Práce se zabývá hierarchickým předpovídáním časových řad. Zvláštní pozornost je v práci věnována typům agregačních proměnných, podle kterých jsou tvořeny hierarchie časových řad při předvídání poptávky ve výrobním podniku. Jednotlivé principy hierarchického předpovídání a možnosti jejich použití jsou v práci podrobně rozebrány. V rámci praktické části práce je provedena analýza přesnosti hierarchických metod při modelování vývoje časových řad prodejů ve vybraném podniku potravinářského průmyslu se zaměřením na možnosti zpřesnění podnikových předpovědí na různých úrovních časové agregace prodejů. Výsledky práce prokazují, že volba hierarchické metody má dopad na přesnost podnikových předpovědí. Avšak pouze při použití metody bottom-up lze významně snížit chybu předpovědí na všech úrovních temporální agregace.
Anotace v angličtině
The thesis is focused on hierarchical forecasting of time series. Extra attention is dedicated to aggregate variables to form hierarchies of time series in demand forecasting in the manufacturing enterprise. Individual principles of hierarchical forecasting are described in detail. Analysis of accuracy of hierarchical methods during modeling sales time series in selected food company was realized as part of this work. The analysis was focused on possibilities of more accurate enterprise forecasting on various levels of temporal aggregation of sales. Results of this work prove that the choice of hierarchical method has impact on accuracy of enterprise forecasts. However, the forecasting error can be reduced on every level of temporal aggregation only if the bottom-up method is used.
hierarchical forecasting, aggregation of time series, optimal reconciliation method, bottom-up, top-down, middle-out
Rozsah průvodní práce
69 s.
Jazyk
CZ
Anotace
Práce se zabývá hierarchickým předpovídáním časových řad. Zvláštní pozornost je v práci věnována typům agregačních proměnných, podle kterých jsou tvořeny hierarchie časových řad při předvídání poptávky ve výrobním podniku. Jednotlivé principy hierarchického předpovídání a možnosti jejich použití jsou v práci podrobně rozebrány. V rámci praktické části práce je provedena analýza přesnosti hierarchických metod při modelování vývoje časových řad prodejů ve vybraném podniku potravinářského průmyslu se zaměřením na možnosti zpřesnění podnikových předpovědí na různých úrovních časové agregace prodejů. Výsledky práce prokazují, že volba hierarchické metody má dopad na přesnost podnikových předpovědí. Avšak pouze při použití metody bottom-up lze významně snížit chybu předpovědí na všech úrovních temporální agregace.
Anotace v angličtině
The thesis is focused on hierarchical forecasting of time series. Extra attention is dedicated to aggregate variables to form hierarchies of time series in demand forecasting in the manufacturing enterprise. Individual principles of hierarchical forecasting are described in detail. Analysis of accuracy of hierarchical methods during modeling sales time series in selected food company was realized as part of this work. The analysis was focused on possibilities of more accurate enterprise forecasting on various levels of temporal aggregation of sales. Results of this work prove that the choice of hierarchical method has impact on accuracy of enterprise forecasts. However, the forecasting error can be reduced on every level of temporal aggregation only if the bottom-up method is used.
hierarchical forecasting, aggregation of time series, optimal reconciliation method, bottom-up, top-down, middle-out
Zásady pro vypracování
1. Podstata hierarchických přístupů k předpovídání poptávky ve výrobním podniku (literární rešerše).
2. Principy hierarchických metod (literární rešerše).
3. Analýza přesnosti hierarchických metod při modelování vývoje časových řad prodejů ve vybraném výrobním podniku potravinářského průmyslu.
4. Zhodnocení možností použití hierarchických metod při podnikovém předvídání prodejů na různých stupních časové agregace.
Zásady pro vypracování
1. Podstata hierarchických přístupů k předpovídání poptávky ve výrobním podniku (literární rešerše).
2. Principy hierarchických metod (literární rešerše).
3. Analýza přesnosti hierarchických metod při modelování vývoje časových řad prodejů ve vybraném výrobním podniku potravinářského průmyslu.
