BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Dittmann Paweł (Wrocław University of Economics, Poland)
Tytuł
Demand Forecasting in a Business Based on Experts' Opinions - an Application of Weibull Distributions
Prognozowanie popytu w przedsiębiorstwie na podstawie opinii ekspertów - zastosowanie rozkładu Weibulla
Źródło
Ekonometria / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2013, nr 1 (39), s. 52-60, rys., tab., bibliogr. 10 poz.
Econometrics / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Słowa kluczowe
Popyt, Prognozowanie popytu, Metody ekspertowe, Przedsiębiorstwo
Demand, Demand forecasting, Expert methods, Enterprises
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Prognozy popytu w przedsiębiorstwie mogą być budowane różnymi metodami, m.in. przy użyciu modeli formalnych I rodzaju oraz modeli formalnych II rodzaju opartych na opiniach ekspertów. Ekspertami mogą być menedżerowie przedsiębiorstwa lub osoby z zewnątrz przedsiębiorstwa. Eksperci, oprócz budowy prognoz, mogą także określić subiektywne prawdopodobieństwo ich realizacji. W artykule przedstawiono jeden z rozkładów prawdopodobieństwa subiektywnego - rozkład Weibulla - mogący znaleźć zastosowanie w procesie konstrukcji prognoz popytu na produkty przedsiębiorstwa. Pokazano sposób konstrukcji prognozy punktowej, sposób oceny szans realizacji prognozy oraz sposób oceny ryzyka związanego z opłacalnością sprzedaży.(abstrakt oryginalny)

Demand forecasts in a business may be constructed by various methods, e.g. by using Type-I formal models, or by using type-II formal models based on experts' opinions. The experts can be the business's managers or persons from outside of the studied business. The experts can not only construct forecasts, but also subjectively specify the probability of them coming true. In this article, the Weibull distribution is described, a distribution that may be applied in the process of constructing product demand forecasts for a business. The methodology for constructing a point forecast is explained, along with the methods for evaluating the chances of the forecast coming true and the methods for judging the probability connected with sales profitability.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Abraham B., Ledolter J. (2005), Statistical Methods for Forecasting, J. Wiley & Sons, New Jersey.
  2. Analiza systemowa - podstawy i metodologia, W. Findeisen (ed.), PWN, Warszawa 1985.
  3. Chen H., Hu Y. (1991), How managers can forecast sales of new products, The Journal of Business Forecasting Methods & Systems 10.
  4. Clements M.P., Hendry D.F. (2002), A Companion to Economic Forecasting, Blackwell Publishers, Oxford.
  5. Dittmann P. (2006), Subjective probability in forecasting for enterprises, Management, Vol. 10, No 2, pp. 89-96 (University of Zielona Góra, Poland).
  6. Dittmann P. (2008), Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i zastosowanie, Wolters Kluwer Polska, Kraków.
  7. Dittmann P., Poradowska K. (2007), Expert Forecasting in Company Management, Information Technologies in Economics and Innovative Management, AGH University of Science and Technology Press, Cracow, pp. 146-150.
  8. Dittmann P., Szabela-Pasierbińska E., Dittmann I., Szpulak A. (2011), Prognozowanie w zarządzaniu sprzedażą i finansami przedsiębiorstwa, Oficyna a Wolters Kluwer business, Warszawa 2100.
  9. Montgomery D.C., Johnson L.A., Gardiner J.S. (1990), Forecasting and Time Series Analysis, McGraw--Hill, New York.
  10. Pardoe L. (2006), Applied Regression Modeling, J. Wiley & Sons, New Jersey.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu