Estatística 2 – Utilizando a tendência para prever resultados

Este post é o segundo da série Estatística, onde falamos sobre a importância e a utilidade do cálculo estatístico para a realização de análises sobre os resultados corporativos. É altamente recomendado que leia também nosso primeiro post da série onde falamos sobre o Desvio Padrão e suas utilidades na análise dos dados corporativos. No post de hoje, demonstraremos alguns exemplos de como os dados históricos podem ser utilizados para detectar a tendência de resultados e, consequentemente, aumentar as possibilidades de previsões aproximadas dos dados futuros.

 

Futuro

 

Em estatística, a análise de tendência nada mais é do que um estudo da relação entre as médias dos valores históricos e dos valores atuais, considerando suas variações dentro de um determinado período. Em palavras mais simples, é possível prever com uma probabilidade estatística, que determinado período pode obter um resultado bom ou ruim, apenas considerando as médias do comportamento desse mesmo período em resultados anteriores, porém em condições similares.

Pode parecer um pouco confuso agora, mas utilizaremos alguns exemplos simples para auxiliar no entendimento. Daremos ênfase na tendência baseada em média simples por enquanto e deixaremos para os próximos posts da série, o detalhamento da análise da tendência com outros cálculos estatísticos como a mediana, média ponderada, moda e regressão linear. Vamos começar devagar.

Considere um indicador simples, que não é influenciado por eventos sazonais (todos os meses possuem o mesmo peso). Nosso objetivo é tentar obter uma previsão para o mês de novembro, considerando a evolução dos últimos 6 resultados obtidos. Repare a tabela a seguir, onde efetuamos um cálculo da variação entre os resultados obtidos para cada mês. A tendência nada mais é do que a média simples dessa variação.

 

 

Descobrindo que tendência é positiva, é estatisticamente possível afirmar que há uma probabilidade maior de que o resultado de Novembro seja superior ao de Outubro numa relação aproximada de +4,8%. A previsão é de que o valor fique em torno de 1048 (Valor de Outubro, acrescido do percentual de tendência).

De forma similar, é possível aplicar o cálculo a indicadores com comportamento sazonal. A tabela a seguir considera os dados históricos do 1º e 2º trimestres dos anos anteriores de um determinado indicador, para tentar prever o resultado do 2º semestre de 2017. Efetuando o cálculo de variação, é possível visualizar um comportamento similar entre os primeiros trimestres em cada ano.

 

Tendencia sazonal

 

Essa variação positiva permite afirmar que há uma probabilidade maior de que o 2º trimestre de 2017 tenha um resultado superior numa proporção aproximada de +22,3%. É possível prever com certa segurança, um resultado de 819,4 mil reais para esse período. Repare que outros períodos desse indicador são desconsiderados neste cálculo, por pertencerem a outra “fatia” sazonal dos resultados.

É importante ressaltar que trata-se de uma previsão puramente estatística, considerando os resultados históricos deste indicador. Não é aconselhado assumir tais previsões como “verdades”, mas sim, como “possibilidades”. Sabemos que há muitos eventos externos e internos que possuem sua própria estatística e probabilidade de gerar riscos e que podem impactar diretamente nos cenários estratégicos em que atuamos.

Mesmo assim, a análise da tendência permite prever acontecimentos e possíveis resultados e, consequentemente, faz com que seja possível antecipar ações preventivas ou corretivas, mantendo os objetivos “dentro dos trilhos”. Utilizando ferramentas como o Gpam fica mais fácil ainda ter acesso a essas informações de uma forma mais rápida e visual. Utilize a matemática a seu favor!

Fique a vontade para questionar ou criticar as informações aqui deste post, utilize a área de comentários. Até a próxima!

 

Referências:

https://pt.wikipedia.org/wiki/Tendência_central

Créditos da imagem de capa: freepik.com

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