Objetivos
- Modelar as vendas mensais de refrigerantes numa área que inclui o estado do Rio de Janeiro a partir de variáveis econômicas, climáticas e de calendário.
- Os dados de vendas mostrados aqui foram "mascarados" por se tratarem de informações confidenciais e estratégicas.
- Os modelos obtidos serão empregados para gerar previsões de vendas, usadas no planejamento e controle da produção.
- Cada combinação de embalagem e sabor é, a princípio, afetada por diferentes fatores econômicos, e a estrutura dos modelos será diferente para cada combinação sabor/embalagem.
- Os modelos ajustados são Modelos de Regressão Dinâmica, isto é, modelos com variáveis explicativas defasadas.
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Séries de Vendas |
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As três séries de vendas apresentam um comportamento nitidamente sazonal - as vendas são altas no verão e baixas no inverno.
Também, fatores econômicos como preço e disponibilidade de renda devem afetar as vendas.
Pode-se também testar se existe algum efeito de calendário relacionado ao número de feriados e finais de semana no mês.
Os dados estão concentrados num período de inflação alta.
Qual o efeito (se existe !) da inflação sobre as vendas?
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Relação Vendas - Preço Deflacionado
(apenas 1 sabor/embalagem) |
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Em geral as vendas caem quando o preço sobe, mas existem meses onde as vendas e os preços são altos!!
Isso indica que a relação entre vendas e preços é mais complicada que uma relação linear!!
Pode ser válido também olhar para a relação entre o preço do produto e os preços dos concorrentes, e também investigar a ocorrência de possíveis tabelamentos de preços no período analisado.
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Relação Vendas - Inflação (apenas 1 sabor/embalagem) |
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É uma relação bastante complicada.
Não existe um padrão "óbvio", isto é, não se pode dizer que as vendas são altas quando a inflação é baixa (ou o contrário !)
É importante olhar para outras variáveis macro-econômicas no período. Por exemplo, disponibilidade de renda (ou um índice de rendimento médio dos assalariados) poderiam ser variáveis explicativas relevantes.
Etapas do Projeto de Consultoria
Etapa 1. Construção da base de dados
Etapa 2. Construção dos modelos estatísticos
Etapa 3. Testes de Especificação e Previsões Geradas pelo Modelo
Nesta etapa verificamos a capacidade do modelo em prever as vendas, através da comparação das previsões geradas pelo modelo num período especificado (dentro da amostra) com os valores reais observados.
Este passo é fundamental - um modelo só é bom se prevê bem !
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Capacidade Preditiva do Modelo dentro da Amostra |
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- O modelo tende a superestimar um pouco as vendas nos meses janeiro e fevereiro de 1993.
- Os erros percentuais são aceitáveis neste caso e, no caso do modelo com dados reais, os erros percentuais foram bem menores que os mostrados aqui, não chegando a 5%!!!
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Valores Ajustados pelo Modelo |
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- O ajuste do modelo é bastante bom em todos os instantes.
- O modelo consegue capturar as características fundamentais dos dados.
- Logo, a sua utilização para prever vendas futuras é apropriada.
- As previsões de vendas devem ser comparadas com os valores reais, e o modelo deve ser reajustado sempre que ocorrer um "descolamento" entre as previsões e os valores reais.
Etapa 4. Desenvolvimento de Sistema de Previsão e Transferência de Tecnologia
A partir dos modelos encontrados para as diversas combinações sabor/embalagem elaboramos um sistema destinado à produção de previsões a curto prazo.
As equações dos diversos modelos devem ser atualizadas periodicamente para garantir um bom ajuste e identificar mudanças estruturais. A idéia por trás dessas atualizações periódicas é : a realidade não é estática, e assim o modelo também não pode ser !!
O custo das atualizações de modelos é infinitamente menor que o custo decorrente de "más" previsões, causadas por modelos desatualizados.