Calculadora de Indice Sazonal (Dessazonalizar e Previsao Ajustada)

O que a ferramenta calcula

A calculadora responde a pergunta que abre todo planejamento de demanda com estacoes: se a demanda repete o mesmo formato a cada ano, com picos e vales previsiveis, qual e o fator de cada estacao, o quanto ela fica acima ou abaixo da media, e como usar esse padrao para limpar a serie e projetar o futuro. Voce cola a serie de demanda, um valor por periodo, na ordem do mais antigo para o mais recente, escolhe o comprimento do periodo L, o metodo e o modelo, e a ferramenta calcula um indice sazonal para cada estacao do ciclo. O indice sazonal separa o componente que se repete do movimento de fundo, algo que a media movel, a suavizacao exponencial e a regressao linear nao fazem sozinhas.

Alem dos indices, a calculadora entrega quatro coisas que um simples fator nao da. Ela dessazonaliza a serie, dividindo cada valor pelo indice da sua estacao, e mostra a serie ja limpa, onde a tendencia de fundo aparece sem o ruido das estacoes. Ela ajusta uma reta de tendencia sobre a serie dessazonalizada, o passo que reutiliza a regressao linear, e projeta essa reta para a frente. Ela reesazonaliza a projecao, multiplicando de volta pelo indice de cada estacao, para devolver a previsao final com o padrao sazonal de volta. E ela le o pico e o vale em palavras, a estacao mais forte e a mais fraca, com a distancia percentual da media. Tudo acontece no seu navegador, sem enviar nada a servidor nenhum, e voce pode baixar um PDF, exportar um CSV ou compartilhar o resultado.

Como funciona: as formulas do indice sazonal

O indice sazonal ajusta uma serie de demanda com um ciclo que se repete de comprimento L, com L igual a 4 trimestres ou 12 meses. E preciso pelo menos dois ciclos completos, e de preferencia tres ou mais, para que os indices sejam estaveis. A estacao de cada periodo se repete de 1 ate L: no caso trimestral, T1, T2, T3, T4, T1, T2 e assim por diante. A ferramenta calcula um indice por estacao e depois usa esses indices para dessazonalizar e para reesazonalizar a projecao.

O metodo da media simples e o mais direto. Calcule a media geral G, a media de toda a demanda da serie. Depois calcule a media de cada estacao, A[s], a media dos valores que caem naquela estacao. O indice bruto de cada estacao no modelo multiplicativo e R[s] = A[s] / G. Por fim, normalize para que os L indices tenham media 1,0, ou seja, para que somem L: indice[s] = R[s] x L / soma(R). O metodo e simples e muito usado, mas tem um limite importante: ele nao remove a tendencia primeiro, entao numa serie com tendencia forte ele mistura o crescimento dentro dos indices e os enviesa. No exemplo padrao, como a serie sobe em degrau limpo, o metodo da media simples ja da indices exatos: G = 137,5, e os indices T1 0,80, T2 1,60, T3 1,20 e T4 0,40, que somam 4,0.

O metodo da razao para media movel centrada segue a decomposicao classica Y = T x S x C x I, onde T e a tendencia, S a sazonalidade, C o ciclo e I o irregular. Primeiro, calcule uma media movel centrada de comprimento L. Para um L par, como 4 ou 12, usa-se uma media centrada de 2 x L, que para L = 4 fica CMA[t] = (0,5 x Y[t-2] + Y[t-1] + Y[t] + Y[t+1] + 0,5 x Y[t+2]) / 4; os primeiros e os ultimos L/2 periodos ficam sem CMA. Depois, calcule a razao de cada periodo, Razao = Y[t] / CMA[t], que divide fora a tendencia e o ciclo e deixa so a sazonalidade e o irregular. Faca a media das razoes de cada estacao, pela media ou pela mediana quando ha um valor atipico, para obter o indice bruto, e normalize para que os indices tenham media 1,0. Este e o metodo a usar quando a demanda tem tendencia, porque ele mede a sazonalidade depois de tirar o movimento de fundo.

