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.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Prognozowanie popytu jest bardzo istotnym elementem działalności każdej firmy. W artykule dokonano analizy popytu na mleko, generowanego w Okręgowej Spółdzielni Mleczarskiej w Opolu Lubelskim, celem zaproponowania wiarygodnych modeli prognostycznych. Wykorzystując opracowaną przez Boxa i Jenkinsa metodologię, opracowano model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average).
EN
Demand forecasting is a very important part of any business. In this article were the demand analyzes for milk made, generated in the District Dairy Cooperative in Opole Lubelskie, to propose reliable forecasting models. Using the Box and Jenkins methodology, was the ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) model worked out.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.