Definição de Opções de Previsão

Grupo de Atributos de dados:

• Selecione se deseja detectar a sazonalidade (ciclos de dados regulares) automaticamente (Automático, o padrão) ou manualmente (Manual). Se você selecionar Manual, especifique o número de períodos por ciclo. Por exemplo, se o período for trimestral com um ciclo anual, haverá 4 períodos por ciclo.

• Selecione se deseja Preencher valores ausentes e Ajustar outliers. Essas configurações estimam os dados ausentes com base nos dados adjacentes e ajudam a normalizar os dados incomuns.

  Nota:

  Preencher Valores Ausentes usa a interpolação para preencher lacunas nos dados históricos. Se você desmarcar essa opção, o cálculo de previsão será ignorado para os membros com lacunas em seus dados.

  Ajustar Outliers usa um algoritmo de ajuste especial para determinar se os pontos de dados estão dentro de um intervalo razoável quando comparados a todos os outros pontos de dados de um membro. Se você desmarcar essa opção, a previsão ainda poderá prosseguir, embora o algoritmo de previsão possa ser ignorado pelos pontos de dados do outlier.

Grupo de Métodos de previsão:

• Selecione o método de previsão de séries de tempo a ser usado: Não sazonal (não se ajusta a dados cíclicos), Sazonal (ajusta-se a dados cíclicos) ou ARIMA (sazonal e não sazonal usando modelos estatísticos predefinidos). Consulte Previsão Clássica de Séries de Tempo e Métodos de Previsão de Séries de Tempo ARIMA para obter listas e detalhes.

  Selecione todos os três, o padrão, a menos que você tenha um bom motivo para não fazer isso.

• Selecione a medida de erro a ser usada na seleção do melhor método: RMSE, MAD ou MAPE (Medidas de Erro de Previsão de Séries de Tempo).

  Mais uma vez, use o padrão, RMSE, a menos que você tenha um bom motivo para usar outro.

Grupo de Períodos de previsão:

• Selecione se deseja detectar os períodos automaticamente, Selecionar períodos com base no formulário, ou manualmente, Manual. Se você selecionar Manual, especifique o número de períodos para previsão. Em geral, o número de períodos de previsão deve ser menor que a metade da quantidade de dados reais.

• Selecione um Intervalo de previsão, que defina um intervalo em torno do valor previsto de base, onde o valor tem alguma probabilidade de ocorrência; por exemplo, o padrão (2,5% e 97,5%) significa que há 95% de probabilidade de que o valor previsto fique entre o percentil de 2,5 e o de 97,5.

  Nota:

  Intervalo de Previsão determina o intervalo de percentis em torno da previsão de caso base que é usado para representar as previsões de melhor e pior caso. Por exemplo, um intervalo de previsão de 2,5% a 97,5% estima que 95% das vezes o valor previsto ocorrerá realmente entre os limites inferior e superior; 5% das vezes o valor estará fora desses limites.

  Esses valores de percentil inferior e superior também são usados para indicar os valores previstos de pior e melhor caso. Para um membro de conta do tipo Receita, os piores e os melhores casos são atribuídos aos valores de percentil inferior e superior, respectivamente. Para um membro de conta do tipo Despesa, os casos serão invertidos; o melhor caso será associado ao limite inferior (por exemplo, 2,5%) e o pior caso será associado ao limite superior (por exemplo, 97%).

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