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previsões são obtidas através de métodos quantitativos.

As técnicas quantitativas envolvem a análise numérica dos dados passados, isentando-se de opiniões pessoais ou palpites. Empregam-se modelos matemáticos para projetar a demanda futura.

Existem dois tipos de modelos de previsão: o modelo de séries temporais e o modelo causal. Uma série temporal é um conjunto de informações numéricas, distribuídas uniformemente, obtida pelas respostas dadas em um período regular de tempo. No modelo de séries temporais, a previsão é baseada somente em valores anteriores e assume que os fatores influenciando as vendas de seus produtos no passado, presente e futuro continuarão.

Por outro lado, o modelo causal utiliza uma técnica matemática, conhecida como análise de regressão, que relaciona uma variável dependente (por exemplo, demanda) a uma variável independente (por exemplo, preço, publicação etc.) em forma de uma equação linear. Os métodos de previsão de séries temporais mais utilizados são descritos a seguir:

Abordagem simplista: Presume que a demanda no próximo período é igual à demanda do período mais recente; o padrão de demanda nem sempre é estável. Exemplo: se em julho as vendas tiverem sido de 50, então em agosto as vendas também serão de 50.

Médias móveis: uma média móvel simples utiliza a demanda média de uma seqüência fixa de períodos e é ideal para uma demanda estável sem padrões comportamentais evidentes.

Aproximação exponencial: método de nivelamento no qual o impacto das mudanças recentes na demanda por meio da atribuição de uma constante de aproximação aos dados mais recentes e significativos é maior. Muito útil se as mudanças recentes nos dados forem os resultados da mudança real (por exemplo, padrão sazonal) em vez de apenas flutuações aleatórias.

Predições

As predições são mais utilizadas em problemas de longo prazo e de natureza estratégica, tais como projetos de unidade de produção (definição de