Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Prognozowanie potrzeb w dziale żywnościowym
PL
Wykonanie prognozowania potrzeb w podmiocie badań na 2021 rok. Podmiotem badań jest instytucja funkcjonująca na obszarze Rzeczypospolitej Polskiej. Przedmiotem badań są planowane potrzeby i poniesione na ich pokrycie wydatki w dziale żywnościowym w zł. Poprzez zestawienie planowanych potrzeb i poniesionych na ich pokrycie wydatków zaobserwowano ich niebilansowanie się. Stało się to przesłanką do dalszych badań pod kątem prognozowania wydatków w celu określenia przyszłych potrzeb. Wybór metod do prognozowania poprzedzony był wykonaniem wielowymiarowych analiz porównawczych i ich oceną. Badania rozpoczęto od poszukiwania prawidłowości w postaci trendu i sezonowości poprzez analizę i ocenę szeregu czasowego wydatków działu żywnościowego. Analizy pozwoliły na stwierdzenie braku wyraźnych prawidłowości w postaci trendu i sezonowości rządzących szeregiem czasowym wydatków w dziale żywnościowym od stycznia 2014 do listopada 2020 roku. Zaobserwowano jedynie nieznaczny trend malejący oraz słabą/mało wyraźną sezonowośćw ujęciu miesięcznym. Wykrycie prawidłowości pozwoliło dobrać metody do prognozowania wydatków w dziale żywnościowym na przyszłość, do których zaliczono: Holta‒Wintersa i metodę naiwną. Analiza porównawcza dwóch metod prognozowania pozwala na wybór najlepszej. Implikacją praktyczną jest stwierdzenie, że przyszłe potrzeby można naliczać, prognozując poniesione wydatki. Do ustalenia przyszłych prognoz można/należy wykorzystać modele prognozowania dostępne w literaturze. Planowanie potrzeb poprzez prognozowanie poniesionych na ich zabezpieczenie wydatków w ujęciu dynamicznym.
EN
Performing forecasting of needs in the subject of research for 2021. The subject of the research is an institution operating in the territory of the Republic of Poland. The subject of the research are planned needs and expenses incurred in the food department in PLN. By comparing the planned needs and the expenses incurred to cover them, their imbalance was observed. This became the basis for further research in terms of forecasting expenses in order to identify future needs. The selection of forecasting methods was preceded by the performance of multidimensional comparative analyzes and their evaluation. The research began with the search for regularities in the form of trends and seasonality by analyzing and assessing the time series of food department expenses. The analyzes revealed the lack of clear regularities in the form of the trend and seasonality governing the time series of expenses in the food department from January 2014 to November 2020. There was only a slight downward trend and weak / not clearly visible seasonality on a monthly basis. Practical implications: The detection of regularities made it possible to select methods for forecasting expenses in the food department for the future, which include: Holt ‒ Winters and the naive method. A comparative analysis of two forecasting methods allows for the selection of the best one. The practical implication is that future needs can be calculated by forecasting incurred expenses. Forecasting models available in the literature can / should be used to determine future forecasts.Planning needs by forecasting expenses incurred to secure them in dynamic terms.
PL
W opracowaniu zaprezentowano metodykę wielomodelowego prognozowania wydatków w aspekcie bezpieczeństwa ekonomicznego. Badania rozpoczęto od analizy literatury dotyczącej: planowania, prognozowania, wydatków, bezpieczeństwa ekonomicznego i pandemii COVID-19. W artykule przeprowadzono analizę szeregu czasowego wydatków poniesionych przez podmiot badań podkątem wykrycia prawidłowości rządzących rozpatrywanym zjawiskiem. Rezultatem przeprowadzonych badań było wykrycie trendu i sezonowości w ujęciu miesięcznym. Analiza literatury i doświadczenie własne pozwoliły na wybór trzech modeli do prognozowania rozpatrywanych wydatków na przyszłość. Zbudowane modele zostały poddane analizie i ocenie poprzez wykorzystanie miernika MAPE pod kątem wyboru najkorzystniejszego modelu do prognozowania danych surowych. Artykuł kończy się podsumowaniem i wnioskami.
EN
The study presents the methodology of multi-model forecasting of expenses in terms of economic security. The research began with an analysis of the literature on: planning, forecasting, expenses, economic security and the COVID-19 pandemic. The article analyzes the time series of expenses incurred by the research subject in terms of detecting the regularities governing the phenomenon in question. The result of the research was the detection of the trend and seasonality on a monthly basis. The analysis of the literature and own experience allowed for the selection of three models to forecast the considered expenditure for the future. The constructed models were analyzed and assessed through the use of the MAPE measure in terms of selecting the most favorable model for forecasting raw data. The article ends with a summary and conclusions.
