Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Heavy moving average distances in sales forecasting

Olazabal-Lugo Maricruz, Espinoza-Audelo Luis F., León-Castro Ernesto, Perez-Arellano Luis A., Blanco-Mesa Fabio

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

|

2023

|

Vol. 17, No. 2

18--27

EN

This paper presents a new aggregation operator tech‐ nique that uses the ordered weighted average (OWA), heavy aggregation operators, Hamming distance, and moving averages. This approach is called heavy ordered weighted moving average distance (HOWMAD). The main advantage of this operator is that it can use the characteristics of the HOWMA operator to under‐ or over‐ estimate the results according to the expectations and the knowledge of the future scenarios, analyze the his‐ torical data of the moving average, and compare the different alternatives with the ideal results of the dis‐ tance measures. Some of the main families and specific cases using generalized and quasi‐arithmetic means are presented, such as the generalized heavy moving aver‐ age distance and a generalized HOWMAD. This study develops an application of this operator in forecasting the sales growth rate for a commercial company. We find that it is possible to determine whether the company’s objectives can be achieved or must be reevaluated in response to the actual situation and future expectations of the enterprise.

2

Ocena przydatności modelu predykcyjnego do prognozowania wielkości sprzedaży kwiatów ciętych

Kutyba A., Mikulik J.

Logistyka

|

2015

|

nr 2

473--485, CD1

PL

Zaopatrzenie i sprzedaż w każdym typie przedsiębiorstwa stanowi ważną i złożoną część jego działalności. W przypadku przedsiębiorstw handlowych to fundamentalny obszar od którego zależy ich rentowność i funkcjonowanie. To procesy obejmujące wiele działań, które jako dobrze współpracująca całość stanowi atut przedsiębiorstwa. W artykule przedstawiono analizę zastosowania modelu predykcyjnego do prognozowania wielkości sprzedaży kwiatu ciętego - „róża” na podstawie danych historycznych pochodzących z hurtowni żywej zieleni w Krakowie. Asortyment towarowy w badanej hurtowni należy do grupy towarów o bardzo krótkim terminie przydatności. Oceniono przydatność metody wskaźników w wersji addytywnej i multiplikatywnej. Porównano modele ze względu na minimalizację standardowego błędu prognozy oraz podano wyniki dla wersji multiplikatywnej.

EN

Supply and sales in any type of enterprise is an important and complex part of its operation. In the case of commercial enterprises, it is a fundamental area on which depends their profitability and performance. These processes include many activities that as the well - cooperating whole constitute an asset of the company. The article presents an analysis of the use of the prediction model to predict the volume of the cut flower – rose sales on the basis of historical data from the warehouse of green in Krakow. Range of goods in the analysed warehouse belongs to the group of goods with a very short shelf life. The usefulness of the method of indicators in additive and multiplicative version was assessed. The models were compared with regard to the minimization of the standard error of forecast and the results for the multiplicative version were given.

3

Hierarchical Sales Forecasting System for Apparel Companies and Supply Chains

Lenort R., Besta P.

Fibres & Textiles in Eastern Europe

|

2013

|

Vol. 21, no. 6 (102)

7--11

EN

The typical problems facing with apparel companies and supply chains are forecasting errors, because fashion markets are volatile and difficult to predict. For that reason, the ability to develop accurate sales forecasts is critical in the industry. There are several research studies related to forecasting apparel goods, but very often only for one level. However, apparel companies and supply chains deal with a number of levels at which the forecasts could exist and require consistent forecasts at all of them. The paper presents a hierarchical middle-term forecasting system designed for this purpose on the basis of a literature review. The system is built by the top-down forecasting approach and verified by means of a case study in a particular apparel company. The weaknesses of the system are identified during discussion of the results acquired. A generalised concept of the ANN forecasting model is designed for elimination these weaknesses.

PL

Rynki mody są niestabilne i trudne do przewidzenia, dlatego typowym problemem, z którym muszą się uporać firmy odzieżowe dla konstrukcji odpowiednich łańcuchów dostaw to przewidywanie błędów. Z tego powodu, możliwość opracowania dokładnej prognozy sprzedaży jest bardzo istotna w przemyśle. Istnieje wiele badań naukowych dotyczących prognozowania dla towarów odzieżowych, ale bardzo często dotyczą tylko jednego poziomu. Jednak firmy odzieżowe i łańcuchy dostaw mają do czynienia z dużą liczbą poziomów i wymagają spójnych prognoz na wszystkie z nich. Przedstawiono hierarchiczny system średnioterminowego prognozowania przeznaczony do tego celu. System zbudowano przez odgórne podejście prognozowania i zweryfikowano poprzez studium przypadku w danej firmie odzieżowej. Słabości systemu zostały określone podczas dyskusji uzyskanych wyników. Uogólnione pojęcie modelu prognozowania przeznaczone jest do eliminacji słabości.

