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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/3242
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Previsão de demanda em uma fintech por meio do método da regressão linear múltipla |
Autor(es): | Pascoal, Isaque Marques |
Primeiro Orientador: | Resende, Vitor Hugo Martins e |
metadata.dc.contributor.referee1: | Rezende, Ricardo Caetano |
metadata.dc.contributor.referee2: | Rocha, Santiago Meireles |
Resumo: | O presente trabalho teve como objetivo verificar a adequação da Regressão Linear Múltipla como um modelo de previsão de demanda de um produto de uma fintech. Para a elaboração do modelo preditivo foram levantados os dados históricos de solicitações de crédito da empresa, compreendendo o período entre abril de 2020 até agosto de 2021 e, complementar a estes, foram obtidos também os dados históricos pertencentes ao mesmo período de outras variáveis que foram selecionadas para compor o modelo, sendo elas o histórico de parcerias ativas da empresa, o PIB mensal em dólar, a taxa de juros Overnight/SELIC e o índice da taxa de câmbio efetiva real. Foi notado que os períodos entre março e abril de 2021 foram impactados pela pandemia do COVID-19 e portanto foram excluídos do conjunto de dados. Após isso foram elencadas as variáveis que possuíam uma boa correlação com a demanda para compor o modelo, sendo elas o PIB e a quantidade de parceiros, utilizou-se então o GRETL para gerar o modelo preditivo que alcançou um R² de 0,76. Foi validado através dos indicadores de erro CFE, MAD e SME que a previsão calculada possuía uma baixa margem de erro, além disto, foi estimado o intervalo de confiança com 95% de confiança para a previsão de demanda e esta compreendeu por completo todo a demanda no período, confirmando assim a qualidade do modelo criado. Conclui-se que o modelo criado consegue prever a demanda de uma fintech e além disto ele conseguiu explicar como os fatores PIB e quantidade de parceiros impactam na demanda da empresa, sendo possível implantar com facilidade o modelo na empresa e através da metodologia exposta no estudo, melhorar o modelo preditivo e avaliar o impacto de diversos outros fatores, sejam eles internos ou externos, na demanda da empresa. |
Palavras-chave: | Previsão de demanda Regressão linear múltipla GRETL Fintech Mínimos quadrados ordinários |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::PESQUISA OPERACIONAL::PROGRAMACAO LINEAR, NAO-LINEAR, MISTA E DINAMICA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Pontifícia Universidade Católica de Goiás |
Sigla da Instituição: | PUC Goiás |
metadata.dc.publisher.department: | Escola Politécnica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/3242 |
Data do documento: | 3-Dez-2021 |
Aparece nas coleções: | TCC Engenharia de Produção |
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Arquivo | Tamanho | Formato | |
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