CHOICE OF A FORECASTING DEMAND MODEL FOR NEWSPAPERS AT NEWSTANDS POINTS

COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === Este trabalho analisou o problema do reparte do jornal - A Gazeta - aos seus pontos de venda. Para isto, foi feito um levantamento de publicações na área de Sistemas de Distribuição e Métodos de Previsão de Demanda. Além disso, foi...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: NILTON FERNANDES DE SOUZA JUNIOR
Other Authors: NELIO DOMINGUES PIZZOLATO
Language:Portuguese
Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 1999
Online Access:http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=1751@1
http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=1751@2
http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=1751@4
Description
Summary:COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === Este trabalho analisou o problema do reparte do jornal - A Gazeta - aos seus pontos de venda. Para isto, foi feito um levantamento de publicações na área de Sistemas de Distribuição e Métodos de Previsão de Demanda. Além disso, foi feito também um levantamento, em termos logísticos, do atual sistema de distribuição e de previsão de demanda por jornais da S/A A Gazeta, empresa que produz o jornal estudado. Através da análise da série de dados históricos de venda líquida do jornal em um determinado ponto de venda, determinou-se um modelo que possibilita a previsão de demanda por jornais neste ponto de venda para cada dia da semana. Para a determinação do modelo desejado, foi utilizado o método de Séries Temporais de Box & Jenkins aplicado ao software SPSS, versão 8.0. Foram encontrados alguns modelos que se adequam à solução do problema. Em seguida, foi feita a análise dos resultados dos dois melhores modelos. Com o modelo considerado ótimo, um ARIMA (1,0, 1) (1, 1, 1)7, será possível melhorar o processo de reparte de jornal aos pontos de venda,minimizando a quantidade de jornais encalhados por ponto de venda e mantendo, ao mesmo tempo, o atendimento da demanda. Isto trará benefícios no sistema de distribuição de jornais aos pontos de venda,devido à maior precisão nas quantidades de jornal repartidas. === This report has analyzed the issue of distributing the newspaper A Gazeta to sales stands. As a first step, a research was done on circulation within the areas of Distribution Systems and Demanding Forecast Methods. Besides, a study on logistic grounds was carried out about the current system of distribution and demanding forecast by S/A A Gazeta, which produces the newspaper subject of this study. Through the analysis of a series on historical data of the newspaper net sales at a specific sale stand, a pattern was developed, which enables a more precise forecast of the newspaper daily demands at these stand. Series Temporais by Box & Jenkins applied to the software SPSS, version 8.0, was used to determine the desired pattern. Some patterns were found which match to the solution of the problem. Then, an analysis on the result of the two best patterns was made. Since the pattern was agreed to be the ideal one, an ARIMA (1,0,1) (1,1,1)7, it will be possible to improve the newspaper distribution process to the sales stands,lessening the amount of stuck newspapers at each stand, as well as, to meet the demands due to a more precise distribution to the sales stands in terms of quantity. === Este trabajo analisó el problema de la entrega de periódicos - La Gazeta - a los puntos de venta. Para esto, se realizó un levantamiento de publicaciones en el área de Sistemas de Distribución y Métodos de Previsión de Demanda. Además se realizó un levantamiento, en términos logísticos, del actual sistema de distribución y de previsión de demanda por diarios de la S/LA LA Gazeta, empresa que produce el periódico estudiado. A través del análisis de la serie de datos históricos de venta líquida del periódico en un determinado punto de venta, se determinó un modelo que posibilita la previsión de demanda por periódicos en este punto de venta para cada dia de la semana. Para la determinación del modelo deseado, se utilizó el método de Series de Tiempo de Box & Jenkins aplicado al software SPSS, versión 8.0. Se encontraron algunos modelos adecuados a las solución del problema. Seguidamente, se efectuó el análisis de los resultados de los dos mejores modelos. Con el modelo considerado óptimo, un ARIMA (1,0, 1) (1, 1, 1)7, será posible mejorar el proceso de entrega de periódicos a los puntos de venta, minimizando la cantidad de periódicos sobrantes por punto de venta y manteniendo, al mismo tiempo, el atendimiento de la demanda.