Multiplicativo contra aditivo. O modelo multiplicativo usa razoes, ou seja, divide, e da indices que tem media 1,0; o modelo aditivo usa diferencas, Y menos CMA, ou A[s] menos G, e da indices que somam zero. Use o multiplicativo quando a amplitude sazonal cresce junto com o nivel da demanda, o pico de dezembro fica maior em unidades a medida que o negocio cresce; use o aditivo quando o balanco sazonal e aproximadamente constante em unidades, o mesmo numero de unidades a mais no verao independentemente do nivel. Para a maioria das demandas, o multiplicativo e a escolha usual.

Dessazonalizar e a previsao ajustada. Para limpar a serie, calcule D[t] = Y[t] / indice[estacao(t)] no modelo multiplicativo, ou D[t] = Y[t] – indice[estacao(t)] no aditivo. Essa e a serie dessazonalizada, ou seja, ajustada pela sazonalidade, que mostra a tendencia de fundo. Depois, ajuste uma reta de tendencia sobre a serie dessazonalizada, Dhat[t] = a + b x t, exatamente o passo da calculadora de regressao linear, que ajusta a reta pelo metodo dos minimos quadrados. Projete a reta para a frente e reesazonalize: a previsao final e F[t] = (a + b x t) x indice[estacao(t)] no modelo multiplicativo, ou F[t] = (a + b x t) + indice[estacao(t)] no aditivo. No exemplo padrao, a serie dessazonalizada e o degrau 125, 125, 125, 125, 150, 150, 150, 150, a reta limpa e a = 116,07 mais b = 4,76, e o proximo periodo, o T1 do terceiro ano, e a estacao 1, entao F = (116,07 + 4,76 x 9) x 0,80 = 158,93 x 0,80 = 127,14.

Armadilhas. O comprimento L precisa bater com o ciclo verdadeiro da demanda; um L errado espalha a sazonalidade por estacoes que nao existem. Voce precisa de pelo menos dois ciclos completos, de preferencia tres ou mais, e a serie deve terminar num numero inteiro de ciclos. Os valores atipicos distorcem a media das razoes, entao use a opcao da mediana quando um periodo destoa. A demanda zero ou perto de zero quebra a razao do modelo multiplicativo, e nesses casos o aditivo e mais seguro. E feriados moveis como a Pascoa, alem das diferencas de comprimento dos meses, nao sao capturados por um indice de comprimento fixo.

Cinco exemplos resolvidos de indice sazonal

Exemplo 1: a serie padrao, media simples multiplicativa, derivacao completa

A serie padrao da ferramenta, dois anos de demanda trimestral, 100, 200, 150, 50, 120, 240, 180, 60, com L = 4, metodo da media simples e modelo multiplicativo. Comece pela media geral: a soma dos oito valores e 1100, entao G = 137,5. Agora a media de cada estacao ao longo dos dois anos: o T1 tem 100 e 120, media 110; o T2 tem 200 e 240, media 220; o T3 tem 150 e 180, media 165; o T4 tem 50 e 60, media 55. Divida cada media pela media geral: T1 = 110 / 137,5 = 0,80, T2 = 220 / 137,5 = 1,60, T3 = 165 / 137,5 = 1,20, T4 = 55 / 137,5 = 0,40. Esses indices ja somam 4,0 e tem media 1,0, entao a normalizacao nao muda nada. Dessazonalizando, cada valor dividido pelo indice da sua estacao da o degrau limpo 125, 125, 125, 125, 150, 150, 150, 150, um salto claro de nivel entre o primeiro e o segundo ano. A reta de tendencia sobre essa serie limpa e a = 116,07 mais b = 4,76 por periodo. A previsao do proximo trimestre, o T1 do terceiro ano na posicao t = 9 e estacao 1, e (116,07 + 4,76 x 9) x 0,80 = 158,93 x 0,80 = 127,14. A licao esta na leitura direta: o indice diz que o T2 roda 60 por cento acima da media anual e o T4 fica 60 por cento abaixo, e dessazonalizar expoe o salto de nivel de 125 para 150 que estava escondido sob o padrao das estacoes.

