Short-term sales forecasts in management of natural gas distributing works

• Autorzy: Dittmann P. , Szabela-Pasierbińska E.

Warianty tytułu

PL

Krótkookresowe prognozy sprzedaży w zarządzaniu zakładem gazowniczym

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper there is the regression model presented as a tool to forecast a daily gas consumption in a gas distributing works. There are also the results of analysis of variance discussed, which were used to finding regularities being characteristic for the forecast phenomenon. There are regression models for cold and non-cold season built. There are also the gas consumption forecasts constructed and their accuracy estimated in the article.

PL

W artykule omówiono możliwość zastosowania modelu regresji do prognozowania dobowego zużycia gazu w zakładzie gazowniczym, omówiono wyniki użycia analizy wariancji do wykrycia prawidłowości występujących w prognozowanym zjawisku. Zbudowano modele regresji dla sezonu pozagrzewczego i grzewczego. Skonstruowano prognozy zużycia gazu i oceniono ich trafność.

Słowa kluczowe

EN

forecasts; short-term forecasts; sale; regression models; gas distributing works

PL

prognozowanie krótkookresowe; sprzedaż; model regresji; zakład gazowniczy

• Wydawca: University of Zielona Góra, Faculty of Economics and Management
• Czasopismo: Management
• Rocznik: 2007
• Tom: Vol. 11, no 1
• Strony: 147--154
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Dittmann P.

autor

Szabela-Pasierbińska E.

• Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Wydział Nauk Ekonomicznych

Bibliografia

• 1. Abraham B., Ledolter J. (2005), Statistical Methods for Forecastin, Hoboken, John Wiley & Sons Inc, New Jersey.
• 2. Aczel A.D. (2000), Statystyka w zarządzaniu, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.
• 3. Dittmann P. (2006), Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie, Wolters Kluwer Polska, Kraków.
• 4. Hanke J.E., Wicher D.W. (2005), Business Forecasting, Upper Saddle River, Pearson Prentice Hall, New Jersey.
• 5. Harrell F.E. Jr (2001), Regression Modeling Strategies, Springer-Verlag, Berlin.
• 6. Szabela E. (2005), Wykorzystanie pakietów statystycznych do prognozowania w przedsiębiorstwie, materiały konferencyjne, Wyższa Szkoła Kupiecka, Łódź,pp. 481-490.
• 7. Szabela-Pasierbińska E. (2005), System prognostyczny przedsiębiorstwa dystry bucji gazu ziemnego, praca doktorska, Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Wrocław.