4

Zastosowanie addytywnego modelu wahań do prognozowania sprzedaży

Brzęczek T.

Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie

|

2008

|

Nr 52

45-59

PL

Wielkość sprzedaży produktów przedsiębiorstwa zależy od wielu czynników popytowych i podażowych. Dysponując prognozą sprzedaży, przedsiębiorstwo może dostosować do niej wielkość produkcji, tak aby uniknąć strat z tytułu jej nadmiaru lub niedoboru i osiągnąć maksymalny zysk w danych warunkach rynkowych. Artykuł ma przedstawić zasady weryfikowania, szacowania i prognozowania addytyw-nego modelu wahań sprzedaży na przykładzie sprzedaży piwa Grupy Żywiec, zaczynając od doboru i opracowania danych, a kończąc na ustaleniu prognoz i ich błędów. Głównym celem jest empiryczne sprawdzenie skali błędów prognozy sprzedaży w warunkach uzasadniających stosowanie modelu addytywnego. Dlatego zgromadzono i przetworzono dane o kwartalnej sprzedaży piwa Grupy Żywiec w latach 2002-2007. Zweryfikowano analityczną funkcję trendu sprzedaży. Sprawdzono, czy zaobserwowana sprzedaż podlega wahaniom addytywnym czy multiplikatywnym. Stwierdzono, że składnik losowy sprzedaży jest procesem autoregresyjnym rzędu pierwszego. Integralnie, uogólnioną metodą najmniejszych kwadratów oszacowano osiem modeli wahań addytywnych z trendem liniowym sprzedaży piwa Grupy Żywiec. Na podstawie tych modeli postawiono prognozy i wyznaczono wielkości ich błędów ex ante i ex post. Rząd wielkości błędów wykazuje dużą przydatność addytywnego modelu wahań do prognozowania sprzedaży badanej firmy.

EN

Value of product sales is a result of many demand and supply factors. Having sales forecast, enterprise can match production scale to sales and avoid loss from excess or shortage of production. Enterprise also can attain maximum profit in given market conditions. An article is to present rules of verification, estimation and application of a fluctuation additive model in order to forecast sales in the example of Grupa Żywiec beer sales, begin-ing from data work and ending with given forecasts and determined forecast errors. Mam aim of the article is an empirical determination of scale of the forecast errors in a verified additive fluctuation model. Therefore an analytical function of sales trend was determined. Additive and multiplicative fluctuation models were considered. First order autoregression of the sale random component was found out. The additive model of beer sales of Żywiec with its linear trend was estimated with use of the generalised least squares method. A few forecasts were made and then" errors were calculated ex ante and ex post. Additive model of sales fluctuations was useful in forecasting Grupa Żywiec beer sales because of significant accuracy of its forecasts. An article is to present rules of verification, estimation and application of a fluctuation additive model in order to forecast sales in the example of Grupa Żywiec beer sales, begin-ing from data work and ending with given forecasts and determined forecast errors. Mam aim of the article is an empirical determination of scale of the forecast errors in a verified additive fluctuation model. Therefore an analytical function of sales trend was determined. Additive and multiplicative fluctuation models were considered. First order autoregression of the sale random component was found out. The additive model of beer sales of Żywiec with its linear trend was estimated with use of the generalised least squares method. A few forecasts were made and then" errors were calculated ex ante and ex post. Additive model of sales fluctuations was useful in forecasting Grupa Żywiec beer sales because of significant accuracy of its forecasts.

5

Modele ARIMA w prognozowaniu sprzedaży

Chrabołowska J., Nazarko J.

Zagadnienia Techniczno-Ekonomiczne

|

2003

|

T. 48, z. 3

791--804

PL

W artykule przedstawiono metodykę budowy modeli ARIMA oraz ich wykorzystanie do prognozowania jednowymiarowych szeregów czasowych. Wykorzystano jedno z ogólnie stosowanych podejść zaproponowane przez Boxa i Jenkinsa. Opisano i przedyskutowano kolejne etapy tworzenia modelu na przykładzie danych dotyczących przedsiębiorstwa handlowego typu cash & carry oraz przedsiębiorstwa produkcyjnego.

EN

The paper presents construction methodology of ARIMA models and their application in one-dimensional time series forecasting. The Box and Jenkins approach, being one of the widely used, has been employed. Consecutive phases of the model constructing have been described and discussed on the basis of a cash & carry type of trade as well as productive enterprise.