Análise comparativa entre os métodos Sarima e Sarimax para previsão de vendas de aves natalinas
Data
2023-12-15
Autores
de Camargo, Nícolas Souza 
Orientadores
Lucas, Edimilson Costa
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Título da Revista
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Resumo
O presente estudo tem como foco a previsão de demanda em vendas de séries temporais, comparando os modelos SARIMA e SARIMAX. Utilizando dados de vendas de aves sazonais, a investigação avalia a eficácia destas abordagens, com ênfase na precisão das previsões. Os resultados revelam que o modelo SARIMA apresenta maior precisão, demonstrando desempenho significativamente superior, ao mesmo tempo que é um modelo mais simples em comparação com o seu homólogo. Conclui-se que a modelagem SARIMA pode contribuir positivamente para o planejamento e a tomada de decisões tanto em contexto empresarial quanto governamental, além de proporcionar uma compreensão acadêmica mais profunda sobre a aplicação do modelo em séries temporais.
The present study focuses on forecasting demand in time series sales, comparing SARIMA and SARIMAX models. Using data from sales of seasonal poultry, the research assesses the effectiveness of these approaches, with an emphasis on forecast accuracy. The results reveal that the SARIMA model exhibits higher accuracy, demonstrating significantly superior performance, while also being a simpler model compared to its counterpart. It is concluded that SARIMA modeling can positively contribute to planning and decision-making in both business and governmental contexts, in addition to providing a deeper academic understanding of the application of the model in time series.
The present study focuses on forecasting demand in time series sales, comparing SARIMA and SARIMAX models. Using data from sales of seasonal poultry, the research assesses the effectiveness of these approaches, with an emphasis on forecast accuracy. The results reveal that the SARIMA model exhibits higher accuracy, demonstrating significantly superior performance, while also being a simpler model compared to its counterpart. It is concluded that SARIMA modeling can positively contribute to planning and decision-making in both business and governmental contexts, in addition to providing a deeper academic understanding of the application of the model in time series.