FACTORES QUE AFECTAM A SELECÇÃO DA TÉCNICA DE PREVISÃO
ÍNDICE
FACTORES QUE AFECTAM A SELECÇÃO DA TÉCNICA DE PREVISÃO 5
Disponibilidade e Qualidade dos Dados 5
CRITÉRIOS PARA AVALIAR A APLICABILIDADE DE UMA TÉCNICA DE PREVISÃO 7
INTRODUÇÃO
A selecção da técnica de previsão é um processo essencial em diversas áreas, como economia, negócios e planejamento estratégico, pois influencia directamente a qualidade das decisões tomadas com base nas projecções realizadas. Dado o impacto da variação no sucesso organizacional, é fundamental compreender os factores que orientam essa escolha. Aspectos como a natureza dos dados, os objectivos de previsão, os recursos disponíveis e a complexidade das técnicas desempenham um papel determinante no processo de selecção. Este estudo busca explorar e analisar os principais factores que influenciam a escolha das técnicas de previsão, destacando sua importância para a tomada de decisão em diferentes contextos.
OBJECTIVOS
Geral:
Analisar os factores que influenciam a selecção da técnica de previsão, considerando sua relevância para a precisão e eficácia das projecções realizadas.
Específicos:
Identificar os principais critérios utilizados na escolha de técnicas de previsão.
Avaliar a influência da qualidade e disponibilidade de dados na selecção do método preditivo.
Explorar como características das técnicas, como simplicidade e flexibilidade, afectando sua aplicabilidade em diferentes cenários.
FACTORES QUE AFECTAM A SELECÇÃO DA TÉCNICA DE PREVISÃO
Conceito
Segundo Makridakis et al. (1998), os factores que afectam a selecção da técnica de previsão referem-se às “condições e características que influenciam a escolha do método mais adequado para gerar especificação precisa e específica”. Esses factores incluem aspectos como o objectivo da previsão, a disponibilidade e qualidade dos dados, as características intrínsecas dos dados (como sazonalidade e tendências), a complexidade do modelo, os recursos disponíveis (tempo e custo), e a necessidade de minimizar erros.
Makridakis enfatiza que “não existe uma técnica universal que seja adequada para todas as situações”. A escolha deve ser orientada pela compreensão clara do contexto em que a previsão será aplicada, considerando os custos e benefícios associados a diferentes métodos. Essa abordagem fundamenta a ideia de que a eficácia de uma técnica de previsão está directamente ligada ao alinhamento entre suas características e as especificidades do problema em questão.
A selecção da técnica de previsão é um processo crítico em diversos campos, incluindo negócios, economia, e ciências sociais, e é influenciada por vários factores. O autor Makridakis et al. (1998), em sua obra seminal sobre previsão, destaca uma série de factores que afectam a escolha da técnica de previsão, os quais incluem:
Objectivo da Previsão
O objectivo da previsão é um dos principais determinantes na escolha da técnica. Se o objectivo é simplesmente obter uma previsão pontual (como prever vendas para o próximo mês), técnicas como modelos de séries temporais, como ARIMA, podem ser mais adequadas. Se a previsão envolve a previsão de interrupções de confiança ou incertezas, abordagens mais sofisticadas como métodos de previsão baseados em Monte Carlo podem ser mais abordadas.
Disponibilidade e Qualidade dos Dados
A quantidade e a qualidade dos dados disponíveis são cruciais. Se houver uma grande quantidade de dados históricos, técnicas baseadas em séries temporais (como modelos ARIMA ou modelos de suavização exponencial) podem ser eficazes. Se os dados forem escassos ou imprecisos, métodos qualitativos, como as variações baseadas na opinião de especialistas, podem ser mais úteis.
Características dos Dados
A natureza dos dados também depende da escolha da técnica. Dados sazonais ou com tendências podem ser melhor modelados por técnicas específicas como ARIMA sazonal ou modelos de suavização exponencial. Se os dados forem altamente voláteis ou se envolverem em séries temporárias não estacionárias, modelos mais complexos ou técnicas de aprendizado de máquina podem ser úteis.
Complexidade do Modelo
Alguns modelos de previsão exigem maior esforço computacional ou técnico. Modelos mais simples, como a média móvel ou a suavização exponencial, são simples de implementar e compreender, mas não podem capturar padrões complexos nos dados. Já modelos mais avançados, como redes neurais ou métodos de aprendizado de máquina, podem lidar com padrões mais complexos, mas exigem mais recursos e conhecimento.
Custo e Tempo
A quantidade de tempo disponível para realizar a previsão e os recursos financeiros disponíveis também influenciam a escolha da técnica. Técnicas mais simples tendem a ser mais rápidas e de baixo custo, enquanto abordagens mais sofisticadas exigem mais tempo de processamento e recursos computacionais, além de custos com pessoal actualizado.
Previsibilidade e Erros
A técnica escolhida deve ser capaz de reduzir os erros de previsão. Técnicas de regressão ou ARIMA são eficazes em condições onde os padrões históricos são resultados. No entanto, quando os dados apresentam grande volatilidade ou mudanças abruptas, técnicas como modelos baseados em inteligência artificial podem ser mais robustas.
