Prognozowanie kosztów całkowitych w przedsiębiorstwie Łukplast na rok 2020

• Autorzy: Kozicki Bartosz , Tomaszewski Jarosław , Dylak Anna

Identyfikatory

DOI

10.37055/slw/129246

Warianty tytułu

EN

Forecasting of Total Costs in the Łukplast Enterprise for 2020

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule poruszony został problem badawczy z zakresu analizy, oceny i prognozowania danych pierwotnych dotyczących zaewidencjonowanych kosztów w przedsiębiorstwie Łukplast w ujęciu dynamicznym. Przeprowadzono analizę literatury przedmiotu badań dotyczącą kosztów i ich podziału. Scharakteryzowano termin „prognozowanie”. Przeprowadzono wielowymiarową analizę danych pierwotnych. Poddano analizie szereg czasowy kosztów całkowitych oraz wykonano jego prognozowanie na 2020 r. w ujęciu miesięcznym. Uzyskana prognoza poddana została analizie i ocenie. Artykuł kończy się podsumowaniem i wnioskami.

EN

The article deals with the problem of analyzing, evaluating and forecasting primary data on recorded costs in Łukplast in a dynamic approach. An analysis of the literature on the subject of costs and their distribution was conducted. The term forecasting has been characterized. A multidimensional analysis of primary data was carried out. The time series of total costs were analyzed and forecasted for 2020 in monthly terms. The obtained forecast was subjected to analysis and evaluation. The article ends with a summary and conclusions.

Słowa kluczowe

PL

zarządzanie; koszty; prognozowanie

EN

management; costs; forecasting

• Wydawca: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
• Czasopismo: Systemy Logistyczne Wojsk
• Rocznik: 2020
• Tom: Vol. 52, no. 1
• Strony: 79--94
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Kozicki Bartosz

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Bezpieczeństwa, Logistyki i Zarządzania Instytut Logistyki

autor

Tomaszewski Jarosław

• Ministerstwo Obrony Narodowej

autor

Dylak Anna

Bibliografia

• 1. Acar, Y., & Gardner Jr, E.S. (2012). Forecasting method selection in a global supply chain. International Journal of Forecasting, 28(4), 842-848.
• 2. Box, G.E., Jenkins, G.M., Reinsel, G.C., & Ljung, G.M. (2015). Time series analysis: forecasting and control. John Wiley & Sons.
• 3. Cyplik, P., Pruska, Ż., Kupczyk, M. (2014). Prognozowanie w logistyce: metody praktyczne i zastosowanie. Poznań: wyd. Wyższa Szkoła Logistyki, 11-12.
• 4. Dittmann, P. (2016). Prognozowanie w przedsiębiorstwie: metody i ich zastosowanie, wydanie V zmienione i uzupełnione. Kraków: Wydawnictwo Nieoczywiste, 23-36.
• 5. Dittmann, P., Szabela-Pasierbińska, E., Dittmann, I., Szpulak, A. (2016). Prognozowanie w zarządzaniu sprzedażą i finansami przedsiębiorstwa, wydanie II zmienione i uzupełnione. Wyd. GAB Media, 15.
• 6. Filasiewicz, A. (1977). Prognoza program plan, 1947-1977. Wiedza Powszechna, 18.
• 7. Frumosu, F.D., Khan, A.R., Schiøler, H., Kulahci, M., Zaki, M., & Wester-Mann-Rasmussen, P. (2020). Cost-sensitive learning classification strategy for predict- ing product failures. Expert Systems with Applications, 161, 113653.
• 8. Kozicki, B., Waściński, T., Brzeziński, M., & Lisowska, A. (2018). Cost forecast in a shipping company. Transport means, 1235-1241.
• 9. Nowak, E. (2016). Analiza kosztów w ocenie działalności przedsiębiorstwa. Warszawa: CeDeWu. Wydanie I, 17-19.
• 10. Ou, T.Y., Cheng, C.Y., Chen, P.J., & Perng, C. (2016). Dynamic cost forecasting model based on extreme learning machine-A case study in steel plant. Computers & Industrial Engineering, 101, 544-553.
• 11. Sadowska, B. (2017). Rachunek kosztów logistycznych w przedsiębiorstwie. Warszawa: Wydawnictwo CeDeWu. Wydanie I, 53.
• 12. Sawicki, K. (2000). Analiza kosztów firmy. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, 18.
• 13. Skoczylas, K. (2010). Koszty i controlling logistyki w przedsiębiorstwie. Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, 37.
• 14. Skowronek, Cz., Sarjusz-Wolski, Z. (2008). Logistyka w przedsiębiorstwie. Warszawa: Polskie Wydawnictwo PWE, 272.
• 15. Tekst jednolity ustawy o rachunkowości z dnia 29 września 1994.
• 16. Twaróg, J. (2003). Koszty logistyki przedsiębiorstw. Poznań: Wydawnictwo Biblioteka Logistyka, 15.
• 17. Zhao, H., SINHA, A.P., & BANSAL, G. (2011). An extended tuning method for cost-sensitive regression and forecasting. Decision Support Systems, 51(3), 372-383.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" – moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).