustível derivado do petróleo constituído basicamente por hidrocarbonetos o óleo diesel é um composto formado principalmente por átomos de carbono hidrogênio e em baixas concentrações por enxofre nitrogênio e oxigênio O óleo diesel é utilizado em motores de combustão interna e ignição por compressão motores do ciclo diesel empregados nas mais diversas aplicações tais como automóveis furgões ônibus caminhões A planilha Diesel do arquivo Aula 03 Óleo Diesel apresenta o consumo de óleo diesel em m³ em São Paulo de janeiro de 2011 a dezembro de 2015 Com base nesses dados faça a Construa o diagrama de dispersão e verifique se há presença de sazonalidade b Há alguma mudança estrutural Se houver elimine o período com comportamento distinto do mais atual na próxima etapa c Encontre a reta de regressão necessária para estimar o consumo de óleo diesel d Estime o consumo de óleo diesel para todos os meses de 2016 Exercício 2 óleo diesel Dicas observações mensais LEITURA DOS DADOS dados scan dados tsdados startcyyyymm frequency 12 COMPONENTES DA SÉRIE decomp decomposedados type multiplicative decompfigure sumdecompfigure plotdecomp plotdecompfigure type b xlab Mês ylab Índice de sazonalidade col blue Dicas para o RStudio MODELAGEM libraryforecast model autoarimadados summarymodel DIAGNÓSTICO histmodelresiduals col red xlab Error main Histogram of Residuals freq FALSE linesdensitymodelresiduals PREVISÃO f forecastmodel 12 libraryggplot2 autoplotf