Prognozowanie popytu na usługi transportu intermodalnego

• Authors: S. Mitkow , A. Borucka

Title variants

EN

Demand forecast for intermodal transport services

Abstracts

EN

In the article it was presented a model of demand forecast for intermodal operator transport services. Based on the shared data on the number of exported containers is presented the process of describing the observable occurrence on its past observations, as well as its evolution in the future. Two models were proposed: Regression and ARIMA. For each of them, was made a prediction of future observations. The received values for the predictions were compared and a model describing a better tested observable occurrence was chosen, i.e. that gives a smaller forecast error.

PL

Celem artykułu było opracowanie modelu prognozowania popytu na usługi transportowe operatora intermodalnego. Na podstawie udostępnionych danych, dotyczących liczby eksportowanych kontenerów, przedstawiono proces opisania zjawiska na podstawie jego przeszłych obserwacji, a także jego ewolucji w przyszłości. Zaproponowano dwa modele: regresji oraz ARIMA. Dla każdego z nich dokonano predykcji przyszłych obserwacji. Otrzymane wartości prognoz porównano i na tej podstawie wybrano model opisujący lepiej badane zjawisko, tzn. dający mniejszy błąd prognozy.

Keywords

PL

transport intermodalny; model ARIMA; model regresji; prognozowanie popytu

EN

intermodal transport; ARIMA model; demand forecast; Regression model

• Publisher: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
• Journal: Gospodarka Materiałowa i Logistyka
• Year: 2018
• Issue: 6
• Pages: 26-34

Dates

published

2018

Contributors

author

S. Mitkow

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Logistyki, Instytut Logistyki

author

A. Borucka

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Logistyki, Instytut Logistyki

References

• Bielińska, E. (2007). Prognozowanie ciągów czasowych. Gliwice: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej.
• Dittmann, P. (2000). Metody prognozowania sprzedaży w przedsiębiorstwie. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej.
• Sokołowski, A. (2016). Prognozowanie i analiza szeregów czasowych. Materiały szkoleniowe. Kraków: StatSoft Polska.
• Czyżycki, R. Klóska, R. (2011). Ekonometria i prognozowanie zjawisk ekonomicznych w przykładach i zadaniach. Szczecin: Economicus.
• Dittmann, P. Szabela-Pasierbińska, E. Dittmann, I. Szpulak, A. (2011). Prognozowanie w zarządzaniu sprzedażą i finansami przedsiębiorstwa. Warszawa: Wolters Kluwer Polska Sp. Z o.o.
• Pawełek, B. Wanat, S. Zeliaś, A. (2013). Prognozowanie ekonomiczne Teoria przykłady zadania. Warszawa: PWN.
• StatSoft. (2006). Elektroniczny Podręcznik Statystyki, Kraków.
• http://www.statsoft.pl/textbook/stathome.html (28.02.2018).

Identifiers

Biblioteka Nauki

1383500