Exemplo 2: a mesma serie pela razao para media movel centrada

A mesma serie, agora pelo metodo da razao para media movel centrada, no modelo multiplicativo. A media movel centrada tira a tendencia antes de medir a estacao. No periodo t = 3, CMA = (0,5 x 100 + 200 + 150 + 50 + 0,5 x 120) / 4 = 127,5; no periodo t = 4, CMA = (0,5 x 200 + 150 + 50 + 120 + 0,5 x 240) / 4 = 135. Dividindo cada valor pela sua CMA e mediando as razoes por estacao, os indices saem T1 0,836, T2 1,615, T3 1,178 e T4 0,371, proximos dos da media simples, mas ligeiramente diferentes porque a tendencia foi removida primeiro. A serie dessazonalizada fica quase uma reta, e o ajuste da tendencia sai bem mais apertado, com R2 de 0,99 contra 0,76 do metodo da media simples. A previsao do proximo periodo e 139,17. A licao e que, numa demanda com tendencia, o metodo da razao para media movel remove o movimento de fundo antes de medir a sazonalidade, entao tanto os indices quanto a tendencia dessazonalizada saem mais limpos.

Exemplo 3: o modelo aditivo na mesma serie

A mesma serie, metodo da media simples, agora no modelo aditivo. Em vez de dividir, o aditivo subtrai: o indice de cada estacao e a media da estacao menos a media geral. Com G = 137,5, o T1 fica 110 menos 137,5 = -27,5, o T2 fica 220 menos 137,5 = +82,5, o T3 fica 165 menos 137,5 = +27,5, e o T4 fica 55 menos 137,5 = -82,5. Esses desvios somam zero, como sempre no modelo aditivo. A serie e dessazonalizada por subtracao, cada valor menos o indice da sua estacao, e a previsao do proximo periodo e 131,43. A licao e sobre a escolha do modelo: use o aditivo quando o balanco sazonal e um numero de unidades aproximadamente constante, independentemente do nivel da demanda; o indice se le como unidades acima ou abaixo da media sazonal, e nao como uma porcentagem. Aqui o T2 significa 82,5 unidades a mais que a media, nao um fator de 1,60.

Exemplo 4: tres anos de demanda com tendencia mais forte

Tres anos de demanda trimestral com uma tendencia mais marcada, 100, 200, 150, 50, 120, 240, 180, 60, 140, 280, 210, 70, no metodo da media simples e modelo multiplicativo. Os indices continuam T1 0,80, T2 1,60, T3 1,20 e T4 0,40, porque o formato do ano nao mudou, so o nivel subiu a cada ciclo. A serie dessazonalizada agora sobe em tres degraus, 125, 150 e 175, um por ano. A reta de tendencia sobre essa serie limpa e a = 113,64 mais b = 5,59 por periodo. A ferramenta projeta o quarto ano inteiro: T1 149,09, T2 307,13, T3 237,06 e T4 81,26. A licao e que mais ciclos estabilizam os indices e permitem que a tendencia reesazonalizada projete um ano completo a frente com confianca; cada trimestre projetado carrega o seu indice, entao a subida do nivel e o formato do ano aparecem juntos na previsao final.

