Analiza efektywności wybranych modeli prognostycznych popytu

Abstrakt

Cel. W artykule, wykorzystując dane dotyczące sprzedaży, zaproponowano dwie metody predykcji.popytu. Dokonano identyfikacji i estymacji modeli, wyznaczono prognozy, sprawdzono ich wiarygodność a następnie porównano wartości otrzymane dla każdej z metod.
Metoda. W artykule zaprezentowano modele należące do dwóch różnych kategorii. Funkcję regresji, będącą klasycznym przykładem modelu przyczynowo – skutkowego, oraz służący do analizy szeregów czasowych model ARIMA.
Wyniki.Wyznaczone prognozy nie różnią się zdecydowanie między sobą, a przewidywane wartości charakteryzuje niewielki, względny błąd prognozy. Otrzymane wyniki dla obu modeli satysfakcjonująco opisały analizowane dane empiryczne, jednak model regresji jest zdecydowanie łatwiejszy do estymacji i nie wymaga skomplikowanych przekształceń i obliczeń, a także wykorzystania specjalistycznego oprogramowania. W analizowanym przypadku, prognozowanie popytu w oparciu o model regresji liniowej jest wystarczające i oddaje charakter badanego zjawiska.