Publicação
Modelos de previsão aplicados à optimização da gestão das actividades de um call center
| Resumo: | Este estágio teve como principal objectivo encontrar uma alternativa ao método de previsão utilizado pela empresa Vodafone no que diz respeito às suas linhas de apoio aos seus clientes. Os dados referem-se ao número de chamadas atendidas diariamente de diferentes linhas de apoio e portanto estas linhas podem ser tratadas como séries temporais. Pretende-se encontrar quais os melhores modelos que se ajustam às series temporais diárias observadas para as várias linhas de apoio a clientes da referida operadora móvel e depois usaremos estes modelos para prever os valores futuros para estas séries temporais. Um dos objectivos é avaliar a qualidade de ajustamento bem como o poder preditivo destes modelos. O método de previsão sugerido é a clássica Metodologia de Box-Jenkins que se baseia nos modelos de séries temporais lineares. Grande parte das nossas séries temporais, apresenta uma forte componente sazonal diária e portanto os modelos que iremos aplicar são os chamados modelos lineares multiplicativos não estacionários sazonais que designam-se por SARIMA(p,d,q)x(P,D,Q)S. Ao fazermos uma análise cuidadosa destas séries temporais, por vezes estas mostranos algumas não linearidades e desta maneira devemos aplicar os modelos GARCH para os resíduos obtidos dos modelos lineares SARIMA, para explicar o elevado grau de volatilidade presente em algumas séries temporais. No final deste relatório, apresento detalhadamente um caso prático referente a uma linha de atendimento que se encontra no activo na empresa. Tendo em conta o modelo que ajustei para esta linha, pretende-se prever os valores desta para os meses de Novembro e Dezembro de 2011 e para o mês de Janeiro de 2012 e comparar esses valores com os valores reais dessa linha e também pelo método utilizado na Vodafone, para depois retirarmos conclusões acerca dos mesmos. Posteriormente, realizamos o mesmo procedimento mas agora para os meses de Junho, Julho e Agosto de 2012. Uma vez que até a este momento só faço o retrato de uma linha, também irei aplicar resumidamente estes métodos a outras linhas que faltam considerar, para depois tirarmos uma conclusão final acerca dos métodos apresentados. Os resultados vão-nos mostrar claramente a superioridade do método Box-Jenkins sobretudo para períodos curtos de previsão em relação ao método aplicado pela Vodafone. |
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| Autores principais: | Machado, Marta Alexandra Lourenço |
| Assunto: | Previsão Série temporal Metodologia Box-Jenkins SARIMA GARCH Teses de mestrado - 2012 |
| Ano: | 2012 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | Este estágio teve como principal objectivo encontrar uma alternativa ao método de previsão utilizado pela empresa Vodafone no que diz respeito às suas linhas de apoio aos seus clientes. Os dados referem-se ao número de chamadas atendidas diariamente de diferentes linhas de apoio e portanto estas linhas podem ser tratadas como séries temporais. Pretende-se encontrar quais os melhores modelos que se ajustam às series temporais diárias observadas para as várias linhas de apoio a clientes da referida operadora móvel e depois usaremos estes modelos para prever os valores futuros para estas séries temporais. Um dos objectivos é avaliar a qualidade de ajustamento bem como o poder preditivo destes modelos. O método de previsão sugerido é a clássica Metodologia de Box-Jenkins que se baseia nos modelos de séries temporais lineares. Grande parte das nossas séries temporais, apresenta uma forte componente sazonal diária e portanto os modelos que iremos aplicar são os chamados modelos lineares multiplicativos não estacionários sazonais que designam-se por SARIMA(p,d,q)x(P,D,Q)S. Ao fazermos uma análise cuidadosa destas séries temporais, por vezes estas mostranos algumas não linearidades e desta maneira devemos aplicar os modelos GARCH para os resíduos obtidos dos modelos lineares SARIMA, para explicar o elevado grau de volatilidade presente em algumas séries temporais. No final deste relatório, apresento detalhadamente um caso prático referente a uma linha de atendimento que se encontra no activo na empresa. Tendo em conta o modelo que ajustei para esta linha, pretende-se prever os valores desta para os meses de Novembro e Dezembro de 2011 e para o mês de Janeiro de 2012 e comparar esses valores com os valores reais dessa linha e também pelo método utilizado na Vodafone, para depois retirarmos conclusões acerca dos mesmos. Posteriormente, realizamos o mesmo procedimento mas agora para os meses de Junho, Julho e Agosto de 2012. Uma vez que até a este momento só faço o retrato de uma linha, também irei aplicar resumidamente estes métodos a outras linhas que faltam considerar, para depois tirarmos uma conclusão final acerca dos métodos apresentados. Os resultados vão-nos mostrar claramente a superioridade do método Box-Jenkins sobretudo para períodos curtos de previsão em relação ao método aplicado pela Vodafone. |
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