Exemplo 5: demanda mensal com L = 12

Tres anos de demanda mensal, com L = 12, no metodo da razao para media movel centrada. Os doze indices mensais desenham o formato do ano: o pico fica em julho, com cerca de 1,49, ou seja, 49 por cento acima da media, e o vale fica em dezembro, com cerca de 0,55, ou seja, 45 por cento abaixo da media. Com os indices em maos, a ferramenta dessazonaliza os trinta e seis meses, ajusta a tendencia limpa e projeta uma previsao ajustada pela sazonalidade para os proximos doze meses, ja com o formato do ano de volta. A licao e sobre casar o L com o ciclo verdadeiro: uma serie mensal precisa de L = 12 e de pelo menos dois anos, de preferencia tres, para que os doze indices fiquem estaveis; com um L errado ou poucos ciclos, o padrao do ano sai borrado e a previsao perde a forma.

Tres dicas de especialista para o indice sazonal

Escolha o metodo pela tendencia da serie

O metodo da media simples e adequado para uma demanda plana e estacionaria, onde o nivel nao sobe nem desce ao longo dos ciclos. Mas numa serie com tendencia, ele mistura o crescimento dentro dos indices sazonais e os enviesa, porque compara cada estacao com uma media geral que ja carrega a subida. Quando a demanda esta claramente subindo ou caindo, use o metodo da razao para media movel centrada, que divide fora a tendencia com uma media movel centrada antes de medir a estacao. A ferramenta mostra o ajuste bem mais apertado da tendencia dessazonalizada quando voce troca de metodo, como no segundo exemplo, onde o R2 subiu de 0,76 para 0,99. A regra e simples: serie plana aceita a media simples, serie com tendencia pede a razao para media movel.

Escolha multiplicativo ou aditivo pelo comportamento do balanco

Se o tamanho do pico sazonal cresce a medida que o nivel geral cresce, o dobro de vendas no fim do ano quando o negocio dobra, a sazonalidade e multiplicativa e o indice e uma razao em torno de 1,0. Se o pico e um numero de unidades aproximadamente constante, o mesmo acrescimo no verao independentemente do nivel, a sazonalidade e aditiva e o indice e um desvio que soma zero. O multiplicativo e a escolha usual para demanda, porque a maioria dos negocios cresce em proporcao; o aditivo serve para series com um balanco absoluto estavel. Uma pista pratica: se ao olhar o grafico os picos ficam maiores em unidades ano a ano, va de multiplicativo; se ficam do mesmo tamanho em unidades, va de aditivo.

Reuna ciclos inteiros, limpos e em numero suficiente

Os indices sazonais sao tao estaveis quanto o numero de ciclos por tras deles, entao use pelo menos dois ciclos completos e de preferencia tres ou mais, e garanta que o comprimento da serie e um numero inteiro de ciclos, para que cada estacao apareca o mesmo numero de vezes. Fique atento aos feriados moveis, como a Pascoa, e as diferencas de comprimento dos meses, que um indice de comprimento fixo nao consegue capturar. E use a opcao da mediana para mediar as razoes quando um periodo tem um valor atipico, uma promocao, uma greve, um pico de um cliente unico, para que esse evento nao distorca o indice da estacao. Uma serie com ciclos inteiros, limpos e em numero suficiente e o que faz os indices medirem o padrao verdadeiro, e nao o ruido.

O que e um indice sazonal

Um indice sazonal e um numero que resume, para cada estacao do ciclo, o quanto aquela estacao costuma ficar acima ou abaixo da media. Pense num varejo cujas vendas explodem em dezembro e caem em janeiro: o indice de dezembro fica bem acima de 1,0 e o de janeiro bem abaixo, e juntos os doze indices desenham o formato tipico do ano. No modelo multiplicativo, os indices tem media 1,0 por construcao, entao eles se leem como multiplicadores da media: um indice de 1,30 diz que aquela estacao roda 30 por cento acima da media sazonal, e um de 0,70 diz 30 por cento abaixo. Essa media 1,0 nao e um acaso, e o resultado da normalizacao, que garante que os indices apenas redistribuem a demanda entre as estacoes sem inventar nem apagar volume.

