Previsão de Vendas Sazonal - Regressão de Série Temporal para Revenda de Carros

EXERCÍCIO 01 F DE ADMINISTRAÇÃO DE OPERAÇÕES Um revendedor de carros importados precisa desenvolver um modelo de previsão que possa ajudálo a estimar suas vendas para os próximos anos e como você pode supor você é o encarregado de criar este modelo As vendas nos anos passados tenderam a ser sazonais como mostrado a seguir Pedese a Use a análise de regressão de série temporal sazonalizada para prever as vendas dos próximos quatro trimestres b Desenvolva um intervalo de confiança de 98 para a primeira previsão realizada na letra a X Y dessazonalizado XY X2 Y2 1 201387 201387 1 40556526 2 190262 380524 4 36199592 3 192274 576823 9 36969366 4 201526 806105 16 40612830 5 224363 1121817 25 50338977 6 235488 1412929 36 55454643 7 233476 1634331 49 54510952 8 224224 1793790 64 50276289 36 1703 7927705 204 364919175 AN O TRIMESTR E VENDA S AN O TRIMESTR E VENDA S AN O TRIMESTR E VENDA S 2010 1 2011 1 293 2012 1 326 2 149 2 166 2 3 122 3 151 3 4 224 4 272 4 RESPOSTAS a Y9 Y 10 Y11 Y12 b LS Y9 LI Y9 Ano Vendas trimestrais número de produtros T1 T2 T3 T4 2010 149 122 224 2011 293 166 151 272 2012 326 Totais 619 315 273 496 Média trimestral 3095 1575 1365 248 Índice de sazonalidade IS 1454 0740 0641 1165 Explicações essas três fórmulas e respostas resolvido Y NabX XY aX bX 2 EXERCÍCIO 01 F DE ADMINISTRAÇÃO DE OPERAÇÕES Um revendedor de carros importados precisa desenvolver um modelo de previsão que possa ajudálo a estimar suas vendas para os próximos anos e como você pode supor você é o encarregado de criar este modelo As vendas nos anos passados tenderam a ser sazonais como mostrado a seguir Pedese a Use a análise de regressão de série temporal sazonalizada para prever as vendas dos próximos quatro trimestres b Desenvolva um intervalo de confiança de 98 para a primeira previsão realizada na letra a Primeiramente foi calculado a média de vendas de cada trimestre como é mostrado na tabela abaixo Trimestre Ano 2010 2011 2012 1 293 326 2 149 166 3 122 151 4 224 272 Total 495 882 326 Média 165 2205 326 Em seguida vamos calcular o índice de sazonalidade para cada trimestre AN O TRIMESTR E VENDA S AN O TRIMESTR E VENDA S AN O TRIMESTR E VENDA S 2010 1 2011 1 293 2012 1 326 2 149 2 166 2 3 122 3 151 3 4 224 4 272 4 RESPOSTAS a Y9 24118 Y10 24747 Y11 25376 Y12 20605 b LS Y9 20649 LI Y9 27588 Por fim será retirado a sazonalidade de cada venda X Y dessazonalizado XY X2 Y2 1 201387 201387 1 40556526 2 190262 380524 4 36199592 3 192274 576823 9 36969366 4 201526 806105 16 40612830 5 224363 1121817 25 50338977 6 235488 1412929 36 55454643 7 233476 1634331 49 54510952 8 224224 1793790 64 50276289 36 1703 7927705 204 364919175 Primeiramente vamos calcular a média do X e do Y sem sazonalidade X36 8 4 4 Y1703 8 212875 A partir das vendas sem o efeito de sazonalidade podemos estimar nossa reta de regressão que será Y iab X iui Onde a e b são os parâmetros estimados do MRLS u é o erro cometido ao estimar a reta de regressão e Y é o valor estimado das vendas Podemos estimar o parâmetro b da seguinte formula Ano Vendas trimestrais número de produtos T1 T2 T3 T4 2010 149 122 224 2011 293 166 151 272 2012 326 Totais 619 315 273 496 Média trimestral 3095 1575 1365 248 Índice de sazonalidade IS 1454 0740 0641 1165 b X Yn XY X 2n X 2 79277058 45212875 20484 5 2 62906 E o parâmetro a pela seguinte formula aYb X212875629064 51845674 Portanto temos que a reta de regressão pode ser estimada da seguinte formula Y i184567462906 Xiui Aplicando os períodos 91011 e 12 na reta de regressão temos os seguintes valores Yestimad o Vendas 9 24118 10 24747 11 25376 12 26005 Para calcular os limites vamos usar a formula SYX Y 2aYb XY n2 364919181845674 1703629067927 71 82 110382 Temos que o t tabelado será de 3143 Portanto o Limite Inferior será LIY 9ttabelado S XY241183143110382206 49 E o Limite superior será LSY 9t tabelado SXY24118314311038227588