Previsão de vendas no varejo de moda com modelos de redes neurais
A previsão de vendas é um aspecto crítico para maior parte das organizações, já que permite tornar o processo de planejamento mais eficiente, impactando assim nos resultados a serem obtidos pelas empresas. Entre as diversas técnicas de previsão, temos o grupo de métodos estatísticos clássicos e os...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Fundação Getulio Vargas (FGV) |
| Repositorio: | Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.fgv.br:10438/23890 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10438/23890 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Previsão de vendas Métodos quantitativos de previsão Redes neurais Redes neurais recorrentes Sales forecast Neural networks SARIMA SARIMA GARCH Recurrents neural networks LSTM Economia Previsão de vendas - Modelos estatísticos Redes neurais (Computação) Previsão comercial Planejamento estratégico |
| Sumario: | A previsão de vendas é um aspecto crítico para maior parte das organizações, já que permite tornar o processo de planejamento mais eficiente, impactando assim nos resultados a serem obtidos pelas empresas. Entre as diversas técnicas de previsão, temos o grupo de métodos estatísticos clássicos e os métodos avançados, que trazem uma contribuição no tratamento das não linearidades. É neste contexto, que surge o problema desta dissertação: Quais são as técnicas que apresentam maior acurácia quando aplicadas para previsão de vendas no varejo de moda? Para responder a esta questão, esse trabalho avaliou dez métodos de previsão: Naive, SARIMA, SARIMA com exógenas, SARIMA GARCH, SARIMA GARCH com exógenas, método atual utilizado pela empresa estudada, rede neural MLP, rede neural MLP com exógenas, rede neural recorrente LSTM e rede neural recorrente LSTM com exógenas para quatro séries de quantidades vendidas de categorias de produtos distintas de uma empresa varejista do setor de moda. É fundamental destacar, que de forma casual, a pesquisa identificou que as quatro séries semanais de vendas dos produtos analisados são estacionárias, considerando um período longo de dez anos, o que por si só já é um resultado relevante. A análise dos diversos métodos de previsão para cada série de produto mostrou que os métodos avançados superaram os métodos estatísticos clássicos e, mais especificamente, a rede neural recorrente LSTM foi a que apresentou a maior precisão. Sendo assim, não há dúvidas que adoção dos métodos avançados para as empresas, que atuam no varejo de moda, pode trazer melhorias significativas em termos de gestão de estoque, de gestão da cadeia de abastecimento e de gestão de caixa, garantindo um aumento de eficiência e dos resultados das mesmas. De forma prática, para a empresa estudada foi obtido um incremento de acuracidade de 54,32%. |
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