A ideia por tras do indice e a decomposicao da serie temporal em componentes: a tendencia, o movimento de fundo de subida ou queda; a sazonalidade, o padrao que se repete a cada ciclo; o ciclo mais longo, ligado a economia; e o irregular, o ruido aleatorio. O indice sazonal isola o componente da sazonalidade, o unico que se repete com periodo fixo e conhecido. Ao separa-lo, voce ganha duas coisas: a serie dessazonalizada, que mostra a tendencia limpa sem o serrilhado das estacoes, util para ver se o negocio esta de fato crescendo ou so vivendo um pico sazonal; e o proprio padrao das estacoes, util para planejar estoque, escala de pessoal e capacidade mes a mes. O indice responde a pergunta que a media movel e a regressao nao respondem: qual e o formato repetido do ano.

Media simples contra razao para media movel

Os dois metodos chegam a um indice por estacao, mas por caminhos diferentes, e a escolha entre eles depende da tendencia. O metodo da media simples e o mais intuitivo: some tudo, tire a media geral, tire a media de cada estacao, e divida uma pela outra. Ele funciona bem quando a demanda oscila em torno de um nivel fixo, sem subir nem descer ao longo dos anos, porque ai a media geral e uma referencia justa para todas as estacoes. O seu ponto fraco aparece quando ha tendencia: se a demanda cresce ano a ano, os anos mais recentes puxam a media geral para cima, e as estacoes que caem nos anos finais parecem mais fortes do que realmente sao, porque estao sendo comparadas com uma media inflada pelo crescimento. O resultado e um indice enviesado, que confunde tendencia com sazonalidade.

O metodo da razao para media movel centrada resolve exatamente esse problema. Em vez de comparar cada estacao com a media geral da serie inteira, ele compara cada periodo com a media movel centrada em torno dele, ou seja, com o nivel local da demanda naquele momento. Como a media movel centrada acompanha a tendencia, dividir por ela remove o movimento de fundo e deixa so a sazonalidade e o ruido. Depois, mediar as razoes de cada estacao limpa o ruido e devolve o indice puro. Por isso este e o metodo classico da decomposicao e o certo para series com tendencia. O custo e que os primeiros e os ultimos L/2 periodos ficam sem media movel centrada e sem razao, entao voce perde um pouco de dado nas pontas; mas em troca ganha indices que nao carregam a tendencia por dentro. A regra pratica que a ferramenta reforca: se a serie e plana, os dois metodos concordam; se a serie tem tendencia, prefira a razao para media movel.

A media movel centrada e o L par

A media movel centrada e o coracao do metodo da razao, e vale entender por que ela precisa de um tratamento especial quando o comprimento do periodo L e par. Uma media movel comum de L periodos soma L valores e divide por L, mas o resultado fica alinhado entre dois periodos, e nao em cima de um deles, quando L e par. Para um L igual a 4, uma media de quatro trimestres cai no meio, entre o segundo e o terceiro; ela nao esta centrada em nenhum periodo real. Para corrigir isso, usa-se a media centrada de 2 x L, que faz a media de duas medias moveis consecutivas e, na pratica, equivale a dar meio peso aos dois extremos e peso inteiro aos periodos internos.

Para L = 4, a formula fica CMA[t] = (0,5 x Y[t-2] + Y[t-1] + Y[t] + Y[t+1] + 0,5 x Y[t+2]) / 4. Repare que os cinco termos abrangem exatamente dois trimestres para cada lado, com os extremos entrando pela metade, de modo que o total de pesos e 4 e o resultado fica centrado em t, sobre um periodo real. E por isso que os primeiros e os ultimos dois periodos, o L/2 de cada ponta, ficam sem CMA: nao ha dado suficiente antes do inicio nem depois do fim para montar a janela centrada. Para L = 12, a logica e a mesma, com meio peso nos dois meses das extremidades e peso inteiro nos onze internos, e as pontas perdem seis meses de cada lado. Essa media centrada e o que garante que a razao Y[t] / CMA[t] compare cada periodo com o nivel local correto, sem o deslocamento de meio periodo que uma media par simples introduziria.

