Como diretor financeiro, sou sempre desafiado a equilibrar decisões de curto e longo prazo. Compreender a perspectiva de curto prazo me permite acelerar ou reter adequadamente os investimentos de longo prazo sem comprometer os resultados de curto prazo.Muitos executivos adivinham a tendência de curto prazo com base na intuição ou na experiência, especialmente quando existe um método de série temporal muito simples - apropriadamente chamado de análise de tendências - que nos dá uma visão estatística do curto prazo. Veja como o Minitab pode ajudá-lo a fazer previsões confiáveis de curto prazo em minutos (ou menos!).
A análise de tendências é preferida no curto prazo devido à sua simplicidade e à capacidade de configurar e executar um modelo rapidamente. Outros métodos, como o ARIMA ou outros métodos de aprendizado de máquina, são bastante poderosos, mas podem levar mais tempo para serem configurados ou executados.
Por mais simples que seja a Análise de Tendência, como a maioria dos métodos estatísticos, ela requer alguma reflexão. Nesse caso, a forma ou a inclinação da tendência será fundamental para a sua análise. A plotagem dos seus dados deve lhe dar uma indicação visual de qual modelo de Análise de Tendência usar. No entanto, às vezes, as formas podem parecer semelhantes, portanto, ter uma compreensão mais profunda dos cenários típicos descritos por esses modelos o ajudará a decidir. Se ainda não estiver confiante, você pode executar cada modelo em seu conjunto de dados e medir o ajuste do modelo usando medidas de precisão como MAPE, MAD e MSD. Medir o ajuste de cada modelo pode ser diligente, mas também pode consumir muito tempo.
Para visualizar sua tendência, use o Minitab Statistical Software e vá para o nosso popular Graph Builder e selecione o gráfico de séries temporais ou vá para o menu Stat/Time Series/Time Series Plot e faça um gráfico dos seus dados. Depois de obter o gráfico, seu modelo provavelmente se assemelhará a um dos tipos de modelos mais comuns: Linear, Quadrático, Crescimento Exponencial e Curva S/Logística Pearl-Reed.
Abaixo estão exemplos de gráficos de séries temporais dos tipos de tendências associadas aos diferentes tipos de modelos.
Entendendo os modelos lineares: Os modelos lineares são linhas retas (para aqueles com inclinação matemática, eles são representados pela equação Y = a + bX). Em termos práticos, os modelos lineares representam tendências com taxas constantes ou fixas. Na manufatura, isso poderia ser uma simples taxa de produção (ou seja, quanto uma máquina produz por dia).Em termos de previsão de vendas, o modelo linear é usado quando há uma taxa de crescimento semelhante esperada.
Ao contrário dos modelos lineares, os modelos quadráticos refletem uma taxa de mudança que não é constante. Os modelos quadráticos podem refletir uma tendência de aceleração ou desaceleração e, como resultado, podem ser confundidos com um modelo exponencial (e é exatamente por isso que é tão importante entender seus dados também!) Um exemplo comum de manufatura quadrática pode ser a modelagem da produção como uma função da mão de obra. Em algum momento, a adição de muitos trabalhadores ou o aumento de suas horas leva a retornos decrescentes. Outro exemplo comum é a modelagem de preços e lucros. Embora o aumento dos preços aumente os lucros, com o tempo, um preço mais alto pode impedir a demanda, prejudicando-a e desacelerando o crescimento do lucro incremental.
Crescimento exponencial: quer você esteja subindo, subindo e se afastando ou experimentando um declínio exponencial, esse modelo significa que a taxa de mudança não está apenas acelerando ou desacelerando (como nos modelos quadráticos), mas que a taxa está mudando mais rapidamente do que nos modelos quadráticos. Esse tipo de modelo pode ser usado em várias disciplinas. Em finanças, pode ser usado para modelar juros compostos, enquanto na ciência pode modelar a propagação de uma pandemia ou a propagação de bactérias em um experimento. O crescimento exponencial também pode ser visto no lançamento de um novo produto ou medicamento, pois a adoção acelera com a conscientização e a aceitação.
Decifrar o crescimento quadrático do exponencial é provavelmente o mais complicado, e é por isso que entender a situação em torno dos dados é tão importante. Como eu disse anteriormente, em caso de dúvida, compare os modelos quadrático e exponencial medindo o ajuste usando medidas de precisão como MAPE, MAD e MSD.
Curva S/Logística de Pearl -Reed: a curva S, geralmente chamada de curva logística de Pearl-Reed, foi formalizada pela primeira vez em 1920 por Raymond Pearl e Lowell J. Reed, dois biólogos americanos. Eles introduziram essa função logística para descrever o crescimento populacional sob restrições, como recursos limitados. Basicamente, à medida que os recursos se tornam mais escassos, o crescimento populacional diminui e se estabiliza. Fora da biologia, a curva S é normalmente associada à adoção de produtos ou tecnologia.Em geral, ela reflete um cenário que tem espaço para crescer, mas que, em última análise, atingirá a saturação e, para fins de previsão, é normalmente usada quando o analista reconhece que a saturação está começando a ocorrer.
Depois de identificar o tipo de modelo, a previsão é muito fácil. Usando os mesmos dados que você usou para traçar a tendência, vá para Stat/Time Series/Trend Analysis. Será exibida uma caixa de diálogo que perguntará qual variável você deseja prever
Depois de selecionar a variável, basta selecionar o tipo de modelo e marcar gerar previsões. Neste exemplo, quero gerar mais 5 pontos de dados, portanto, digitei "5" no número de previsões.
Leia seus resultados...
Seus resultados fornecerão uma equação para a previsão, medidas de precisão, pontos de dados previstos e um gráfico. Pronto! Missão de previsão cumprida.
Equação de tendência ajustada
Yt = (10^4) / (10,0320 + 4601,91×(0,663545^t))
Medidas de precisão
MAPE
1.9285
MAD
2.5353
MSD
11.4483
Previsões
Período
Previsão
31
995.441
32
995.902
33
996.209
34
996.412
35
996.547
Muitos de nós, responsáveis por previsões, não somos necessariamente especialistas em estatística. Embora você já tenha dominado a arte da previsão de curto prazo, fornecer um contexto adicional em torno dela lhe dará mais confiança em suas previsões. Usando a IA do Minitab para gerar um resumo em linguagem natural, você pode entender rapidamente todas as excelentes informações fornecidas pelo Minitab. Em nosso exemplo, o conteúdo gerado pela IA explica que o conjunto de dados é grande o suficiente para fazer uma previsão precisa e que o modelo produzido é confiável.
A análise tem como objetivo avaliar a tendência dos valores S_Curve_Values em um período de tempo especificado usando um modelo de tendência S-Curve. Ela fornece insights sobre o comportamento futuro dos dados com base na equação de tendência ajustada.
Principais descobertas