Aplicação de modelos de séries temporais para previsão de receita de uma empresa de consultoria

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dc.creatorGustavo Monteiro Pereira
dc.date.accessioned2023-05-03T16:34:18Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:38:29Z
dc.date.available2023-05-03T16:34:18Z
dc.date.issued2022-12-15
dc.description.abstractThe 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
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/52758
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectEstatística
dc.subjectAnálise de séries temporais
dc.subjectPrevisão - Receita
dc.subjectSociedades comerciais -Finanças -.
dc.subject.otherAnálise de séries temporais
dc.subject.otherFinanças corporativas
dc.subject.otherPredição de receita
dc.subject.otherPrevisão
dc.titleAplicação de modelos de séries temporais para previsão de receita de uma empresa de consultoria
dc.typeMonografia de especialização
local.contributor.advisor1Guilherme Lopes de Oliveira
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2909498413150072
local.contributor.referee1Luis Alberto Toscano Medrano
local.contributor.referee1Gabriela Oliveira
local.contributor.referee1Fábio Rocha da SIlva
local.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9967204976855186
local.description.resumoEste 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.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programCurso de Especialização em Estatística

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