PL
W artykule przeprowadzono wielowymiarową analizę liczby pasażerów przewiezionych transportem kolejowym w 25 państwach Europy w latach 2015-2019 w aspekcie oceny dynamiki zmian i zaobserwowania prawidłowości rządzących rozpatrywanym zjawiskiem. Wykonano prognozowanie liczby przewożonych pasażerów na lata 2020-2021. Uzyskane wyniki mogą posłużyć w przyszłości (z chwilą kiedy pojawią się dane dotyczące rzeczywistej liczby osób przewiezionych w trakcie pandemii COVID-19, w rozpatrywanych państwach w latach 2020-2021) do analizy porównawczej poniesionych strat związanych ze zmniejszeniem liczby przewiezionych pasażerów w stosunku do prognoz, które uwzględniają prawidłowości rządzące w przeszłości rozpatrywanym zjawiskiem, a także powinny umożliwić dokładniejsze oszacowanie utraconych nakładów finansowych w ujęciu dynamicznym.
EN
The article presents a multidimensional analysis of the number of passengers transported by rail in 25 European countries in 2015-2019 in terms of assessing the dynamics of changes and observing the regularities governing the phenomenon under consideration. The forecast of the number of passengers transported by rail for 2020-2021 was also made. The obtained results may be used in the future (when data on actually transported people during the COVID-19 pandemic in the countries in 2020-2021 are available) for a comparative analysis of the losses incurred related to the reduction of the number of transported passengers in relation to the forecasts that take into account the regularities ruling the considered phenomenon in the past and should more accurately estimate the lost financial outlays in dynamic terms.
PL
W artykule przedstawiono przegląd literatury związanej z planowaniem, wydatkami, potrzebami, prognozowaniem i bezpieczeństwem ekonomicznym. Przeprowadzono analizę i ocenę szeregu czasowego wydatków poniesionych w dziale zaopatrzenia w podmiocie badań. Ocena pozwoliła na dobór modelu ARIMA do prognozowania wydatków (potrzeb) na przyszłość. Uzyskane prognozy zostały poddane analizie i ocenie. Opracowanie kończy się podsumowaniem i wnioskami.
EN
The article reviews the literature related to planning, expenses, needs, forecasting and economic security. An analysis and evaluation of the time series of expenses incurred in the procurement department in the subject of the study was performed. The assessment allowed for the selection of the ARIMA model to fore-cast expenses (needs) for the future. The obtained forecasts were analyzed and assessed. The study ends with a summary and conclusions.
PL
W artykule zaprezentowano metodykę wielowymiarowej analizy porównawczej danych dotyczących liczby samochodów dostawczych w trzydziestu trzech państwach Europy w latach 2013-2017. Pierwszym etapem badań było pogrupowanie danych pierwotnych. Wyodrębniono dwie grupy - państwa i lata. Zostały one poddane analizie i ocenie z wykorzystaniem wielu statystycznych narzędzi badawczych, m.in. wykresów ramka-wąsy, średnich arytmetycznych, odchyleń standardowych, odchyleń ćwiartkowych, histogramów i wykresów normalności. W rezultacie można zaobserwować tendencje i cechy niewidoczne z poziomu danych surowych.
EN
Article presents the methodology of multidimensional comparative analysis of data on the number of vans in thirty three European countries in 2013-2017. The first stage of research was the grouping of original data. Two groups were isolated - countries and years. Both groups were analyzed and evaluated with the application of various research tools box-and-whisker, arithmetic means, standard deviations, quarterly deviation, histograms and normality charts. The evaluation is the observation of a trend and invisible characteristics in the context of raw data evaluation only.
PL
W artykule przedstawiono metodykę wielokryterialnej analizy stóp procentowych bezrobocia w wybranych gospodarkach światowych oraz próby przeprowadzenia prognozowania stopy bezrobocia w USA na trzy przyszłe okresy. Badania rozpoczęto od analizy wielowymiarowej zmienności stóp procentowych bezrobocia w wybranych gospodarkach światowych w ujęciu sześciomiesięcznym w latach 2011-2018. Następnie przeprowadzono jej ocenę. Dalszym etapem badania była analiza i ocena szeregu czasowego danych dotyczących stóp procentowych bezrobocia w USA w ujęciu dynamicznym. Następnie zbudowano model prognostyczny ARIMA i wykonano prognozowanie na trzy przyszłe okresy.
EN
The article presents the methodology of multi-criteria analysis of unemployment interest rates in selected world economies, and an attempt to forecast the unemployment rate in the USA for three future periods. The research began with an analysis of the multidimensional volatility of unemployment interest rates in selected world economies on a six-month basis in 2011-2018. It was then assessed. The next stage of the study was the analysis and evaluation of the time series of data on the US unemployment interest rates in dynamic terms. Then, the ARIMA forecast model was built and forecasting for three future periods was performed.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.