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Analisi della correlazione temporale tra le serie storiche di vendita all'ingrosso e al dettaglio: il caso di un'azienda multinazionale del pharma&care

Laurea liv.II (specialistica)

Facoltà: Ingegneria

Autore: Michele Calloni Contatta »

Composta da 100 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 143 click dal 31/07/2017.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.

 

 

Estratto della Tesi di Michele Calloni

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14 domanda tramite media mobile può essere eseguita solo sul periodo immediatamente successivo all’ultimo dato di storico. Questo vincolo non è accettabile nel contesto della multinazionale, in quanto è necessario proiettare le previsioni di vendita talvolta per oltre 12 mesi – ad esempio durante la definizione del budget dell’anno successivo. Modelli di smorzamento esponenziale C ome per i modelli basati sulla media mobile pesata, anche quelli di smorzamento esponenziale effettuano delle previsioni considerando la serie storica passata, ma assegnando ad ogni periodo un peso decrescente in modo esponenziale. Ai periodi recenti è assegnato un peso maggiore rispetto a quelli più lontani, in questo modo è possibile essere reattivi ai cambiamenti senza trascurare gli andamenti passati. I modelli di smorzamento esponenziale possono dare output miglior in contesti dove il ciclo di vita è molto lungo dato che sono necessari almeno due anni di storicità per l’inizializzazione ed il test dei modelli matematici. Tra i modelli di smoothing esponenziale ritroviamo: - Il modello di Brow n : permette di calcolare la previsione con orizzonte a un periodo, basandosi sul dato di domanda del periodo in essere e sulla previsione effettuata per il periodo attuale. Questo modello ha output accettabili nel caso in cui la serie storica di riferimento non abbia né componenti di trend né di stagionalità. Dal punto di vista matematico il modello di B rown è riassunto dalla seguente: 𝑃 𝑡+1 = 𝛼𝑅 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑃 𝑡 - Il modello di Holt : permette di eseguire previsioni su serie storiche in cui è presente una componente di trend. R ispetto al modello di B rown, quello di Holt introduce due valori: la media 𝑀 𝑡 ed il trend 𝑇 𝑡 . Inoltre, con questa modellizzazione è possibile proiettare le previsioni con un orizzonte più ampio di un periodo. Dal punto di vista matematico il modello di Holt è riassunto dalle seguenti: 𝑃 𝑡+𝑘 = 𝑀 𝑡 + 𝑘𝑇 𝑡 All’inizio di ogni periodo t sono aggiornati i valori 𝑀 𝑡 e 𝑇 𝑡 , quindi le previsioni del periodo 𝑃 𝑡+𝑘 sono riviste in funzione dei nuovi dati.
Estratto dalla tesi: Analisi della correlazione temporale tra le serie storiche di vendita all'ingrosso e al dettaglio: il caso di un'azienda multinazionale del pharma&care