Multiplicativo contra aditivo

A escolha entre o modelo multiplicativo e o aditivo e sobre como a sazonalidade se comporta em relacao ao nivel da demanda. No modelo multiplicativo, a sazonalidade e proporcional: o pico e uma porcentagem da media, entao ele cresce em unidades a medida que o negocio cresce. Um indice de 1,60 significa 60 por cento acima da media, seja a media 100 ou 1000, e em unidades isso e 60 ou 600. Esse e o comportamento tipico da maioria das demandas de varejo e industria: quando o volume total sobe, a amplitude sazonal sobe junto. Os indices multiplicativos tem media 1,0, e a dessazonalizacao e uma divisao, D[t] = Y[t] / indice.

No modelo aditivo, a sazonalidade e um valor absoluto: o pico e um numero de unidades a mais, constante, independentemente do nivel. Um indice de +82,5 significa 82,5 unidades acima da media sazonal, sejam as vendas altas ou baixas. Esse comportamento aparece em series onde o balanco sazonal e fixo em termos absolutos, por exemplo um acrescimo estavel de consumo no inverno que nao depende do tamanho do mercado. Os indices aditivos somam zero, e a dessazonalizacao e uma subtracao, D[t] = Y[t] – indice. Como decidir na pratica: olhe o grafico da demanda ao longo de varios ciclos. Se os picos e vales ficam maiores em unidades a medida que o nivel sobe, a sazonalidade e multiplicativa. Se a distancia entre pico e vale se mantem aproximadamente constante em unidades, mesmo com o nivel mudando, ela e aditiva. E ha um caso em que o aditivo e obrigatorio: quando a demanda chega perto de zero em alguma estacao, a razao do modelo multiplicativo explode ou fica instavel, e o modelo aditivo, por trabalhar com diferencas, e mais seguro.

Dessazonalizar e a previsao ajustada pela sazonalidade

Dessazonalizar e o passo que transforma o indice sazonal de um numero interessante numa ferramenta de previsao. A serie dessazonalizada, ou ajustada pela sazonalidade, e o que sobra quando voce remove o padrao das estacoes de cada periodo: no modelo multiplicativo, cada valor dividido pelo indice da sua estacao; no aditivo, cada valor menos o indice. O que resta e a tendencia de fundo mais o ruido, sem o serrilhado sazonal. Essa serie limpa e valiosa por si so, porque responde a uma pergunta que o numero bruto esconde: o negocio esta realmente crescendo, ou aquele mes forte foi so o pico sazonal de sempre. Um pico de dezembro pode parecer um recorde ate voce dessazonalizar e ver que, ajustado pela estacao, o nivel ficou igual ao do ano passado.

A previsao ajustada pela sazonalidade junta tres passos. Primeiro, dessazonalize a serie para expor a tendencia limpa. Segundo, ajuste uma reta de tendencia sobre a serie dessazonalizada, Dhat[t] = a + b x t, exatamente o que a calculadora de regressao linear faz pelo metodo dos minimos quadrados; a reta capta o movimento de fundo agora que a sazonalidade saiu do caminho. Terceiro, projete a reta para os periodos futuros e reesazonalize, multiplicando de volta pelo indice da estacao de cada periodo projetado, F[t] = (a + b x t) x indice, no modelo multiplicativo. O resultado e uma previsao que respeita tanto a direcao de fundo quanto o formato do ano. No exemplo padrao, a reta limpa a = 116,07 mais b = 4,76 projeta 158,93 para a posicao t = 9, e o indice 0,80 do T1 devolve 127,14; ao projetar o ano inteiro, cada trimestre recebe o seu indice e a previsao final desenha de novo o pico do T2 e o vale do T4 sobre a tendencia que continua subindo. Para medir depois se essa previsao ajustada esta acertando, entra em cena um passo de acuracia com metricas de erro de previsao, que compara o previsto com o realizado periodo a periodo.

