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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorPonte, Vitor Moreira da Rocha-
dc.contributor.authorMoreira, Paulo Vitor Lira-
dc.date.accessioned2018-11-08T19:06:32Z-
dc.date.available2018-11-08T19:06:32Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationMOREIRA, P. V. L. (2017)pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/37087-
dc.descriptionMOREIRA, Paulo Vitor Lira. Modelos de previsão de demanda de derivados de petróleo. 2017. 63 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Petróleo)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017.pt_BR
dc.description.abstractMaking demand forecasts is essential to help determine the necessary resources to any company including oil refineries. In this work, it has been made short term forecast analysis for oil production and consumption using time series. The goal is to test different methods to each derivate in order to determine the accuracy of each one. Among the methods, Winters turned to be the most accurate, followed by Exponential Smoothing. However the difference in accuracy between the best method and the others was often below two percentage points. The forecast for production using national data was more accurate than the ones using regional data, showing that the national production is more systematic and less random than the regional one. The forecast for consumption was very accurate in both national and regional data, showing that fuel distributors can use these methods in its planning.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectPrevisão de demandapt_BR
dc.subjectPlanejamento da produçãopt_BR
dc.subjectDerivados de petróleopt_BR
dc.subjectSéries temporaispt_BR
dc.titleModelos de previsão de demanda de derivados de petróleopt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrRealizar previsões de demanda é importante para auxiliar na determinação dos recursos necessários para qualquer empresa incluindo refinarias. Neste trabalho foram realizadas análises de previsão de curto prazo para produção e consumo de derivados de petróleo utilizando séries temporais. O objetivo é testar vários métodos para cada derivado a fim de determinar a precisão de cada um deles. Dos métodos utilizados, Winters mostrou-se o mais preciso, seguido de Suavização Exponencial. Entretanto a diferença no erro do melhor método em relação aos demais muitas vezes é menor do que dois pontos percentuais. A previsão de produção utilizando dados nacionais possui um erro menor do que quando se usa dados regionais, mostrando que a produção nacional é mais sistemática e menos aleatória do que a produção regional. A previsão de consumo final foi bastante acurada tanto em dados nacionais quanto regionais, mostrando que distribuidoras de combustíveis podem usar tais métodos para realizar seus planejamentos.pt_BR
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