Angela Pellegrin Ansuj

Sales forecasting using time series and neural networks

Abstract This paper presents the use of time series ARIMA model with interventions, and neural network backpropagation model in analyzing the behavior of sales in a medium size enterprise located in Santa Maria (RS), Brazil for the period January 1979 - December 1989. The forecasts obtained using the backpropagation model were found to be more accurate than those of ARIMA model with interventions.

Redes neurais: uma aplicação na previsão de vendas

Aplicou-se os modelos ARIMA e de retropropagacao na analise do comportamento da serie de vendas de uma empresa de porte medio de Santa Maria, no periodo de janeiro de 1979 a dezembro de 1989. Inicialmente, avaliou-se os dados a partir de uma analise exploratoria e das funcoes de autocorrelacao e de autocorrelacao parcial, com o objetivo de verificar a existencia de componentes sazonais, de nao estacionaridade e alcatoriedade dos dados. O numero de unidades da camada intermediaria foi determinado por tentativas. Utilizou-se a analise da serie residual para determinar o modelo mais adequado aos dados, bem como para escolher a melhor rede. A previsao pontual obtida atraves da rede Neural foi superior ao modelo ARIMA de Box-Jenkins