Rola prognoz przedziałowych sprzedaży w zarządzaniu procesami logistycznymi

• Autorzy: Miłek M.

Warianty tytułu

EN

The role of interval forecasts of sales in the management of logistics processes

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Prognozowanie wielkości sprzedaży produktów ma kluczowe znaczenie dla każdego dostawcy, producenta i sprzedawcy. Prognozy zapotrzebowania w przyszłości będą decydować o ilości, które powinny być zakupione, wyprodukowane lub dostarczone. By wyznaczyć prognozy punktowe zazwyczaj wykorzystuje się różne metody jak np. metoda naiwna, modele Holta i Wintersa, modele ARiMA, GARCH a także różne metody symulacyjne. W praktyce może się jednak okazać, że prognoza punktowa nie jest wystarczająca. Bardzo użyteczne w takiej sytuacji okazują się być prognozy przedziałowe, które wskazują prawdopodobieństwo z jakim prognozowana wartość znajdzie się w określonym przedziale. W artykule podjęta zostanie próba wykorzystania metod symulacyjnych do wyznaczania prognoz przedziałowych wielkości sprzedaży.

EN

Forecasting product sales volumes is crucial for every supplier, manufacturer and retailer. Forecasts of demand in the future will determine the amount that should be purchased, produced or delivered. To determine the point forecasts typically uses a variety of methods such as naïve method, models of Holt and Winters, ARIMA, GARCH as well as various simulation methods. In practice, it may turn out that the forecast point is not enough. Very useful in this situation turn out to be interval forecasts, which indicate the probability with which the predicted value is in the specified range. In this paper an attempt to use simulation methods is made to determine the interval forecasts of sales volume.

Słowa kluczowe

PL

sprzedaż; prognoza przedziałowa; bootstrap; symulacja

EN

sales; interval forecast; bootstrap; simulation

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 4
• Strony: 9502--9508, CD3
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., wykr., tab.

Twórcy

autor

Miłek M.

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Wydział Zarządzania, Katedra Statystyki, doktorant

Bibliografia

• [1] Andre’es, M. A., Pena, D., & Romo, J. (2002). Forecasting time series with sieve bootstrap. Journal of Statistical Planning and Inference, 100(1), 1-11.
• [2] Box G.E.P., Jenkins G.M. Analiza szeregów czasowych. Prognozowanie i sterowanie. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa 1983.
• [3] Brockwell P. J., Davis R. A., Time Series: Theory and Methods, New York, 1987, Springer-Verlag, s. 175.
• [4] Chatfield C., Calculating Interval Forecasts, [w]: Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 11, No. 2, 1993, s. 121-135, 128
• [5] Cordeiro, C., & Neves, M. M. (2009). Forecasting time series with Boot. EXPOS procedure. REVSTAT, 7(2), 135-149.
• [6] Efron B (1979) Bootstrap methods: Another look at the jackknife. Annals Statistics 7 str. 1–26
• [7] Efron, B., Tibshirani, R. (1993) An Introduction to the Bootstrap. Science Business Media, Inc.
• [8] Good, P. (2005). Permutation, Parametric, and Bootstrap Tests of Hypotheses. Journal of the American Statistical Association, 100(472), 1457-1458.
• [9] Granger C. W. J, Newbold P., Forecasting Economic Time Series, New York, 1986, Academic Press.
• [10] Juan, S., & Lantz, F. (2001). Application of bootstrap techniques in econometrics: the example of cost estimation in the automotive industry. Oil & Gas Science and Technology, 56(4), 373-388.
• [11] Kończak G., Miłek M. (2014). Wykorzystanie metody Moving Block Bootstrap w prognozowaniu szeregów czasowych z wahaniami okresowymi, Studia ekonomiczne – Zeszyty naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, 203, 91–100.
• [12] Miłek M. (2013). Wyznaczanie prognoz przedziałowych z wykorzystaniem metody Moving Block Bootstrap, Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych, Innowacje i implikacje interdyscyplinarne, 2/2013, 193–205
• [13] Miłek, M. (2014). Metody prognozowania popytu w zarządzaniu logistycznym. Logistyka. s. 4694-4700.
• [14] Montgomery D.C., Jennings C.L., Kulahci M. (2008) Introduction to Time Series Analysis and Forecasting, A John Wiley & Sons, Inc., New Jersey.
• [15] Moore D. S., Mccabe G. P., Bootstrap methods and permutation tests (2006).
• [16] Reszka L.: Prognozowanie popytu w logistyce małego przedsiębiorstwa, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk, 2010.
• [17] Wei W. W. S., Time Series Analysis, Redwood City, CA: Addison-Wesley, 1990.
• [18] Wu, C.F.J. (1986). Jackknife, bootstrap and other resampling methods in regression analysis (with discussions). Annals of Statistics 14: 1261–1350.
• [19] Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S. (2002) Metody statystyczne. Zadania i sprawdziany. Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.