Aplicação de modelos de séries temporais para previsão de receita de uma empresa de consultoria
Carregando...
Data
Autor(es)
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Monografia de especialização
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Luis Alberto Toscano Medrano
Gabriela Oliveira
Fábio Rocha da SIlva
Gabriela Oliveira
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 -.
Palavras-chave
Análise de séries temporais, Finanças corporativas, Predição de receita, Previsão