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https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18248Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| italodepaulabellozi.pdf | PDF/A | 1.04 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
| Clase: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título : | Modelo de previsão de faturamento no setor moveleiro: um estudo de caso |
| Autor(es): | Bellozi, Italo de Paula |
| Orientador: | Zanini, Alexandre |
| Miembros Examinadores: | Mattos, Rogério Silva de |
| Resumo: | Este trabalho teve como objetivo aplicar e avaliar métodos de previsão de faturamento no setor moveleiro, utilizando o Método de Amortecimento Exponencial (MAE) e o modelo ARIMA, a partir de uma série temporal de dados históricos de uma fábrica de móveis entre janeiro de 2017 e novembro de 2024. A pesquisa incluiu uma análise in-sample e out-of-sample para comparar o desempenho dos modelos em termos de ajuste e capacidade preditiva, considerando métricas como MAPE, MAD e R2 ajustado. O MAE foi identificado como o melhor modelo para horizontes de previsão mais longos, destacando-se pela capacidade de capturar tendências de crescimento e padrões sazonais na série histórica. As projeções indicaram uma continuidade do crescimento do faturamento, com sazonalidade nos meses finais do ano, alinhada às características do setor. A análise reforça a relevância da previsão como ferramenta estratégica para o planejamento financeiro, permitindo que empresas ajustem operações, otimizem recursos e tomem decisões informadas em um mercado competitivo. Como contribuição, o estudo oferece uma aplicação prática de métodos estatísticos no setor moveleiro. |
| Resumen : | This study aimed to apply and evaluate revenue forecasting methods in the furniture sector, using the Exponential Smoothing Method (ESM) and the ARIMA model, based on a time series of historical data from a furniture factory between January 2017 and November 2024. The research included in-sample and out-of-sample analyses to compare the models' performance in terms of fit and predictive ability, considering metrics such as MAPE, MAD, and adjusted R2. The ESM was identified as the most robust model for longer forecasting horizons, standing out for its ability to capture growth trends and seasonal patterns in the historical series. The projections indicated continued revenue growth with marked seasonality in the year's final months, aligned with the sector's characteristics. The analysis reinforces the relevance of forecasting as a strategic tool for financial planning, enabling companies to adjust operations, optimize resources, and make informed decisions in a competitive market. As a contribution, the study provides a practical application of statistical methods in the furniture sector. |
| Palabras clave : | Previsão de faturamento Setor moveleiro Séries temporais Método de Amortecimento Exponencial Modelo ARIMA Revenue forecasting Furniture sector Time series Exponential Smoothing Method ARIMA model |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editorial : | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
| Sigla de la Instituición: | UFJF |
| Departamento: | Faculdade de Economia |
| Clase de Acesso: | Acesso Aberto |
| Licenças Creative Commons: | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ |
| URI : | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18248 |
| Fecha de publicación : | 18-feb-2025 |
| Aparece en las colecciones: | Ciências Econômicas - Campus JF - TCC Graduação |
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