Zastosowanie modeli ARIMA w prognozowaniu przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa handlowego typu cash&carry

• Autorzy: Joanna Chrabołowska , Joanicjusz Nazarko

Warianty tytułu

ARIMA Models in Forecasting Sales Gross Income for Cash&Carry Trade Enterprise

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiona została analiza szeregu czasowego (liczącego 56 miesięcznych obserwacji) przychodów ze sprzedaży dla jednej z filii przedsiębiorstwa handlowego, będącego siecią hurtowni spożywczych. Oddział ten prowadzi działalność w formie cash&carry, tj. sprzedaży gotówkowej w samoobsługowych halach sprzedaży, obsługujących podmioty gospodarcze. Autorzy przedstawili metodologię budowy modeli ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) oraz ich wykorzystanie do prognozowania szeregów czasowych. Wykorzystali jedno z ogólnie stosowanych podejść do budowy modeli ARIMA, zaproponowane przez Boxa i Jenkinsa. Zdaniem autorów, wykorzystane podejście ilościowe wzbogaca co prawda informację decyzyjną i poszerza metodologię prognozowania stosowaną obecnie w przedsiębiorstwie, ale nie gwarantuje za każdym razem lepszych wyników, od tych otrzymanych innymi prostszymi metodami.

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 constructing the model have been described and discussed on the basis of a cash & carry type of trade enterprise. The necessary data transformation has been carried out, potentially useful models have been initially identified, the parameters of these models have been estimated and a best possible models has been chosen according to certain criteria. The process of selecting the model has been discussed and the model itself has been tested diagnostically. Model selected by this kind of methodology formed the basis for indication of the sales income forecasting. The quantitative approach suggested in the paper broadens methodology of forecasting that has been hitherto implemented in the enterprise and the same time enriches the executive data of management of company. A Time Series and Forecasting module of STATISTICA PL 6.0 programme was the software used in the process of creating the model and indication of the forecasting. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Prognostyka; Prognozy gospodarcze; Analiza szeregów czasowych; Metody prognozowania; Oprogramowanie komputerowe prognozowania; Studium przypadku; Materiały konferencyjne

EN

Forecaster; Economic forecast; Time-series analysis; Forecasting methods; Forecasting Software; Case study; Conference materials

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2003
• Tom: 10
• Numer: nr 988 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 222--232

Twórcy

autor

Joanna Chrabołowska

autor

Joanicjusz Nazarko

Bibliografia

• Cieślak M., Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa 2001.
• Dittmann P., Metody prognozowania sprzedaży w przedsiębiorstwie, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław 2000.
• Delurgio S.A., Forecasting Principles and Applications, Irwin/McGraw-Hill, Boston 1998.
• Luszniewicz A., Słaby T., Statystyka z pakietem komputerowym STATISTICATMPL. Teoria i zastosowania, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2001.
• Makridakis S., Wheelwrigh S., Hyndman R., Forecasting. Methods and Applications, John Wiley & Sons, Inc., New York 1998.
• Nowak E. (red.), Prognozowanie gospodarcze. Metody, modele, zastosowanie, przykłady, Agencja Wydawnicza PLACET, Warszawa 1998.
• Rutkowski K. (red.), Logistyka dystrybucji, Difin, Warszawa 2001.