4. Zhodnocení možností použití hierarchických metod při podnikovém předvídání prodejů na různých stupních časové agregace.
Seznam doporučené literatury
1. Fliedner, G.: Hierarchical forecasting: issues and use guidelines. Industrial Management & Data Systems 101/1 (2001), s. 5-12. ISSN 0263-5577.
2. Gros, I.; Grosová, S.: Dodavatelské systémy: Supply Chain Management. 1. vyd. Přerov: Vysoká škola logistiky, 2012. ISBN 978-80-87179-20-8.
3. Hyndman, R. J.; Koehler, A. B.: Another look at measures of forecast accuracy. Int. J. Forecasting 22 (2006), s. 679-688. ISSN 0169-2070.
4. Hyndman, R. J.; Ahmed, R. A.; Athanasopoulos, G.; Shang, H. L.: Optimal combination forecasts for hierarchical time series. Computational Statistics & Data Analysis 9 (55), s. 2579-2589. ISSN 0167-9473.
5. Makridakis, S.; Wheelwright, S. C.; Hyndman, R. J.: Forecasting: methods and applications. 3. vyd. New York: John Wiley & Sons, 1998. ISBN 978-0-471-53233-0.
6. Stadtler, H.; Kilger, Ch. Supply chain management and advanced planning, 4. vyd. Berlin: Springer, 2010. ISBN 978-3-540-74511-2.
7. Zotteri, G.; Kalchschmidt, M.; Caniato, F.: The impact of aggregation level on forecasting performance, Int. J. Production Economics 93-94 (2005), s. 479-491. ISSN 0925-5273.
Seznam doporučené literatury
1. Fliedner, G.: Hierarchical forecasting: issues and use guidelines. Industrial Management & Data Systems 101/1 (2001), s. 5-12. ISSN 0263-5577.
2. Gros, I.; Grosová, S.: Dodavatelské systémy: Supply Chain Management. 1. vyd. Přerov: Vysoká škola logistiky, 2012. ISBN 978-80-87179-20-8.
3. Hyndman, R. J.; Koehler, A. B.: Another look at measures of forecast accuracy. Int. J. Forecasting 22 (2006), s. 679-688. ISSN 0169-2070.
4. Hyndman, R. J.; Ahmed, R. A.; Athanasopoulos, G.; Shang, H. L.: Optimal combination forecasts for hierarchical time series. Computational Statistics & Data Analysis 9 (55), s. 2579-2589. ISSN 0167-9473.
5. Makridakis, S.; Wheelwright, S. C.; Hyndman, R. J.: Forecasting: methods and applications. 3. vyd. New York: John Wiley & Sons, 1998. ISBN 978-0-471-53233-0.
6. Stadtler, H.; Kilger, Ch. Supply chain management and advanced planning, 4. vyd. Berlin: Springer, 2010. ISBN 978-3-540-74511-2.
7. Zotteri, G.; Kalchschmidt, M.; Caniato, F.: The impact of aggregation level on forecasting performance, Int. J. Production Economics 93-94 (2005), s. 479-491. ISSN 0925-5273.
Přílohy volně vložené
1 CD ROM
Přílohy vázané v práci
grafy, tabulky
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Zdůvodněte Vámi provedený výběr 4 vybraných metod hierarchického předpovídání pro analýzu možnosti zpřesnění základních podnikových předpovědí prodejů. Uveďte další používané metody hierarchického předpovídání.
Vysvětlete, kdy se používá při exponenciálním vyrovnání metoda Simple. Byl její výběr pro týdenní prodeje provedený pomocí Expert Modeleru v programu IBM SPSS Statistics 23 vždy jednoznačný?
Zkoušela jste také hodnocení přesnosti předpovědí pro kratší úsek časové řady s ohledem na vysokou proměnlivost trhů?
Studentka při obhajobě zodpověděla všechny otázky .