PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2016 | 15 | nr 2 | 105--122
Tytuł artykułu

The Use of Forecasting Models to Identify Trends of Logistics Development in Business Management

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Wykorzystanie modeli prognozowania do określania trendów logistycznych w zarządzaniu przedsiębiorstwem
Języki publikacji
EN
Abstrakty
Tło badań. Wiedza o zmieniających się trendach rynkowych i metodach ich wyznaczania jest podstawą sprawnego zarządzania przedsiębiorstwem. Podłożem błędnie podejmowanych decyzji jest niewłaściwa interpretacja informacji pochodzących z przedsiębiorstwa. W odniesieniu do procesów logistycznych informacje o wielkości powstałych kosztów wykazują pewne zależności. W związku z tym jednym ze sposobów podejmowania trafnych decyzji jest wykorzystanie modeli prognozowania na podstawie szeregów czasowych, które wykorzystują je do określenia przyszłych wartości badanego zjawiska. Weryfikacja otrzymanych wyników może być dokonana poprzez wyznaczenie średniego błędu prognozy.
Cel badań. Celem badań jest identyfikacja stopnia powiązania wskaźników makroekonomicznych z parametrami ekonomicznymi występującymi w danym przedsiębiorstwie. Wykorzystanie uzyskanych w ten sposób informacji może posłużyć do zmniejszenie ryzyka związanego z prowadzeniem działalności gospodarczej. Celem utylitarnym badań jest wyznaczenie współczynnika korelacji wykorzystywanego do określenia, w jakim stopniu badane czynniki są współzależne i mają wpływ na budowę modelu prognostycznego.
Metodologia. Do realizacji założonych celów wykorzystano krytyczną analizę literatury, analizę danych statystycznych, metodę określania zależności pomiędzy badanymi zmiennymi na podstawie współczynnika korelacji oraz metodę prognozowania na podstawie szeregów czasowych, wykorzystującą zaawansowane modele autoregresji i średniej ruchomej. Na podstawie średniego względnego błędu prognozy można wyznaczyć trafność prognozy na przyszłe okresy.
Kluczowe wnioski. Zasadniczym rezultatem przeprowadzonej w pracy analizy jest pozyskanie informacji o wpływie czynników makroekonomicznych na zmiany wielkości z obszaru logistyki przedsiębiorstwa oraz wykorzystanie modeli autoregresji i średniej ruchomej do określenia przyszłych wielkości zmiennych szeregu czasowego. Przy wykorzystaniu modelu ARIMA wykonane na podstawie rzeczywistych danych z przedsiębiorstwa prognozy, które dotyczyły kosztów zapasów, wykazały przydatność metody do wstępnego planowania przyszłych trendów zjawisk logistycznych. (abstrakt oryginalny)
EN
Background. Knowledge about the changing market trends and the ways to identify them is the key to effective business management. The basis of mistaken decisions is a wrong interpretation of information coming from the company. With regard to logistic processes, information on the amount of incurred expenses exhibits some dependencies between them. Therefore, one way of making the right decisions is the use of forecasting models based on time series, which can be used to determine future values of a studied phenomenon. Verification of the obtained results through the determination of average forecast errors can be implemented.
Research aims. The research was conducted to determine the degree of relationship of macroeconomic indicators with the economic parameters emerging in the enterprise. The use of information obtained in this way can be applied to reduce the risk associated with entrepreneurial activity. The utilitarian purpose of this research is defining the correlation coefficient used to determine the extent to which the investigated factors are interdependent and making predictions about the future value of inventory costs.
Methodology. To implement its objectives, critical analysis of literature was applied, analysis of statistical data, a method of determining dependencies between those variables based on the correlation coefficient and the ARIMA method of forecasting based on time series, using advanced autoregression and moving average models. On the basis of the average of relative forecast errors the accuracy of the forecast for future periods can be determined.
