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Ambiente de negócios é incerto, volátil, dinâmico e arriscado. Melhores decisões de negócios podem ser tomadas se a incerteza puder ser eliminada ou reduzida. A previsão de demanda, que trata de prever a demanda futura para os produtos da firma, é uma das formas de reduzir a incerteza.

A previsão de demanda é o ponto de partida do cumprimento de uma ordem do cliente. A sua exatidão é primordial. Com base na demanda prevista, uma firma compromete seus recursos, capacidades e capacidades por um período de tempo para criar bens e serviços que seus clientes valorem e estejam dispostos a pagar por.

Uma baixa previsão resultará em oportunidade de vendas perdidas e insatisfação do cliente.
Uma previsão de alta levará ao acúmulo de estoques, resultando em um custo maior e menos lucros para a firma. Assim, a precisão prevista desempenha um papel crucial na determinação da eficácia e eficiência de uma firma.

Previsão de demanda cai em três categorias:
• Nível de previsão • Hora • Natureza das mercadorias

Seguem as etapas típicas para uma previsão de demanda sistemática o objetivo Understanding o Determining the time perspective o Understand e identificar os segmentos de clientes o Identificar principais fatores que influenciam a previsão de demanda o Determinando a técnica de previsão adequada o Estimação e interpretação de resultados

Métodos subjetivos de previsão de demanda lida com o que as pessoas dizem e fazem.
Estes métodos são úteis na previsão para novo produto ou novo mercado para o qual não há dados anteriores disponíveis. Conhecido como método qualitativo de previsão de demanda, métodos subjetivos de previsão de demanda podem ser analisados como:
• Pesquisa de opinião do consumidor
• composto de força de vendas
• Métodos de opinião especialistas
• Teste de Marketing
• simulação de mercado

Quando os dados do passado estão disponíveis, é aconselhável que as empresas utilizem ferramentas estatísticas à medida que forem mais científicas e de custo efetivo. Os métodos quantitativos de previsão de demanda dependem de séries temporais de vendas passadas. Eles incluem:
• Tendência de projeção-método gráfico, menos métodos de quadrados, método ARIMA
• técnicas de Smoothing-médias móveis, média móvel ponderada, smoothing exponencial, • técnicas barométricas
• Métodos Econometricos: análise de regressão, análise simples / bivariada, análise não-linear, análise de regressão múltipla.

Confessa a seguir os problemas com a análise de regressão: • Multicolinearidade
• Autocorrelação
• Heteroscedasticidade
• Especificação de erro • Problema de identificação