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Modello di previsione della vendita di benzina e gasolio in Italia

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3 1.3 – L’analisi delle serie storiche in un’azienda petrolifera Un prodotto che si vende da sé , un prodotto indispensabile per una società come quella contemporanea , un prodotto al centro di enormi interessi internazionali e che è stato se non la causa, una delle cause di alcuni dei più grandi conflitti politico-militari del nostro tempo…questo è il petrolio, dalla cui raffinazione si ottengono le principali fonti di energia della nostra società , benzina e gasolio. In questo contesto e in un mercato ormai saturo operano le aziende petrolifere, cresciute in competitività proprio negli ultimi dieci anni, per far fronte a una crisi del settore che è sempre più una realtà del nostro tempo. In tal modo funzioni aziendali considerate fino a poco tempo fa di secondaria importanza , sono diventate oggi importantissime e tutt’altro che trascurabili: è il caso della funzione del marketing e della funzione del business & reporting analysis. La prima ha come obiettivo la fidelizzazione della clientela tramite campagne pubblicitarie e di marketing quali possono essere ad esempio gli sconti o i premi fedeltà; la seconda si occupa invece di analizzare al meglio i dati aziendali divenendo la base da cui partire per operare eventuali miglioramenti interni. Proprio l’evoluzione di queste due funzioni e la sempre maggiore importanza assunta da esse ha portato al centro dell’attenzione aziendale l’analisi delle serie storiche dei prodotti venduti dall’azienda. Si è visto infatti che la conoscenza del passato e la formulazione di ipotesi plausibili riguardanti il futuro avrebbero posto la società in una posizione d’avanguardia rispetto alle altre , e avrebbe portato ingenti vantaggi anche e soprattutto dal punto di vista economico: conoscere il passato per non ripetere gli errori fatti , comprendere il passato per poter prevedere il futuro puntando alla continua innovazione. L’unico modo di analizzare il passato utilizzato dall’azienda in questione è quello di avvalersi della valutazione soggettiva di esperti del settore petrolifero italiano: in base alla visione analitica del passato e alla personale sensibilità verso il futuro vengono fatte previsioni di breve termine riguardanti la vendita nazionale di carburante. Questo sistema ha però provocato errori sempre più grandi , proporzionali alla crescente instabilità del settore verificatasi negli ultimi anni; tutto ciò ha spinto l’azienda a sperimentare metodi statistici e analitici da affiancare ai metodi tradizionali alfine di ottenere una previsione che si discosti il meno possibile dalla realtà. 1.4 - Obiettivo Lo studio effettuato si pone come scopo principale quello di riuscire a costruire un valido modello di previsione dei consumi di carburante in Italia in termini di vendita , in modo da realizzare una previsione efficiente ed affidabile , che si discosti il meno possibile dal valore reale di vendita. Le sempre più instabili condizioni dell’industria petrolifera rendono particolarmente arduo questo compito, ma la costruzione di un buon modello di previsione dei consumi petroliferi nazionali permetterebbe vantaggi tutt’altro che secondari , come la possibilità di capire in anticipo l’evolversi del mercato consentendo una valida previsione anticipata della quota di mercato aziendale e la possibilità di indirizzare al meglio le azioni di marketing. Quello di cui ha bisogno l’azienda è che quindi l’errore di previsione a breve termine sia molto basso; per questo motivo si cercherà di costruire un modello di previsione che sia ottimizzato tenendo in considerazione anche un punto di vista statistico, ma soprattutto un punto di vista euristico.
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Modello di previsione della vendita di benzina e gasolio in Italia

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Informazioni tesi

  Autore: Andrea Giuliani
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2008-09
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Scienze Statistiche
  Corso: Statistica e Informatica per le Strategie Aziendali
  Relatore: Roberto Zelli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 99

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Parole chiave

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modello previsione
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