Search results

1

Demand forecasting: an alternative approach based on technical indicator Pbands

100%

Kolková A., Ključnikov A.

Oeconomia Copernicana

|

2021

|

vol. 12

|

issue 4

1063-1094

EN

Research background: Demand forecasting helps companies to anticipate purchases and plan the delivery or production. In order to face this complex problem, many statistical methods, artificial intelligence-based methods, and hybrid methods are currently being developed. However, all these methods have similar problematic issues, including the complexity, long computing time, and the need for high computing performance of the IT infrastructure. Purpose of the article: This study aims to verify and evaluate the possibility of using Google Trends data for poetry book demand forecasting and compare the results of the application of the statistical methods, neural networks, and a hybrid model versus the alternative possibility of using technical analysis methods to achieve immediate and accessible forecasting. Specifically, it aims to verify the possibility of immediate demand forecasting based on an alternative approach using Pbands technical indicator for poetry books in the European Quartet countries. Methods: The study performs the demand forecasting based on the technical analysis of the Google Trends data search in case of the keyword poetry in the European Quartet countries by several statistical methods, including the commonly used ETS statistical methods, ARIMA method, ARFIMA method, BATS method based on the combination of the Cox-Box transformation model and ARMA, artificial neural networks, the Theta model, a hybrid model, and an alternative approach of forecasting using Pbands indicator. The study uses MAPE and RMSE approaches to measure the accuracy. Findings & value added: Although most currently available demand prediction models are either slow or complex, the entrepreneurial practice requires fast, simple, and accurate ones. The study results show that the alternative Pbands approach is easily applicable and can predict short-term demand changes. Due to its simplicity, the Pbands method is suitable and convenient to monitor short-term data describing the demand. Demand prediction methods based on technical indicators represent a new approach for demand forecasting. The application of these technical indicators could be a further forecasting models research direction. The future of theoretical research in forecasting should be devoted mainly to simplifying and speeding up. Creating an automated model based on primary data parameters and easily interpretable results is a challenge for further research.

2

Modelowanie i dekompozycja szeregów czasowych aktualizacji Jednolitych Plików Kontrolnych

58%

Ćwikliński K.

Studia Ekonomiczne

|

2019

|

vol. 390

60-75

PL

Modelowanie szeregów czasowych stało się niezbędne w procesie kontrolowania procesów zachodzących w systemach informatycznych Ministerstwa Finansów RP. Wymierne w sensie finansowym są problemy braku lub niepełnej aktualizacji relacyjnej bazy danych JPK_VAT w akceptowalnym przez prawo terminie. W tym przypad-ku niezwykle ważna okazuje się umiejętność zastosowania nie tylko klasycznych modeli uwzględniających składniki sezonowe (np. SARIMA), ale także złożone składniki systematyczne (BATS/TBATS). Dokonano analizy szeregów czasowych pod kątem występowania składników systematycznych, estymowano parametry strukturalne modeli, otrzymano i zestawiono wyniki testów wskazujące na konieczność zastosowania modelu TBATS.

EN

The modeling different time series became necessary process at the Ministry of Finance IT systems. The problems with lack of information and actual updates of Standard Audit Files for Tax are known. Capabilities to choosing right model of time series with complex seasonal patterns are crucial in some cases. In the article, author made the decomposition of time series with complex seasonal patterns. The results of modeling and testing indicated the best predicting (according to Mean Absolute Percentage Error) and time series decomposition method – TBATS.

3

Prognozowanie szeregów czasowych aktualizacji Jednolitych Plików Kontrolnych

58%

Ćwikliński K.

Studia Ekonomiczne

|

2019

|

vol. 390

76-90

PL

Prognozowanie szeregów czasowych stało się niezbędne w procesie kontrolowania procesów zachodzących w systemach informatycznych Ministerstwa Finansów. Wymierne w sensie finansowym są problemy braku lub niepełnej aktualizacji relacyjnej bazy danych JPK_VAT w akceptowalnym przez prawo terminie. W tym przypadku niezwykle ważna okazuje się umiejętność zastosowania nie tylko klasycznych modeli uwzględniających składniki sezonowe (np. SARIMA), ale także złożone składniki systematyczne (BATS/TBATS). Dokonano analizy szeregów czasowych pod kątem występowania składników systematycznych, postawiono prognozy i przetestowano reszty. Otrzymano i zestawiono wyniki testów wskazujące na konieczność zastosowania modelu TBATS.

EN

The forecasting of different time series became necessary process at the Ministry of Finance IT systems. The problems with lack of information and actual updates of Standard Audit Files for Tax are known. Capabilities to choosing right predicting model of time series with complex seasonal patterns are crucial in some cases. In the article, author made the decomposition of time series with complex seasonal patterns. The results of modeling and testing indicated the best predicting (according to Mean Absolute Percentage Error) and time series decomposition method – TBATS.

Refine search results

2 Studia Ekonomiczne

1 Oeconomia Copernicana

2 Ćwikliński K.

1 Ključnikov A.

1 Kolková A.

1 2021

2 2019

Demand forecasting: an alternative approach based on technical indicator Pbands

Modelowanie i dekompozycja szeregów czasowych aktualizacji Jednolitych Plików Kontrolnych

Prognozowanie szeregów czasowych aktualizacji Jednolitych Plików Kontrolnych