Médias móveis.

1. PRO910 PLANEJAMENTO E GESTÃO
DA PRODUÇÃO
AULA 03
Prof. Davi das Chagas Neves
Profa. Irce Fernandes Gomes Guimarães

2. “O objetivo principal de uma previsão não é
descobrir os dados futuros, mas revelar o
que você precisa saber para executar ações
significativas no presente.”
Paul Saffo
Forecaster no Vale do Silício
Previsão com médias móveis: análise de séries temporais

3. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
Fazendo Previsões com R a partir de
Séries Temporais

4. Previsão com
médias móveis:
análise de séries temporais
➢ Chega de dados
fictícios.

5. Previsão com
médias móveis:
análise de séries temporais
➢ Pensem numa empresa!

6. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ O facebook “coleta”
nossos dados, nós
olhamos os dele:
Resultados negativos acima remetem ao efeito coronavírus em 2020!
2) BUSQUE PELA EMPRESA E ANOTE SEU TICKER.
1) INSTALE ESTA BIBLIOTECA.

7. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Ações do facebook:
FBNK

8. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Facebook:

9. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Facebook:

10. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais

11. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Qual regressão utilizar?
LINEAR
EXPONENCIAL
POLINOMIAL

12. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Médias móveis:
DESCREVA A
FÓRMULA PARA O
MODELO COM
MÉDIAS MÓVEIS.
NO QUADRO!

13. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Médias móveis:

14. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais

15. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Com forecast:

16. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais

17. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ É fácil notar que é o mesmo gráfico. Óbvio, mas com a
utilização de forecast, economiza-se 9 linhas.
EXPLORE O CÓDIGO:
❑ Confira a saída das variáveis medias e Medias, utilizando
a função head().
❑ Altere o valor da janela, observe o efeito de suavização.
❑ Pra que serve a função par() mesmo?

18. Previsão com
médias móveis:
análise de séries temporais
➢ Pensem em outra empresa!

19. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Início:
L=500
QUANTIDADE
DE DADOS

20. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais

21. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Plotando:

22. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais

23. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ E a previsão?
forecast(dados, h=numero de previsões)

24. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ E a previsão?

25. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Previsão:
L=500

26. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Previsão:
L=100

27. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Previsão:
L=50

28. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
Como vou utilizar
isto na minha
profissão?
Esqueça o Facebook e a Amazon.

29. Previsão com médias móveis: análise de séries temporais
➢ Para casa:
1) Calcule as previsões para o
Facebook.
2) Calcule as previsões para a
Apple.
3) Altere o tamanho da janela na
análise da Amazon.
Dica: plot(tail(df$ticker, n=X)).
Até a próxima pessoal!