| Resumo : |
O presente trabalho tem como objetivo principal comparar o desempenho de metodologias preditivas, baseadas na abordagem de séries temporais, diferentes das atualmente utilizadas para prognosticar a demanda, para um horizonte de 12 meses, dos aeroportos administrados pelo Departamento Aeroviário do Estado de São Paulo (DAESP) operando com tráfego aéreo regular. A determinação de previsões adequadas e, ao mesmo tempo, realistas, o que, em outras palavras, significa utilizar o método preditivo com maior grau de precisão (ou menor margem de erro), constitui-se em uma etapa fundamental para que o processo de planejamento da administração aeroportuária possa ser adequadamente realizado. Para alcançar o objetivo proposto, buscou-se, em primeiro lugar, estudar os principais aspectos teóricos relacionados aos métodos de previsão de demanda abordados neste trabalho. Posteriormente, segue-se o processo de calibração dos modelos propostos, aplicados às séries históricas disponibilizadas pela referida instituição. Os modelos de séries temporais experimentados nesta dissertação são: Trivial, Média Móvel de seis e 12 meses, Suavização Exponencial Simples, Holt, Holt-Winters Aditivo, Holt-Winters Multiplicativo e os possíveis modelos Box-Jenkins selecionados a partir do processo de identificação. Por fim emprega-se uma estratégia de avaliação e seleção de modelos preditivos, de natureza quantitativa, para subsidiar as conclusões apresentadas no final deste trabalho. Os resultados obtidos, mediante a utilização desta estratégia, demonstraram que as metodologias propostas são mais adequadas (superiores em acurácia) para a projeção de valores para um horizonte de 12 meses do que a metodologia atualmente utilizada pela instituição estudada. Neste contexto, os modelos Box-Jenkins se mostraram como os mais acurados em 61% dos casos (cinco aeroportos). Os modelos Aditivo de Holt-Winters, S.E.S. e Holt apresentaram-se como os modelos com menor margem de erro em 13% (um aeroportos), 13% (um aeroportos) e 13% (um aeroporto) dos casos, respectivamente. |