Prognozowanie popytu na usługi transportu intermodalnego

• Autorzy: Mitkow S. , Borucka A.

Warianty tytułu

EN

Demand forecast for intermodal transport services

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem artykułu było opracowanie modelu prognozowania popytu na usługi transportowe operatora intermodalnego. Na podstawie udostępnionych danych, dotyczących liczby eksportowanych kontenerów, przedstawiono proces opisania zjawiska na podstawie jego przeszłych obserwacji, a także jego ewolucji w przyszłości. Zaproponowano dwa modele: regresji oraz ARIMA. Dla każdego z nich dokonano predykcji przyszłych obserwacji. Otrzymane wartości prognoz porównano i na tej podstawie wybrano model opisujący lepiej badane zjawisko, tzn. dający mniejszy błąd prognozy.

EN

In the article it was presented a model of demand forecast for intermodal operator transport services. Based on the shared data on the number of exported containers is presented the process of describing the observable occurrence on its past observations, as well as its evolution in the future. Two models were proposed: Regression and ARIMA. For each of them, was made a prediction of future observations. The received values for the predictions were compared and a model describing a better tested observable occurrence was chosen, i.e. that gives a smaller forecast error.

Słowa kluczowe

PL

transport intermodalny; model ARIMA; model regresji; prognozowanie popytu

EN

intermodal transport; ARIMA model; demand forecast; Regression model

• Wydawca: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne SA
• Czasopismo: Gospodarka Materiałowa i Logistyka
• Rocznik: 2018
• Tom: nr 6
• Strony: 26--34
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Mitkow S.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Logistyki, Instytut Logistyki

autor

Borucka A.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Logistyki, Instytut Logistyki

Bibliografia

• Bielińska, E. (2007). Prognozowanie ciągów czasowych. Gliwice: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej.
• Dittmann, P. (2000). Metody prognozowania sprzedaży w przedsiębiorstwie. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej.
• Sokołowski, A. (2016). Prognozowanie i analiza szeregów czasowych. Materiały szkoleniowe. Kraków: StatSoft Polska.
• Czyżycki, R. Klóska, R. (2011). Ekonometria i prognozowanie zjawisk ekonomicznych w przykładach i zadaniach. Szczecin: Economicus.
• Dittmann, P. Szabela-Pasierbińska, E. Dittmann, I. Szpulak, A. (2011). Prognozowanie w zarządzaniu sprzedażą i finansami przedsiębiorstwa. Warszawa: Wolters Kluwer Polska Sp. Z o.o.
• Pawełek, B. Wanat, S. Zeliaś, A. (2013). Prognozowanie ekonomiczne Teoria przykłady zadania. Warszawa: PWN.
• StatSoft. (2006). Elektroniczny Podręcznik Statystyki, Kraków.
• http://www.statsoft.pl/textbook/stathome.html (28.02.2018).

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).