PREVISÕES DA DEMANDA TURÍSTICA NO BRASIL ATRAVÉS DA METODOLOGIA BOX & JENKINS WESLEY VIEIRA DA SILVA, M. Sc. Professor da Universidade Estadual de Santa Cruz e Doutorando em Engenharia de Produção pela UFSC. Campus Tubarão – SC. E-mail: wesley@eps.ufsc.br ROBERT WAYNE SAMOHYL, Ph.D. Professor do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção pela UFSC. Florianópolis – SC. E-mail: samohyl@eps.ufsc.br AMILTON BARRETO DE BEM, M. Sc. Professor da Universidade do Sul de Santa Catarina e Doutorando em Engenharia de Produção pela UFSC. Campus Tubarão – SC. E-mail: amilton@unisul.rtc-sc.br LUCIANA SANTOS COSTA, M. Sc. Professora da Universidade Estadual de Santa Cruz e Doutoranda em Engenharia de Produção pela UFSC. Campus Tubarão – SC. E-mail: lscvs@nuxnet.com.br ABSTRACT The forecast of touristic demand has a fundamental importance for the national touristic planning through the competent authorities, as well as of several specialists of the area using several forecast methods. The objective this paper is to define the best forecast model using the variable touristic demand in Brazil in the models ARIMA, using annual data corresponding to the period from 1965 to 1999. The forecasts were made four steps the front of the sample, corresponding to the period from 2000 to 2003. The model final reduced minimizes the approach of information of AKAIKE, and it is characterized by significant coefficients and stable. Besides, the other tests that diagnosed the behavior of the distribution of the residues had its resulted relatively robust of the statistical point of view. Finally, the forecast model elaborated in this article obtained a percentile of success around 97,97%. KEY WORDS: Time Series, Box & Jenkins Models and Touristic Demand. 1. INTRODUÇÃO O uso de ferramentas de previsão de séries temporais ainda é muito pouco utilizado nas organizações em geral, haja vista o grande clima de instabilidade econômica por que vem passando a economia brasileira nos últimos anos. O uso desses modelos de previsão exige a disponibilidade de séries históricas e, na maioria das vezes, desconhece o seu passado, conseguindo muitas vezes, obter alguns dados a um custo muito elevado. Por outro lado, a disponibilidade de profissionais qualificados que utilizem eficientemente tais modelos, também é uma barreira para o seu uso, já que isso reduz sensivelmente as incertezas no momento de se decidir. 1