Projeção de receitas (forecast) de uma empresa de tecnologia logística utilizando técnicas de machine learning
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Tipo
Dissertação
Data de publicação
2025-03-12
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Romboli, Denise Souza
Orientador
Vallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiar
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Mendonça Neto , Octavio Ribeiro de
Saramelli, Alexandre
Saramelli, Alexandre
Programa
Controladoria e Finanças Empresariais
Resumo
Considerando um cenário de constantes mudanças nos negócios e da necessidade de se antecipar informações e decisões, esta pesquisa busca propor um modelo para projeção de receitas (forecast) de uma empresa de tecnologia logística, utilizando técnicas de machine learning (ML). A metodologia realizada no estudo é intervencionista e inclui a coleta e análise de dados quantitativos do banco de dados da empresa que recebe a intervenção, por meio de uma ferramenta computacional, seguida da aplicação de diferentes técnicas de ML para a projeção de receitas. As projeções foram analisadas e comparadas por meio de indicadores selecionados. Em termos de implicações práticas espera-se melhorar a acurácia das previsões financeiras, facilitando a tomada de decisões estratégicas e operacionais na empresa estudada e em outras empresas que possam replicar o modelo. As contribuições técnicas do estudo estão principalmente no desenvolvimento de um Processo Técnico - framework detalhado que apresenta as etapas para utilizar o ML para projeções de receitas. Todo esse método é consolidado de forma detalhada com o objetivo de mostrar como o estudo deve ser aplicado na empresa da intervenção e em outros locais que queiram replicá-lo. Como resultado, os objetivos do estudo foram atingidos e foram obtidos modelos de excelente acurácia para a projeção por ML, demonstrando grande melhoria frente a métodos tradicionais como ARIMA, e trazendo a análise das possibilidades de uso de diferentes modelos, como Deep Learning, de melhor acurácia, mas demandante de maior capacidade computacional em contrapartida de modelo de excelente acurácia, como o Gradient Boosted Trees - GBT, pouco abaixo do Deep Learning, porém ainda satisfatório e que demanda menor capacidade computacional.
Descrição
Palavras-chave
projeção de receitas , machine learning , contabilidade de gestão estratégica