O Uso De Modelos Econométricos Em Empresas
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O Uso De Modelos Econométricos O Uso De Modelos Econométricos Em EmpresasEm Empresas
Aluno: Pedro Da Silva PeixotoOrientadora: Profa. Dra. Clélia M. C. Toloi
Universidade de São PauloInstituto de Matemática e Estatística
Trabalho de Formatura apresentado para obtenção do grau de Bacharel em Matemática Aplicada e Computacional com Habilitação em Estatística Econômica.
Trabalho de Formatura Pedro da Silva Peixoto
Roteiro
Descrição do ProblemaObjetivosCenário do EstudoMetodologia Estatística de ModelagemExemplo Prático – ModelosDiscussõesMelhorias
Trabalho de Formatura Pedro da Silva Peixoto
Introdução
Mundo EmpresarialMundo Empresarial
Processos de Decisão precisam Ser mais ágeis
Processos de decisãoEstão pouco baseados Em fatos e dados
Necessidade de Otimização dos Gastos
Grandes empresasPossuem grandesBancos de dados
Erro relativo a previsão De produção alto
Trabalho de Formatura Pedro da Silva Peixoto
Objetivos
Mostrar a viabilidade prática e teórica de um modelo de previsão de volume de demanda em análises gerenciais de empresas, baseado em técnicas Econométricas
Revisão Bibliográfica (Técnicas Econométricas)Propor uma metodologia prática de construção de modelosExemplificar com dados de mercadoCriar um “Manual” para apoio a estatísticos que queiram implementar modelos econométricos em empresas.
Trabalho de Formatura Pedro da Silva Peixoto
Cenário
Preço Do Produto
Verbas Táticas e Estratégicas Gastas Com o Produto
Promoções Do ProdutoPreço Do Produto Em Relação à ConcorrênciaHistória Da Demanda Do Produto
MercadoMercado ModeloModelo
Representação Matemática / Estatística Do Comportamento Da Demanda Pelo Produto
Modelos de Regressões Lineares
MultivariadosModelos de Séries
TemporaisOutras Variáveis...
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Modelo De Regressão Linear
A forma geral é:
onde y é a variável dependente, x1, x2, . . . , xk são as variáveis independentes, k é o número de variáveis independentes no modelo e i denota as n observações da amostra.
Trabalho de Formatura Pedro da Silva Peixoto
Modelos Autoregressivos
Nos modelos Autoregressivos incluímos como variável independente uma componente defasada da variável dependente.
A forma geral de um modelo AR(p) é:
Trabalho de Formatura Pedro da Silva Peixoto
Método De Estimação
Método do Mínimos Quadrados Residuais
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Softwares
Exemplos de softwares que realizam análise de regressão:
E-Views MinitabSASSPSSR-StatisticsSAP-APO*Outros
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Abrangente Específico
Análises do Cenário
Econômico
Análises Estatísticas- Correlações
- Testes Preliminares
ModelosViáveis
Coleta e Filtro dos Dados
ModeloSelecionado
Equipe conjunta: Empresa e Estatístico
Fluxo De Montagem Dos Modelos
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Variáveis
Demanda - DDespesas Publicitárias – DP (++)Net Price – NP (+++)Distribuição Numérica - DN (+)Verbas Táticas – VT (+++)Inovação – I (+)Negociações/Promoções – N/P (+++)Preço Versus Concorrência – PI (+)
Dependente
Independentes
(+++...) – Indica grau de correlação com a demanda
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Modelos Propostos
Variáveis Exógenas:
Apenas com as variáveis independentes da demanda.
Misto:
Com as variáveis independentes da demanda e ainda com componentes defasados da demanda.
ARMA:
Apenas com componentes autoregressivos e/ou de média móvel.
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Modelo De Variáveis Exógenas
Ideal para realizar análises do tipo “What If?”, ou seja, analisar os impactos de uma variação de uma das variáveis independentes sobre a demanda.Boa aderência (R2).Apresentou um forte indício de presença de autocorrelação serial.
Dt = 917,4 + 131DNt + 0,02VT(t-1) + 50,5N/Pt – 6,56NPt^
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Modelo De Variáveis Exógenas - Estatísticas
Trabalho de Formatura Pedro da Silva Peixoto
Modelo De Variáveis Exógenas - Resíduos
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Modelo Misto
Bom para realizar análises do tipo “What If?”.Bom para inferência sobre a demanda futura.Boa aderência (R2).Resíduos são ruído branco.
Dt = 269,1 + 0,55D(t-1) + 42,2N/Pt – 6,9NPt + 5,5NP(t-1) + 0,01VTt^
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Modelo Misto - Estatísticas
Trabalho de Formatura Pedro da Silva Peixoto
Modelo Misto - Resíduos
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Modelo Tipo ARMA
AR(6) IncompletoBom para inferência sobre a demanda futura.Poucos parâmetros.Resíduos são ruído branco.
Dt = 286,5 + 0,358D(t-1) + 0,5D(t-2) – 0,29 D(t-6)^
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Modelo Tipo ARMA - Demanda
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Modelo Tipo ARMA - Estatísticas
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Modelo Tipo ARMA - Resíduos
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Conclusões – Exemplo Prático
Quanto as variáveis:Demando atual com alta dependência em relação aos últimos 2 meses. Indícios de sazonalidade semestral.O preço líquido – Alta relevância.Independência em relação ao preço da concorrência.Despesas Publicitárias e Inovação – Pouco efetivas.Negociações, Promoções e Verbas Táticas – Eficientes.
Melhor Modelo*: Modelo Misto.
* Usando SIC e AIC
Trabalho de Formatura Pedro da Silva Peixoto
Discussões
Aplicabilidade: Como usar o modelo no dia a dia?
Atualização:Quando devemos re-estimar os modelos?
Aceitabilidade:Como inserir os modelos de forma efetiva nos
processos da empresa?
Trabalho de Formatura Pedro da Silva Peixoto
Melhorias
Solução: Funções de Transferência.Estimadores por Máxima Verossimilhança.
Método dos Mínimos Quadrados Residuais em Séries Temporais pode
causar viés nos modelos