Modelação e previsão das vendas de medicamentos não sujeitos a receita médica e produtos de saúde e bem-estar

Mestrado em Decisão Económica e EmpresarialEste projeto surgiu de um estágio profissional na Associação Nacional das Farmácias (ANF). O estudo foi motivado pela importância atual da previsão das vendas nas farmácias comunitárias, mais concretamente das vendas de medicamentos não sujeitos a receita médica (MNSRM) e produtos de saúde e bem-estar (PSBE), procurando, dentro da previsão univariada, encontrar modelos de previsão competentes. Ao longo deste projeto foram usados modelos de alisamento exponencial, modelos ARIMA e, por fim, modelos de previsão combinados. A procura de preditores adequados, para cada uma das quinze séries temporais estudadas, estendeu-se a seis modelos e a duas combinações entres estes. Para realizar a modelação e previsão recorreu-se ao Microsoft Excel com auxílio do suplemento solver e o software Eviews 9.0. Durante o estágio, foi possível fazer um estudo aprofundado sobre a história da farmácia comunitária, a evolução da farmácia enquanto espaço concorrencial e o impacto das novas legislações impostas. Os dados utilizados no âmbito deste trabalho provêm de uma base de dados pertencente à ANF para os anos compreendidos entre 2008 e 2016. Os resultados apontam para uma boa precisão dos modelos de Holt-Winters. Estes modelos, de aplicação mais simples que os modelos ARIMA, obtiveram em 14 de 15 séries, resultados superiores aos modelos ARIMA. Por outro lado, no caso das combinações de previsões, os modelos não aparentam melhorar a precisão das previsões. De forma geral, as previsões das 15 séries em estudo obtiveram um EPAM médio de 2,78% para a categoria PSBE e 4,48% para a categoria MNSRM.This project arose within the framework of a professional internship at the National Association of Pharmacies (ANF). The research was motivated by the current importance of forecasting sales in community pharmacies, specifically sales of non-prescription medicines (MNSRM) and health and wellness products (PSBE), seeking, within the univariate forecast, to find competent forecasting models. Throughout this project we used exponential smoothing models, ARIMA models and finally combined forecast models. The search for adequate predictors was extended to six models and two combinations between them for each of the fifteen time series studied. To perform the modelling and forecast, we used Microsoft Excel with the Solver add-in and Eviews 9.0 software. During the internship, it was possible to carry out an in-depth study on the history of the community pharmacy, the evolution of pharmacy as a competitive space and the impact of new legislations imposed. The data used in this work come from a database belonging to the ANF for the years between 2008 and 2016. The results show a good accuracy of the Holt-Winters models. These models are more easily applied and obtained superior results in 14 out of 15 series than the ARIMA models. On the other hand, combined forecast models do not appear to improve the accuracy of the forecasts. In general, the predictions of the 15 series under study obtained an average EPAM of 2.78% for the PSBE category and 4.48% for the MNSRM category.