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Tipo: Monografia (especialização)
Título: Aplicação de modelos de séries temporais para previsão de receita de uma empresa de consultoria
Autor(es): Gustavo Monteiro Pereira
Primeiro Orientador: Guilherme Lopes de Oliveira
Primeiro membro da banca : Luis Alberto Toscano Medrano
Segundo membro da banca: Gabriela Oliveira
Terceiro membro da banca: Fábio Rocha da SIlva
Resumo: Este trabalho tem como objetivo utilizar a análise de séries temporais para realizar previsões para a receita de uma empresa de consultoria. Após análise exploratória dos dados, foram utilizados métodos de previsão baseados nos modelos de Alisamento Exponencial de Holt-Winters e modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis Sazonais (SARIMA) que são estimados com base na própria série temporal. O processo de construção e identificação dos modelos foi bastante informativo sobre as características da série. Adicionalmente, as previsões feitas pelos modelos SARIMA tiveram boa capacidade preditiva.
Abstract: The aim of this study is to apply time series modelling to predict the revenue of a consulting company. The Holt-Winters exponential smoothing and Integrated Auto Regressive Seasonal Moving Averages (SARIMA) methods were applied to the data, where the SARIMA model had the best result predicting future values for the test dataset. The process of building and identifying the models was very informative about the characteristics of the time series, indicating useful information to conduct the business
Assunto: Estatística
Análise de séries temporais
Previsão - Receita
Sociedades comerciais -Finanças -.
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Departamento: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
Curso: Curso de Especialização em Estatística
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/52758
Data do documento: 15-Dez-2022
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