BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Dittmann Paweł (Wrocław University of Economics, Poland), Sobolewski Adam Michał (Wrocław University of Economics, Poland)
Tytuł
Demand Forecasting in an Enterprise - the Forecasted Variable Selection Problem
Prognozowanie popytu w przedsiębiorstwie - problem wyboru zmiennej prognozowanej
Źródło
Ekonometria / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2013, nr 1 (39), s. 61-70, rys., tab., bibliogr. 8 poz.
Econometrics / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Słowa kluczowe
Popyt, Prognozowanie popytu, Przedsiębiorstwo
Demand, Demand forecasting, Enterprises
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Efektywność procesu prognozowania zależy w dużej mierze od poprawnego określenia zmiennej prognozowanej. Dlatego do prognozowania popytu przedsiębiorstwa powinny stosować zmienne, które odzwierciedlają rzeczywisty popyt konsumencki. Jednak popyt zazwyczaj nie jest bezpośrednio obserwowalny, więc w praktyce używane są różne zmienne prognozowane odpowiadające różnym operacyjnym miarom popytu. W przedsiębiorstwach produkcyjnych i handlowych są to najczęściej wielkość zamówień, wielkość wysłanych towarów lub wielkość zaksięgowanej sprzedaży. Celem artykułu jest scharakteryzowanie skutków stosowania jako zmiennych prognozowanych różnych operacyjnych miar popytu. Ilustrację rozważań teoretycznych stanowi próba oszacowania błędów prognozy popytu na jeden z produktów przedsiębiorstwa Avon Cosmetics Polska związanych z różnymi zmiennymi prognozowanymi.(abstrakt oryginalny)

Forecasting process efficiency depends - to a large extent - on the correct determination of the forecasted variable. Therefore, companies should use for sales forecasting, the variables that reflect actual consumer demand. However in practice, since demand is usually not directly observable, many operational measures of demand are used. In the manufacturing and retail enterprises, the most often used variables are historical orders, shipments, and billed sales volumes. The purpose of this paper is to characterise the effects of using as the predicted variable, different operational measures of consumer demand. Theoretical discussion is illustrated by an attempt to estimate errors in demand forecasts for Avon Cosmetics' products that are related to changes in data used for forecasting.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Chase C. (2009), Demand-Driven Forecasting. A Structured Approach to Forecasting, John Wiley & Sons, Hoboken.
  2. Chockalingam C. (2009), True demand: How to define and measure demand for forecasting, Demand Planning Newsletter, Demand Planning LLC.
  3. Dittmann P., Szabela-Pasierbińska E., Dittmann I., Szpulak A. (2011), Prognozowanie w zarządzaniu sprzedażą i finansami przedsiębiorstwa, Oficyna Wolters Kluwer Business, Warszawa.
  4. Dittmann P. (2003), Prognozowanie w przedsiębiorstwie, Oficyna Ekonomiczna, Kraków.
  5. Gilliland M. (2003), Fundamental issues in business forecasting, Journal of Business Forecasting Methods & Systems 22: 7-14.
  6. Gilliland M. (2010), The Business Forecasting Deal: Exposing Myths, Eliminating Bad Practices, Providing Practical Solutions, John Wiley & Sons, Hoboken.
  7. Jain C.L. (2003), Forecasting errors in the consumers products industry, Journal of Business Forecasting 2: 2-4.
  8. Jain C.L. (2011), Forecast errors: How much have we improved? Journal of Business Forecasting 2: 27-30.
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