An assignation and comparison of the prognosis results of paid-in-term receivables in opencast mine "X" via autoregressive model and periodic trends method

• Autorzy: Trzaskuś-Żak B.

Warianty tytułu

PL

Wyznaczenie i porównanie wyników prognozy należności terminowych otrzymanych za pomocą modelu autoregresyjnego i metody trendów jednoimiennych okresów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article presents stages of development of three forecasting models based on two methods: an autoregressive method and a periodic trends method. Both in the autoregressive model and in the method of periodic trends (in the second analysis) an intervention causing a drop of production and sales due to modernisation of the production line was taken into account. Besides, an average forecast was also prepared on the basis of the three obtained models. Furthermore, an ex post mean squared forecast error (ex post-MSE) was calculated and then its root, that is RMSE (root mean square error) as well as ex post-MAPE (mean absolute percentage error) for the established forecast. According to the results model I has the lowest forecast error values (RMSE, MAPE).

PL

Artykuł przedstawia etapy budowy trzech modeli prognostycznych w oparciu o dwie metody: model autoregresyjny i metodę trendów jednoimiennych okresów. Zarówno w modelu autoregresyjnym, jak również w metodzie trendów jednoimiennych okresów (w drugim ujęciu) uwzględniono interwencję wywołującą spadek produkcji i sprzedaży, ze względu na modernizację linii produkcyjnej. Sporządzono również średnią prognozę na podstawie trzech otrzymanych modeli. Obliczono, średni kwadratowy błąd prognoz ex post-MSE (mean squared error), a następnie jego pierwiastek, czyli RMSE (root mean square error), jak również średni absolutny błąd procentowy ex post-MAPE (mean absolute percentage error) dla wyznaczonych prognoz w trzech skonstruowanych modelach prognostycznych. Wyniki obliczeń wskazują, że model I cechują najmniejsze wartości błędów prognozy (RMSE, MAPE).

Słowa kluczowe

EN

receivables; forecasting; autoregressive model; periodic trends method

PL

należności; prognozowanie; model autoregresyjny; metoda trendów jednoimiennych

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: AGH Journal of Mining and Geoengineering
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 36, no. 3
• Strony: 353--366
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Trzaskuś-Żak B.

• AGH University of Science and Technology, Krakow

Bibliografia

• [1] Czekaj J., Dresler Z.: Zarządzanie finansami przedsiębiorstw. Podstawy teorii, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warsaw 1999.
• [2] Dittman P., Szabela-Pasierbińska E., Dittman I., Szpulak A.: Prognozowanie w zarządzaniu przedsiębiorstwem, Oficyna Wolters Kluwer Polska Sp. z o.o., Kraków 2009.
• [3] Kłak B. : Skutki ekonomiczno-podatkowe wykorzystania rabatu w procedurach windykacji należności przez przedsiębiorstwa górnicze. PhD thesis, Akademia Górniczo-Hutnicza im. St. Staszica w Krakowie, Wydział Górnictwa i Geoinżynierii, Kraków 2006.
• [4] Kreczmańska-Gigol K., Pajewska-Kwasny R.: Faktoring. Przewodnik dla przedsiębiorcy. Infor Biznes Sp. z o.o., Warsaw 2010.
• [5] Klóska R., Hundert M., Czyżyński R.: Wybrane zagadnienia z prognozowania, ECONOMICUS, Warsaw 2007.
• [6] Sierpińska M., Jachna T.: Ocena przedsiębiorstwa według standardów światowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warsaw 2004.
• [7] Sokołowski A.: Prognozowanie i analiza szeregów czasowych. Course materials. Statsoft, Kraków 2010
• [8] Sokołowski A.: Prognozowanie sprzedaży-studium przypadku, www.statsoft.pl, Kraków 2011.