Esses factores são interacção e variação dependendo do contexto específico da previsão. A escolha do modelo mais adequado geralmente envolve um equilíbrio entre precisão, complexidade e soluções práticas. A literatura, incluindo o trabalho de Makridakis et al., sugere que “a combinação de diferentes métodos (técnicas híbridas) também pode ser uma abordagem eficaz para melhorar os resultados da previsão”.
CRITÉRIOS PARA AVALIAR A APLICABILIDADE DE UMA TÉCNICA DE PREVISÃO
Segundo Makridakis et al. (1998), “os critérios para avaliar a aplicabilidade de uma técnica de previsão envolvem uma análise sistemática de factores que garantem a adequação do método ao contexto e aos objectivos específicos”. Os principais critérios destacados por Makridakis incluem:
Precisão: é importante que consulte a capacidade da técnica de geração específica e com o menor erro possível. Esta classificação é avaliada por análises como erro absoluto médio (MAE) ou raiz do erro quadrático médio (RMSE).
Disponibilidade de Dados: A técnica escolhida deve ser compatível com a quantidade e a qualidade dos dados disponíveis. Métodos mais simples, como meios móveis, podem ser usados quando há dados limitados, enquanto técnicas avançadas, como redes neurais, requerem grandes volumes de dados.
Complexidade do Modelo: A complexidade da técnica deve ser equilibrada com a necessidade de precisão e o nível de expertise disponível. Modelos mais simples são geralmente mais simples de implementar e interpretar, mas não podem capturar padrões complexos em dados.
Horizonte de Previsão: O horizonte de previsão (curto, médio ou longo prazo) relacionado à aplicabilidade de diferentes métodos. Técnicas como ARIMA são mais específicas para flexibilidade de curto prazo, enquanto métodos qualitativos podem ser usados em horizontes mais longos.
Custos e Recursos: O custo financeiro e os recursos técnicos necessários para implementar uma técnica que deve ser avaliada. Métodos para desactivar softwares avançados ou especialistas podem ser inviáveis em certos contextos.
Flexibilidade: A técnica deve ser capaz de se ajustar às mudanças nos padrões dos dados, como sazonalidade ou tendências.
Tempo de Implementação: Algumas técnicas exigem mais tempo para serem inovadoras e calibradas. Em situações em que decisões rápidas são possíveis, métodos mais simples podem ser preferidos.
Capacidade de Generalização: Uma técnica deve ser capaz de gerar recursos específicos úteis em diferentes condições e não apenas nos dados históricos utilizados para treinamento.
Esses critérios ajudam a garantir que a técnica seleccionada seja atenta tanto para o problema quanto para o ambiente operacional, optimizando a eficácia e a eficiência do processo de previsão.
Importância da selecção
A importância dos factores que afectam a selecção da técnica de previsão não reside no impacto directo que essa escolha tem sobre a precisão, a confiabilidade e a sauna das partículas geradas. A selecção adequada de uma técnica de previsão pode influenciar significativamente o sucesso de decisões estratégicas, operacionais e financeiras, especialmente em ambientes sonoros e com incertezas.
Os modelos de previsão precisam ser flexíveis ou suficientes para se adaptarem às mudanças nas condições do mercado, nos comportamentos dos consumidores ou em outros factores externos. A escolha da técnica deve considerar a capacidade de ajustar o modelo conforme os dados evoluem, garantindo correcções mais precisas e relevantes ao longo do tempo.
A complexidade do modelo e a facilidade de implementação são factores importantes na escolha da técnica. Mesmo que uma técnica complexa tenha grande potencial de precisão, se a equipe não tiver a expertise necessária para utilizá-la ou se for uma técnica difícil de interpretar, ela pode não ser prática. Técnicas mais simples podem ser preferidas em cenários onde a clareza e a rapidez são mais valiosas que a sofisticação do modelo.
Portanto, os factores que afectam a selecção da técnica de previsão são cruciais para garantir que o modelo escolhido seja eficaz, viável e capaz de gerar variações que atendam aos objectivos da organização. Uma escolha bem informada não só melhora a precisão das variações, mas também contribui para uma melhor gestão de recursos, redução de riscos e maior adaptação às condições variáveis do ambiente.
CONCLUSÃO
A selecção da técnica de previsão depende de uma análise criteriosa de diversos factores, como o objectivo da previsão, a qualidade e quantidade de dados disponíveis, a complexidade do modelo, o horizonte temporal desejado, os custos e recursos necessários e a capacidade de adaptação às mudanças. Escolher o método mais adequado exige um equilíbrio entre a precisão esperada e a solução prática, garantindo que o modelo seleccionado atenda às necessidades específicas e contribua para decisões assertivas.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Makridakis, S., Wheelwright, SC, & Hyndman, RJ. Previsão: Métodos e Aplicações. 3ª ed.. John Wiley & Sons, 1998.