A previsão de demanda de itens de estoque é item fundamental no planejamento de materiais e financeiro de uma empresa. Dentre as técnicas de previsão abaixo, a única considerada qualitativa é:
a. método do ajustamento exponencial
  • b. regressão simples
  • método de analogia histórica
    d. técnica de suavização
  • média móvel centrada

Passo 1

O enunciado pergunta: dentre as técnicas de previsão abaixo, qual é a única considerada qualitativa? As opções dadas são:
a. método do ajustamento exponencial
b. regressão simples
c. método de analogia histórica
d. técnica de suavização
e. média móvel centrada
O objetivo é identificar, entre essas cinco, qual técnica é qualitativa (isto é, baseada em julgamento/opinião/analogia e não primariamente em cálculo estatístico sobre séries históricas).

Passo 2

O que significa “previsão qualitativa” vs “previsão quantitativa” — uma mini-aula para você na hora da prova.
  • Previsão quantitativa: usa dados históricos (números) e modelos matemáticos/estatísticos para gerar previsões. Exemplos: médias móveis, suavização exponencial, regressão linear. Característica chave: precisa de séries temporais ou variáveis mensuráveis e aplica fórmulas/algoritmos para calcular a previsão.
  • Previsão qualitativa: baseia-se em julgamento humano, opiniões de especialistas, analogias com outros produtos/mercados, pesquisas de intenção de compra, Delphi, etc. Característica chave: pouco ou nenhum uso direto de fórmulas matemáticas sobre séries históricas; usa conhecimento, experiência e analogia.
Dica de prova: se a descrição do método fala em “opinião”, “julgamento”, “especialistas”, “analogia com produto X” — isso é qualitativo. Se fala em “média”, “suavização”, “regressão”, “parâmetro”, “série histórica” — é quantitativo.

Passo 3

Analiso a opção (a) — método do ajustamento exponencial (também chamado de suavização exponencial).
Explicação didática: é um método de séries temporais que combina o valor observado mais recente com a previsão anterior por uma fórmula do tipo
F_{t+1} = \alpha A_t + (1-\alpha)F_t,
onde \alpha é um parâmetro entre 0 e 1, A_t é o valor observado no período t e F_t é a previsão para t.
Conclusão: é quantitativo (usa dados históricos e uma fórmula). Não é a resposta.

Passo 4

Analiso a opção (b) — regressão simples.
Explicação didática: regressão simples modela uma relação matemática entre uma variável dependente Y e uma explicativa X por uma equação do tipo
Y = \beta_0 + \beta_1 X + \varepsilon,
onde \beta_0,\beta_1 são parâmetros estimados a partir de dados. Usa cálculos estatísticos (mínimos quadrados, etc.).
Conclusão: é quantitativa. Não é a resposta.

Passo 5

Analiso a opção (d) — técnica de suavização.
Explicação didática: “suavização” é um termo genérico que inclui métodos como suavização exponencial e outras técnicas que transformam séries históricas para reduzir ruído e extrair tendência/padrão. Todas dependem de dados numéricos e fórmulas.
Conclusão: é quantitativa. Não é a resposta.

Passo 6

Analiso a opção (e) — média móvel centrada.
Explicação didática: média móvel é um método de séries temporais que calcula a média dos últimos n períodos para prever o próximo. Exemplo simples: média móvel de 3 períodos
F_{t+1} = \frac{A_{t} + A_{t-1} + A_{t-2}}{3}.
A versão “centrada” alinha médias a períodos centrais quando se faz análise de tendência. É puramente numérica.
Conclusão: é quantitativa. Não é a resposta.

Passo 7

Analiso a opção (c) — método de analogia histórica.
Explicação didática: este método não se baseia em cálculos estatísticos da própria série histórica do item em estudo; em vez disso, prevê-se o comportamento de um produto/item novo ou sem dados por analogia a outro produto/mercado já conhecido, ou usa julgamentos de especialistas para inferir a demanda. É um método de opinião/experiência. Exemplos práticos: lançar um produto novo e estimar vendas comparando com um produto semelhante lançado anteriormente em outra região; pedir a opinião de gerentes que já trabalharam em produtos análogos.
Conclusão: é claramente qualitativo, porque a previsão decorre de analogia e julgamento humano, não de aplicação direta de fórmula sobre dados do próprio item.

Passo 8

Resumo final do raciocínio (curto e objetivo): as opções a, b, d, e são métodos quantitativos baseados em dados e fórmulas (ajustamento exponencial, regressão, técnicas de suavização, média móvel). A opção c (método de analogia histórica) usa julgamento/analogia e, portanto, é a única qualitativa entre as listadas.

Resposta

c. método de analogia histórica

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