Quando o indice sazonal e a ferramenta errada

O indice sazonal brilha quando a demanda tem um padrao que se repete com periodo fixo e conhecido, mas tem limites claros, e reconhece-los evita indices que enganam. O primeiro limite e a ausencia de sazonalidade. Se a demanda so oscila em torno de um nivel sem um ritmo que se repita, ou se ela apenas sobe em linha reta sem estacoes, calcular indices sazonais so vai capturar ruido e distribui-lo como se fosse padrao. Para uma demanda de nivel, a media movel ou a suavizacao exponencial sao as ferramentas certas; para uma demanda so com tendencia e sem estacoes, a regressao linear sozinha basta.

O segundo limite e o ciclo mal definido. Se o comprimento verdadeiro do padrao nao e um L fixo, ou se ele muda ao longo do tempo, um indice de comprimento fixo nao consegue segui-lo. Feriados moveis como a Pascoa caem em datas diferentes a cada ano e borram o indice do mes ou da semana afetada; as diferencas de comprimento dos meses, fevereiro contra marco, introduzem uma variacao que nao e sazonalidade de verdade, e sim aritmetica de calendario. O terceiro e a serie curta: com menos de dois ciclos completos, nao ha repeticao suficiente para separar a sazonalidade do ruido, e cada indice fica preso a uma unica observacao por estacao. O quarto e a demanda perto de zero no modelo multiplicativo, que faz a razao explodir; ali o modelo aditivo e mais seguro. E o quinto e o valor atipico nao tratado, que puxa a media das razoes da sua estacao; a opcao da mediana ajuda, mas o ideal e tratar o evento antes. A regra que atravessa todos os casos e a mesma: use o indice sazonal quando existe um ciclo real, fixo e repetido, e reunido em numero suficiente de vezes.

Como preparar ciclos completos de dados limpos

A qualidade do indice depende diretamente do historico que o alimenta, e o indice sazonal tem exigencias proprias sobre esse historico. Primeiro, use a demanda, e nao apenas as vendas: se voce ficou sem estoque em alguma estacao de pico, as vendas registradas ficaram abaixo da demanda real, e o indice daquela estacao sai subestimado, porque clientes que nao encontraram o produto nao aparecem no numero. Corrija as rupturas antes de calcular os indices, para que o pico apareca do tamanho verdadeiro. Segundo, use periodos de tamanho igual e na ordem certa, do mais antigo para o mais recente, e confirme que o comprimento L bate com o ciclo real: quatro para trimestres, doze para meses, e mantenha a estacao de cada periodo bem alinhada.

Terceiro, reuna ciclos inteiros e em numero suficiente. Termine a serie num numero inteiro de ciclos, para que cada estacao apareca o mesmo numero de vezes; uma serie que para no meio de um ano da mais peso as estacoes que aparecem uma vez a mais. Use pelo menos dois ciclos, de preferencia tres ou mais, para que a media de cada estacao repouse sobre varias observacoes e nao sobre uma so. Quarto, cuide dos valores atipicos. Uma promocao, uma greve ou um pico de um cliente unico distorce a media das razoes da sua estacao; use a opcao da mediana para mediar as razoes quando um valor destoa, ou ajuste o evento antes de calcular. Quinto, escolha o modelo e o metodo de acordo com a serie: multiplicativo quando a amplitude cresce com o nivel, aditivo quando o balanco e constante em unidades; media simples para series planas, razao para media movel para series com tendencia. Com ciclos inteiros, limpos, alinhados e em numero suficiente, os indices medem o formato verdadeiro do ano, e nao a sujeira do dado.