Key findings. The main result of the analysis is to obtain information about the influence of macroeconomic factors on changes of the value of the field of logistic enterprises as well as the use of autoregression and moving average models to determine the future size of the variables in the time series. Using the ARIMA model, made on the basis of real plant data forecasts relating to the cost of inventory, showed the suitability of the method for pre-planning of the future logistics trends. (original abstract)
Rocznik
Tom
15
Numer
Strony
105--122
Opis fizyczny
Twórcy
  • Cracow University of Technology
  • Cracow University of Technology
Bibliografia
  • Aczel, A.D. (2005). Statystyka w zarządzaniu. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
  • Bendkowski, J., Kramarz, M. & Kramarz, W. (2010). Metody ilościowe w logistyce stosowanej. Wybrane zagadnienia. Gliwice: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej.
  • BuHamra, S., Smaoui, N. & Gabr, M. (2003). The Box-Jenkins analysis and neural networks: prediction and time series modelling. Applied Mathematical Modelling.
  • Dickey, D.A. & Fuller, W.A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74.
  • Dittmann, P. (2003). Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie. Kraków: Oficyna Ekonomiczna.
  • Główny Urząd Statystyczny (2005). Transport - wyniki działalności w 2005 r. Informacje i opracowania statystyczne. Warszawa. http://zerowiedzy.w.interia.pl/samochody/wyniki2005.pdf (access: 2.04.2015).
  • Główny Urząd Statystyczny (2006). Transport - wyniki działalności w 2006 r. Informacje i opracowania statystyczne. Warszawa. http://stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/gus/til_transport_wyniki_dzialalnosci_2006.pdf (access: 2.04.2015).
  • Główny Urząd Statystyczny (2007). Transport - wyniki działalności w 2007 r. Informacje i opracowania statystyczne. Warszawa. http://stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/gus/til_transport_wyniki_dzialalnosci_2007.pdf (access: 2.04.2015).
  • Główny Urząd Statystyczny (2008). Transport - wyniki działalności w 2008 r. Informacje i opracowania statystyczne. Warszawa. http://stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/gus/til_transport_wyniki_dzialalnosci_2008.pdf (access: 2.04.2015).
  • Główny Urząd Statystyczny (2009). Transport - wyniki działalności w 2009 r. Informacje i opracowania statystyczne. Warszawa. http://stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/gus/til_transport_wyniki_dzialalnosci_2009.pdf (access: 2.04.2015).
  • Główny Urząd Statystyczny (2011). Gospodarka paliwowo - energetyczna w latach 2009, 2010. Informacje i opracowania statystyczne. Warszawa.
  • Krawczyk, S. (2001). Metody ilościowe w logistyce (przedsiębiorstwa). T. 2. Warszawa: Wydawnictwo C.H. Beck.
  • Parkitny, W. (2004). Czynniki ryzyka w miejskiej komunikacji zbiorowej. Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Seria: Transport, z. 52, Nr kol. 1621. Katowice.
  • Pesaran, M.H. (2015). Time Series and Panel Data Econometrics. Oxford: Oxford University Press.
  • Sobczyk, M. (2000). Statystyka. Podstawy teoretyczne, przykłady - zadania. Lublin: Wydawnictwo UMCS.
  • Stala-Szlugaj, K. (2012). Analiza kosztów transportu w cenie węgla dla energetyki. Przegląd Górniczy, 3.
  • Williams, A.C. Jr., Smith, M.L. & Young P.C. (2002). Zarządzanie ryzykiem a ubezpieczenia. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
  • Zeliaś, A. (1997). Teoria prognozy. Wyd. 3 zm. Warszawa: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
  • http://stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/gus/11.2_wydob_wegla_kamienn _r.xls (access: 1.04.2015).
  • http://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/rachunki-narodowe/rachunki-regionalne/produkt-krajowy-brutto-i-wartosc-dodana-brutto-wedlug-wojewodztw-i-podregionow-w-latach-2000-2010,3,1.html (access: 2.04.2015).
  • Komunikaty Prezesa GUS w sprawie przeciętnej średniorocznej ceny detalicznej 1000 kg węgla kamiennego w poszczególnych latach. http://www.ogrzewamy.pl/paliwo/wegiel-kamienny (access: 1.04.2015).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171446788

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.