ANÁLISE E PREVISÃO DE DEMANDA DE CARGAS RODOVIÁRIAS EM UM MARKETPLACE LOGÍSTICO BRASILEIRO UTILIZANDO O MODELO ARIMA.

Resumo

Este estudo analisou a demanda de cargas em um marketplace logístico brasileiro (2019-2022) e avaliou a eficácia do modelo ARIMA em um cenário volátil. Concluiu-se que o modelo ARIMA(0,1,0), ou Random Walk, foi o mais adequado para descrever a série, que apresentou uma forte tendência de crescimento não estacionária. A adequação deste modelo, no entanto, implica em baixa previsibilidade para períodos futuros, sugerindo que a melhor estimativa para a demanda futura é o volume do período mais recente. A ausência de padrões de sazonalidade, esperados para o setor, indica que a plataforma atende a uma demanda complementar e esporádica, em vez de refletir o mercado logístico primário. A análise foi limitada por ruídos nos dados, possivelmente gerados por repostagens de cargas, o que dificulta a identificação de padrões consistentes. O trabalho contribui ao evidenciar os desafios de previsão nesse modelo de negócio e sugere que estudos futuros devem focar na qualificação dos dados e na integração do ARIMA com modelos híbridos ou de aprendizado de máquina para aprimorar a capacidade preditiva.