Referencias e boas praticas

O indice sazonal e um dos metodos mais consagrados da previsao de demanda com padrao que se repete, e as formulas usadas aqui sao as classicas dos manuais de estatistica aplicada, de planejamento e controle da producao e de gestao de operacoes. O metodo da media simples, com o indice bruto R[s] = A[s] / G e a normalizacao para media 1,0; o metodo da razao para media movel centrada, com a media centrada de 2 x L, a razao Y[t] / CMA[t] e a media das razoes por estacao; a distincao entre o modelo multiplicativo, de indices com media 1,0, e o aditivo, de desvios que somam zero; e a sequencia de dessazonalizar, ajustar a tendencia pela regressao linear e reesazonalizar aparecem da mesma forma na literatura de forecasting e no corpo de conhecimento de planejamento de demanda, como o da APICS e do CPIM. O passo da tendencia reutiliza literalmente a regressao linear pelos minimos quadrados.

Dois pontos de bom senso fecham o uso responsavel da ferramenta. Primeiro, os resultados sao estimativas para planejamento e educacao, e uma previsao e sempre uma aposta informada sobre o futuro, nunca uma certeza: use os indices para entender o formato do ano e dimensionar o estoque e a capacidade estacao a estacao, e depois meca a acuracia da previsao ajustada pela sazonalidade com metricas de erro de previsao, que comparam o previsto com o realizado e avisam quando o padrao mudou. Segundo, escolha o metodo pelo padrao da demanda e nao pela familiaridade: o indice sazonal e certo para uma demanda com estacoes, enquanto uma demanda de nivel pede a media movel ou a suavizacao exponencial, e uma demanda so com tendencia pede a regressao linear. Esta calculadora e este guia sao criados e revisados pela equipe da OpsCalculators; veja a nossa Politica Editorial para saber como cada ferramenta e pesquisada, construida e testada.

Perguntas frequentes sobre indice sazonal

Fontes, aviso legal e transparencia editorial

As formulas usadas aqui seguem os metodos consagrados do indice sazonal: o metodo da media simples, com o indice bruto R[s] = A[s] / G e a normalizacao para que os L indices tenham media 1,0; o metodo da razao para media movel centrada, com a media centrada de 2 x L, que para L = 4 e CMA[t] = (0,5 x Y[t-2] + Y[t-1] + Y[t] + Y[t+1] + 0,5 x Y[t+2]) / 4, a razao Y[t] / CMA[t] e a media das razoes por estacao pela media ou pela mediana; a distincao entre o modelo multiplicativo, de indices com media 1,0 e dessazonalizacao por divisao, e o aditivo, de desvios que somam zero e dessazonalizacao por subtracao; e a sequencia de dessazonalizar, ajustar a tendencia pela regressao linear dos minimos quadrados e reesazonalizar a projecao. Essas definicoes aparecem da mesma forma na literatura de estatistica aplicada, de forecasting e de gestao de operacoes, e no corpo de conhecimento de planejamento de demanda da APICS e do CPIM. Esta calculadora e este guia sao criados e revisados pela equipe da OpsCalculators; veja a nossa Politica Editorial para saber como cada ferramenta e pesquisada, construida e testada.

Os resultados sao estimativas para planejamento e educacao, nao uma garantia de resultado futuro. Uma previsao e sempre uma aposta informada, e os indices sazonais servem para entender o formato do ano e dimensionar a incerteza, e nao para escondela; meca a acuracia da previsao ajustada pela sazonalidade com metricas de erro de previsao e reajuste os indices a medida que novos ciclos chegam. Escolha o metodo pelo padrao da demanda, e nao pela familiaridade: o indice sazonal e certo para demanda com estacoes que se repetem, a media movel e a suavizacao exponencial para demanda de nivel, e a regressao linear para demanda so com tendencia. Volte ao hub de Previsao de Demanda e Analitica para ver o silo completo, ou explore o hub de Cadeia de Suprimentos. Veja o nosso Aviso Legal completo. OpsCalculators.com e operado por MAFHH INTERNATIONAL LTD. Os seus dados sao processados no seu navegador e nunca sao armazenados; veja a nossa Politica de Privacidade.