DOI: http://doi.org/10.7769/gesec.v14i4.2029 ISSN: 2178-9010 Revista GeSec São Paulo, SP, Brasil v. 14, n. 4, p. 5936-5953, 2023 Proposta de algoritmo para desenvolvimento de modelos de previsão: aplicação numa série de dados de uma revenda de tintas Algorithm proposal for development of forecasting models: application in a series of data from a paint retailer Diego Milnitz 1 Jamur Johnas Marchi 2 Resumo Neste artigo é proposto e aplicado um procedimento lógico para o desenvolvimento e seleção de modelos de previsão. Para tal, é sugerido um algoritmo que possibilita realizar avaliações e tratamentos estatísticos na série temporal a fim de poder testar e selecionar modelos robustos para posterior previsão de demanda. Com a ajuda de um estudo de caso sobre uma série de dados de uma empresa de revenda de tintas prediais, mostramos como a metodologia juntamente com a técnica de ARIMA podem ser usadas para desenvolver modelos mais adequados e confiáveis. Como resultado da aplicação do método é desenvolvido um modelo de previsão ARIMA (3,0,3), que apresenta um DPAM de 23,83% e um U the Theil de 0,79. Conclui-se através desse estudo que o processo de previsão de demanda é complexo e dinâmico, portanto, é relevante o uso de um algoritmo detalhado e organizado para garantir que tanto o modelo, bem como os resultados gerados, sejam condizentes com a realidade. Palavras-chave: Modelos de Previsão. Algoritmo. Série de Dados. 1 Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Universidade Federal do Paraná, R. XV de Novembro, 1299, Centro, Curitiba - PR, CEP: 80060-000. E-mail: diego.milnitz@ufpr.br 2 Doutor em Administração Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Programa de Pós-graduação em Políticas Públicas e Desenvolvimento na Universidade Federal da Integração Latino Americana (PPGPPD- UNILA), Av. Tarquínio Joslin dos Santos, 1000, Foz do Iguaçu, PR, CEP: 85870-650. E-mail: jamur.marchi@unila.edu.br Orcid: https://orcid.org/0000-0001-6620-5699