Ainda Estou Aqui Para Prever: uma comparação entre SARIMA e SARIMAX para vendas sazonais de aves no Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.20397/2177-6652/2025.v25i3.3199

Palavras-chave:

Séries Temporais, SARIMA, SARIMAX, Sazonalidade.

Resumo

Objetivo: Essa pesquisa tem por objetivo comparar a aplicação dos modelos econométricos SARIMA e SARIMAX na previsão de demanda de produtos sazonais, utilizando como base real de dados as vendas mensais de aves congeladas de duas marcas concorrentes no Brasil.

Metodologia: A metodologia empregada baseia-se na modelagem de séries temporais com os modelos SARIMA e SARIMAX. A abordagem adotou o procedimento de separação dos dados em conjuntos de treinamento e teste, técnica amplamente aplicada em estudos empíricos com foco em previsão fora da amostra, para uma averiguação da robustez dos modelos, em linha com as fundamentações das técnicas de machine learning.

Originalidade/Relevância: A originalidade do trabalho reside na aplicação desses modelos à previsão de demanda de aves natalinas de uma empresa brasileira, um nicho pouco explorado na literatura nacional, além de incorporar uma análise com variável exógena de concorrência direta. O estudo também contribui ao aproximar práticas tradicionais de séries temporais à lógica preditiva do aprendizado de máquina.

Principais resultados: Os resultados demonstraram desempenho superior do modelo SARIMA, com menor erro de previsão e maior capacidade de generalização, mesmo sem o uso de variáveis externas.

Contribuições teóricas/metodológicas: A pesquisa reforça a aplicabilidade de modelos sazonais em mercados com forte ciclicidade e mostra que, em certos contextos, a simplicidade estatística pode superar a complexidade multivariada, mesmo em ambientes voláteis e competitivos.

Biografia do Autor

Edimilson Costa Lucas, Universidade Presbiteriana Mackenzie (PPGCFTG)

Doutor em Administração de Empresas (linha de Finanças) pela EAESP/FGV. Mestre em Estatística pela UNICAMP. MBA em Finanças pela FGV. Bacharel em Matemática pela UFU. Professor do programa de pós-graduação (stricto sensu) em Controladoria, Finanças e Tecnologias em Gestão na Universidade Presbiteriana Mackenzie. Professor do Departamento de Ciências Atuariais da EPPEN/UNIFESP.

Adilson Carlos Yoshikuni, Universidade Presbiteriana Mackenzie (PPGCFTG)

Pós-doutor e doutor em Administração de Empresas pela FGV-EAESP (2018,2015), Mestre em Ciências Contábeis e Atuariais pela PUC-SP (2005), Pós-graduado em MBA Executivo Internacional pela FGV-EBAPE e University of California Irvine- EUA (2005), Bacharel em Ciência da Computação (1995) e Análise de Sistema (1993) pela Universidade Paulista. Na Universidade Presbiteriana Mackenzie é professor integral do programa de Mestrado e de Doutorado Profissional em Controladoria, Finanças e Tecnologias de Gestão Empresariais (PPGCFTG), e coordenador do grupo de pesquisa em Technology Analytics in Management, Accounting and Finance (TAMAF), professor convidado do Instituto de Desenvolvimento Educacional IDE da FGV.

Carlos Alberto Di Agustini, Strong Business School

Doutor em engenharia de produção, mestre em administração e especialista em finanças pela New York University (Stern) e University of California (UCLA). Foi CEO e diretor estatutário de empresa financeira da Volkswagen, executivo do Banco Caterpillar, Banco Itaú e Grupo Ultra. É autor de artigos e livros na área de finanças. Professor convidado da FGV, professor do Instituto Mauá de Tecnologia, professor pesquisador da Strong Business School e professor da USCS. Atua como membro de conselho de administração.

Vinícius Augusto Brunassi Silva, FECAP, Programa de Mestrado Profissional em Administração – Finanças.

Doutor e Mestre em Administração de Empresas (linha de Finanças) pela FGV-EAESP. Professor e Pesquisador da FECAP no programa de mestrado profissional em Administração (Finanças).

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Publicado

2025-06-30

Como Citar

Costa Lucas, E., Carlos Yoshikuni, A., Di Agustini, C. A., & Augusto Brunassi Silva, V. (2025). Ainda Estou Aqui Para Prever: uma comparação entre SARIMA e SARIMAX para vendas sazonais de aves no Brasil. Revista Gestão & Tecnologia, 25(3), 98–118. https://doi.org/10.20397/2177-6652/2025.v25i3.3199

Edição

v. 25 n. 3 (2025)

Seção

ARTIGO

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