期刊名称：Future Studies Research Journal : Trends and Strategies
电子版ISSN：2175-5825
出版年度：2010
卷号：2
期号：2
页码：83-107
DOI：10.7444/future.v2i2.58
语种：English
出版社：Fundação Instituto de Administração
摘要：Toda organização precisa saber dimensionar suas capacidades produtivas de modo que estas se encaixem perfeitamente com as demandas. O papel da previsão de demanda é fornecer subsídios para o planejamento estratégico da organização. Este processo permite que os administradores antecipem o futuro e planejem de forma mais conveniente as suas ações. Não basta, entretanto, ter um sistema de previsão de demanda. É a qualidade da informação obtida por este sistema que capacita a organização a obter melhor planejamento das operações. Dentro deste contexto, este trabalho apresenta um estudo de caso com os objetivos de: (a) definir o modelo quantitativo de previsão de demanda de maior grau de acurácia e (b) verificar a influência da acuracidade da previsão de demanda no desempenho financeiro da organização. Trata-se de uma pesquisa descritiva ex-post fact em que foram utilizados dados históricos de demanda de cinco grupos de produto, no período de 2004 a 2008. Os resultados demonstram que se a empresa empregasse o modelo ARIMA para os grupos A, B e E, o modelo de Holt para o grupo D e o modelo de Winter para o grupo C, o faturamento poderia ser aumentado em, aproximadamente, dois milhões e oitocentos mil reais anuais.
其他摘要：Every organization needs to balance their production capacities with demand. The role of demand forecasting is to assist in the organization's strategic planning; this process allows administrators to anticipate the future and plot an appropriate course of action. On its own, however, a system of demand forecasting is not enough. It is the quality of information obtained by this system which enables the organization to achieve better operational planning. In this context, this paper presents case study research to: (a) define the quantitative model to forecast demand with greater accuracy; and (b) to verify the influence of accuracy in demand forecasting on financial performance. This is an ex-post facto descriptive inquiry with a time series in which we made use of historical data from five groups of products over the period 2004–2008. The results suggest that if a company employs the ARIMA model for groups A, B, and E; the Holt model for group D; and the Winter model for group C, revenues will increase by approximately $1,600,000 annually. Key-words: Accuracy. Demand forecasting. Financial performance.
