PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2014 | 15(XV) | nr 2 | 27--36
Tytuł artykułu

Demand Forecast with Business Climate Index for a Steel and Iron Industry Representative

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The steel and iron industry production is dedicated to serve other industries mainly. This makes the exercise of demand forecasting different than for consumer goods. The common sense says that demand fluctuations are influenced by general economic soundness. An attempt was made to address the question of improving forecast's accuracy by adding a business cycle indicator as an input variable. The SARIMAX model was applied. Including a business climate indicator improved model's performance, however no co-integration is observed between the two series. (original abstract)
Twórcy
  • Warsaw School of Economics, Poland
Bibliografia
  • Briffaut J.P., Lallement P. (2010) Volatility Forecasting of Market Demand as Aids for Planning Manufacturing Activities. Service Science & Management, 3, pp. 383-389.
  • Bielak J. (2010) Prognozowanie ryku pracy woj. Lubelskiego z wykorzystaniem modeli ARIMA i ARIMAX. Barometr Regionalny, nr 1(19), pp. 27-44.
  • Box G.E.P., Jenkins G., Reinsel G.C. (1994) Time Series Analysis: Forecasting and Control, third edition. Prentice-Hall.
  • Cieślak M. et al. (1997) Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  • Crane D.B., Crotty J.R. (1967) A two-stage forecasting model: Exponential smoothing and multiple regression. Management Science, Vol. 13 (8), Series B, pp. 501-507.
  • Ďurka P., Pastoreková S. (2012) ARIMA vs. ARIMAX - which approach is better to analyze and forecast macroeconomic time series? Proceedings of 30th International Conference Mathematical Methods in Economics, Karviná, Czech Repubic.
  • Engle R.F., Granger C.W.J. (1987) Co-integration and error correction: Representation, estimation and testing. Econometrica, 55(2), pp. 251-276.
  • Franses P.H., Legerstee R. (2013) Do statistical models for SKU level data benefit from including past expert knowledge? International Journal of Forecasting 29, pp. 80-87.
  • Forbes (2013) W Europie znika stal. Dowód na wyłudzanie VAT? http://www.forbes.pl/artykuly/sekcje/wydarzenia/w-europie-znika-stal-dowod-nawyludzanie-vat,26826,1
  • Główny Urząd Statystyczny (2013) Wskaźniki makroekonomiczne. http://www.stat.gov.pl/gus/wskazniki_makroekon_PLK_HTML.htm
  • Główny Urząd Statystyczny (2013) Uwagi metodyczne. http://www.stat.gov.pl/gus/5840_2794_PLK_HTML.htm
  • Grudkowska S. (2013) JDemetra+. User Manual. National Bank of Poland.
  • Klug, F. (2011) Automotive Supply Chain Logistics: Container Demand Planning using Monte Carlo Simulation. International Journal Automotive Technology and Management, Vol. 11, No. 3, pp. 254-268.
  • Rippe R., Wilkinson W., Morrison D. (1976) Industrial Market Forecasting with Anticipations Data. Management Science, Vol. 22, No. 6 (Feb., 1976), pp. 639-651.
  • Szeplewicz K. (2011) Wskaźniki wyprzedzające koniunktury - analiza ekonometryczna. Prace i materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego, IRG SGH, Warszawa, nr 87, pp. 33-63.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171326329

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.