UŻYTECZNOŚĆ METOD PROGNOZOWANIA SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM RELACJI PRZEWYŻSZENIA – ELECTRE TRI

• Authors: Budziński Ryszard , Doszyń Mariusz

Title variants

EN

USEFULNESS OF SALES PREDICTION METHODS USING THE EXTENSION RELATIONSHIP - ELECTRE TRI

• Languages of publication: PL EN

Abstracts

PL

Artykuł zawiera wielokryterialną procedurę postępowania przy wyznaczaniu użyteczności stosowania metod prognozowania sprzedaży w przedsiębiorstwie. Problem polega na ocenie zastosowania systemu wspomagania decyzji DSS 3.0 do wyboru najlepszej metody prognostycznej, ze szczególnym uwzględnieniem metody Electre Tri.

EN

The article contains a multi-criteria procedure for determining the usefulness of using sales forecasting methods in an enterprise. The problem is to assess the application of the DSS 3.0 decision support system to choose the best prognostic method.

Keywords

PL

metody prognozowania sprzedaży; Electre Tri; wielokryterialne systemy wspomagania decyzji

EN

sales forecasting methods; Electre Tri; multi-criteria decision support systems

• Publisher: Katedra Ekonometrii i Statystyki, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
• Journal: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
• Year: 2018
• Volume: 19
• Issue: 2
• Pages: 117-127

Contributors

author

Budziński Ryszard

• Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania, Uniwersytet Szczeciński

author

Doszyń Mariusz

• Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania, Uniwersytet Szczeciński

References

• Becker J. (2008) Architektura informatycznego systemu generowania wielokryterialnych rozwiązań decyzyjnych: (cz. 1) Koncepcja budowy modelu WPL oparta na niestandardowych zadaniach decyzyjnych. Seria IBS PAN: Badania Systemowe, Tom 64, Wyd. Instytut Badań Systemowych PAN & Polskie Towarzystwo Badań Operacyjnych i Systemowych, Warszawa.
• Biswas A., Song P. (2009) Discrete-valued ARMA Processes. Statistics and Probability Letters, 79, 1841-1889.
• Budziński R., Becker J. (2015) Transformation of Knowledge Sources in Decision Support System. Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems, 9(2), 28-35.
• Cameron A. C, Trivedi P. K. (1998) Regression Analysis of Count Data. Cambridge University Press.
• Cameron A. C, Trivedi P. K. (2005) Microeconometrics. Methods and Applications. Cambridge University Press.
• Doszyń M. (2016) Sposoby badania trafności systemu prognoz sprzedaży w przedsiębiorstwie. Studia Ekonomiczne UE w Katowicach. Modelowanie Preferencji a Ryzyko’15.
• Goumas M., Lygerou V. (2000) An Extension of the Promethee Method for Decision Making in Fuzzy Environment: Ranking of Alternative Energy Exploitation Projects. European Journal of Operational Research, 123, 606-613.
• Hilbe J. M. (2011) Negative Binomial Regression. Second Edition. Cambridge University Press.
• Hilbe J. M. (2014) Modeling Count Data. Cambridge University Press.
• Mentzer J. T., Bienstock C. C. (1998) The Seven Principles of Sales Forecasting Systems. Supply Chain Management Review, 34(4), 76-83.
• Roy B., Słowiński R. (2008) Handing Effects of Reinforced Preference and Counter-Veto in Credibility of Outranking. European Journal of Operational Research, 188, 186-187.
• Corrente S., Greco S., Słowiński R. (2016) Multiple Criteria Hierarchy Process for ELECTRE Tri Methods. European Journal of Operational Research, 252(1), 191-203.
• Trzaskalik T. (2008) Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem. PWE, Warszawa.
• Winkelmann R. (2008) Econometric Analysis of Count Data. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.