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Parte do plano organizacional de uma empresa envolve determinar as necessidades dos seus clientes. Uma resposta atempada a perguntas como “Quando vão comprar?” e “Em que

quantidades?” pode facilitar o funcionamento da cadeia de abastecimento por a tornarem mais flexível às flutuações típicas de qualquer mercado. Um modelo de previsão destina-se à estimação de parâmetros, recorrendo a múltiplos meios de informação.

A necessidade constante de previsões cada vez mais rigorosas criou um ambiente propício à investigação, pelo que esta área tem evoluído de forma considerável nos últimos anos. Devido aos diversos modelos atualmente formulados esta metodologia pode estender-se às mais diversas áreas. Em âmbito económico, os modelos de previsão são utlizados para estimar taxas e outros tipos de indicadores, servindo quer para a preparação de sistemas de negócios, quer como ferramenta de defesa à especulação. Os modelos de previsão tecnológicos englobam análises à receção de novos artigos e a taxa através da qual os produtos são lançados para o mercado, revelando-se bastante úteis para efeitos de inovação. Por último, os modelos de previsão da procura. Estes são os mais utilizados entre as empresas e contemplam a necessidade de antever o volume de vendas de produtos, ou famílias de produtos, já existentes. Esta ferramenta tem um impacto direto no planeamento fazendo referencia à estrutura financeira. A validade dos resultados depende da adequação do modelo ao evento a que se destina e deve ser assegurada pela sua personalização ao negócio da empresa.

Os modelos de previsão facilitam o processo de decisão, em contexto empresarial, por permitem desenhar um plano de ação a longo, médio ou curto prazo. As decisões devem ser formuladas a partir dos objetivos internos, e contêm um carácter representativo uma vez que se admite incerteza nas projeções resultantes. O objetivo de qualquer modelo previsional passa pela obtenção de resultados viáveis e representativos, ao menor custo possível.

2.2.3.1 Classificação dos Modelos Previsionais

Os modelos previsionais encontra-se divididos entre qualitativos e quantitativos. Esta diferenciação é realizada a partir da estrutura e dos inputs de cada modelo.

Os modelos de natureza qualitativa aplicam-se na ausência de dados numéricos por serem baseados em opiniões e juízos de valor de especialistas (Armstrong, 2001). Devido à sua característica ambígua, este tipo de modelos é utilizado maioritariamente para a previsão a longo prazo onde a sua aplicação visa satisfazer um conjunto de necessidades associadas a situações vagas, como o lançamento de novos produtos ou expansões de negócio. Entre os modelos enunciados, neste ramo, os dois mais comuns são o júri de opinião e pesquisas de mercado. O modelo júri de opinião é um método bastante utilizado pelas empresas por ser rápido e carecer de poucos recursos para o seu

desenvolvimento. Engloba a reunião entre um grupo de gestores com competências de diversas áreas onde se pretende combinar a sua experiência no campo com os dados disponíveis de modo a prever quais as melhores ações a tomar. Por outro lado, a pesquisa de mercado é um modelo que se encontra em crescimento no mundo empresarial por envolver um contacto direto com os clientes. Como diferentes indivíduos, têm diferentes opiniões esta técnica pode comprometer a confiabilidades dos resultados pela sua vulnerabilidade às opiniões de cada cliente. Segundo Mentzer e Kahn (1995) mesmo com as suas limitações e baixo grau de precisão estes modelos têm sido bastante utlizados ao longo dos anos.

A transição gradual para modelos quantitativos começou após a evolução da capacidade do processamento tecnológico. Por serem baseados em técnicas matemáticas, que englobam dados históricos, considera-se que os modelos quantitativos apresentam um maior grau de rigor quando comparados com os anteriores. A sua aplicação estende-se maioritariamente a produtos já existentes o que permite a formulação prévia de séries cronológicas. Makridakis et al. (1998) afirmam que a aplicabilidade de um modelo qualitativo é efectuada por três condições: a disponibilidade de informação histórica, a possibilidade de transformar os dados em valor numéricos e a concordância dos padrões observados ao longo do tempo. Um problema atender reside no facto da globalização e a constante evolução tecnologias serem fatores que contribuem para que este fenómeno seja cada vez menos comum nos mercados atuais. Segundo o autor ama combinação de modelos qualitativos e quantitativos pode aumentar a estabilidade do processo. Esta reunião terá um impacto positivo na fiabilidade das conclusões enumeradas pelos resultados obtidos tornando o modelo mais apto para representar determinado o evento. Entre os modelos quantitativos mais comuns encontra-se os de análise por séries cronológicas. Esta abordagem ramifica-se em mais de 60 modelos onde cada um tem uma particularidade que o torna mais apto para um determinado tipo de situação.

Os modelos quantitativos são ainda subdivididos entre univariados e multivariados. Os primeiros dizem respeito aos casos onde se utiliza apenas uma série no processo previsional. Entre eles, encontra-se a decomposição clássica que utiliza uma série cronológica para evidenciar as forças que atuam sob o evento, pela utilização de modelos de regressão e médias móveis. Por outro lado, os modelos multivariados podem modelar duas, ou mais, séries em simultâneo sem atender a relações de dependência e causalidade entre elas, como modelos SARIMA.

Na figura 2.10 encontra-se representada uma proposta de classificação dos modelos de previsão segundo Mun (2010). Cada divisão é composta por um conjunto de exemplos dos modelos nela considerados.