A técnica de previsão que calcula a projeção por meio de uma ponderação entre a demanda real do período anterior Dt–1 e a projeção do período anterior Mt–1, utilizando um coeficien

Gabarito

B

Comentário do professor

A técnica correta é a média exponencial móvel, um método de suavização que calcula a previsão como uma ponderação entre a última demanda observada e a previsão anterior.

Matematicamente, a regra recursiva é \(M_t = \alpha D_{t-1} + (1-\alpha)M_{t-1}\), em que \(\alpha\) é o coeficiente de suavização, com \(0<\alpha<1\).

Valores de \(\alpha\) próximos de 1 dão mais peso à observação mais recente, tornando a previsão mais reativa; valores baixos tornam a série mais suave, privilegiando a memória histórica.

Por ser exponencial, o peso de observações antigas decai geometricamente: a observação \(D_{t-k}\) tem peso \(\alpha(1-\alpha)^{k-1}\). A previsão para qualquer horizonte h é dada pela última média calculada: \(\hat{D}_{t+h}=M_t\).