Logística/Técnicas de previsão/Alisamento exponencial: diferenças entre revisões

|+ Tabela 1. Exemplo de alisamento exponencial simples. <br/>(Adaptado de [[Logística/Referências#refbDELURGIO|Delurgio 1998, p. 155]]).

|+ Tabela 2. Atribuições de pesos às observações mais antigas <br/>(Adaptado de [[Logística/Referências#refbDELURGIO|Delurgio 1998, p. 155]])

Segundo [[Logística/Referências#refbCASACA|Casaca (2008, p. 18]]), para um alisamento constante, os pesos comportam-se como uma [[w:Função exponencial|função exponencial]] decrescente. À observação mais recente é dado maior peso e a essesoma pesodeve adiciona-seser umaigual a unidade1. Assim, o sistema de pesos fica dependente de um único parâmetro (<math>\alpha\,\!</math>) e corresponde-lhe um decaimento exponencial dos pesos com a antiguidade das observações, sendo essa redução dos pesos tão mais rápida quanto mais elevado for o valor de <math>\alpha\,\!</math> [http://www.transtutors.com/Uploadfile/CMS_Images/23777_Weight-of-past-data-in-exponential-smoothing.JPG].

A abordagem de alisamento exponencial tem sido aplicadoaplicada com sucesso em praticamente todos os tipos de negócio, dada a sua facilidade de utilização. No entanto, o valor adequado da constante de alisamento, pode fazer a diferença entre uma previsão exacta e uma previsão imprecisa [[Logística/Referências#refbHEIZER|(Heizer, et al. (2004, p. 112)]].

* Note-seA ainda,soma que asdas ponderações somamé igual a um;

* AQuanto convergênciamaior parafor a unidadeconstante éde tantoalisamento, mais rápida quanto maior foré a constanteconvergência depara alisamentoa unidade;

* SeNo método do alisamento exponencial, atribuir o alfavalor fossede 1 ou 0 ao alfa, seria a negaçãocontradição do próprio método do alisamento exponencial;

* Quando o alfa é próximo de zero, aA nova previsão será muito próxima da previsão anterior, quando o alfa é próximo de zero;

* OuDeve-se sejausar um valor reduzido para o alfa, secaso o objectivo éseja obter uma previsão que é estável e que alisa toda a variação aleatória, então deve-se usar um valor reduzido para o alfa;

* SeUm valor de alfa elevado, deve ser usado, quando o objectivo é obter uma rápida resposta a alterações rápidas no comportamento das observações, então é necessário um alfa elevado;

Segundo [[Logística/Referências#refbTAVARES|Tavares et al. (1996, p. 251-252) ]] a última vantagem referida tem como consequência uma enorme poupança nos volumes de informação a manter. Um exemplo ilustrativo desta situação é um sistema informático de gestão de ''stocks'' envolvendo milhares de artigos em que as previsões das vendas são efectuadas de forma rotineira. Recorrendo a um modelo de médias móveis aritméticas a quantidade de informação a manter revela-se bastante grande,. no entanto, umUm modelo de médias móveis pesadas exponencialmente obriga a manter apenas 2 valores por artigo, média móvel da semana anterior e vendas na semana real.

O alisamento exponencial é uma das técnicas mais utilizadas na previsão, em parte devido aos seus requisitos mínimos de armazenamento de dados e facilidade de cálculo e, também, devido à facilidade com que o sistema de ponderação pode ser alterado através da variação do valor de <math>\alpha\,\!</math> ([[Logística/Referências#refbSTEVENSON|Stevenson, 1996, p. 479]]).