Prognozowanie popytu na materiały budowlane metodą wskaźników sezonowości oraz z wykorzystaniem modeli ARIMA

WSB-NLU Repository

Show simple item record

dc.contributor.advisor Jabłoński, Tomasz F.
dc.contributor.author Peciak, Grzegorz
dc.date.accessioned 2015-02-16T10:34:18Z
dc.date.available 2015-02-16T10:34:18Z
dc.date.issued 2008 pl
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11199/8580
dc.description.abstract W pracy wykonano prognozy popytu na wybrane materiały budowlane i sprawdzono, czy metoda wskaźników pozwala oszacować wynik na tyle dokładnie, by można było zrezygnować z modelu ARIMA. Do prognozowania tym właśnie modelem, użyłem programu STATISTICA ’99. Do celów badawczych wybrałem dwie metody prognozowania: -metodę wskaźników sezonowości ; -szereg czasowy ARIMA. Dokonując prognoz powyższymi metodami, należy wziąć pod uwagę dwa aspekty. Najważniejszy z nich to trafność prognozy, która jest podstawą mojego działania. W przypadku małych przedsiębiorstw (na którym przeprowadzono analizę), należy uwzględnić prostotę przeprowadzenia badania. W tej sytuacji, zdecydowanie łatwiejsza do wykonania jest prognoza metodą wskaźników sezonowości, choć jej wynik niejednokrotnie bardzo odbiega od wyników rzeczywistych. Model ARIMA jest o wiele skuteczniejszym sposobem przewidywania przyszłych zdarzeń. Jednak w praktyce, może on okazać się zbyt skomplikowany do zastosowania dla przeciętnego przedsiębiorcy z powodu swojej złożoności. W tym przypadku pomóc może specjalne oprogramowanie, które znacznie ułatwia prace prognostyczne. Przy zastosowaniu nawet minimalnych parametrów modelu ARIMA, wyniki są o wiele lepszym materiałem do analiz marketingowych, niż w przypadku metody wskaźników. pl
dc.language.iso pl pl
dc.rights licencja niewyłączna pl
dc.subject prognozowanie pl
dc.subject metody prognozowania pl
dc.subject oprogramowanie komputerowe prognozowania pl
dc.subject szeregi czasowe pl
dc.title Prognozowanie popytu na materiały budowlane metodą wskaźników sezonowości oraz z wykorzystaniem modeli ARIMA pl
dc.title.alternative Building materials demand prediction using seasonal inicators method and ARIMA models pl
dc.type bachelorThesis pl


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search WSB-NLU Repository


Advanced Search

Browse

My Account

Statistics

Info