Forecasting future sales is one of

Forecasting future sales is one of the most important issues that is beyond all strategic and planning decisions in effective operations of retail businesses. For profitable retail businesses, accurate demand forecasting is crucial in organizing and planning production, purchasing, transportation and labor force. Retail sales series belong to a special type of time series that typically contain trend and seasonal patterns, presenting challenges in developing effective forecasting models. This work compares the forecasting performance of state space models and ARIMA models. The forecasting performance is demonstrated through a case study of retail sales of five different categories of women footwear: Boots, Booties, Flats, Sandals and Shoes. On both methodologies the model with the minimum value of Akaike's Information Criteria for the in-sample period was selected from all admissible models for further evaluation in the out-of-sample. Both one-step and multiple-step forecasts were produced. The results show that when an automatic algorithm the overall out-of-sample forecasting performance of state space and ARIMA models evaluated via RMSE, MAE and MAPE is quite similar on both one-step and multi-step forecasts. We also conclude that state space and ARIMA produce coverage probabilities that are close to the nominal rates for both one-step and multi-step forecasts.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การคาดการณ์การขายในอนาคตเป็นประเด็นสำคัญที่นอกเหนือจากการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ และวางแผนในการดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพของธุรกิจค้าปลีกทั้งหมด สำหรับธุรกิจค้าปลีกมีกำไร การคาดการณ์ต้องได้สิ่งสำคัญในการจัดการ และวางแผนการผลิต จัดซื้อ ขนส่งและแรงงานบังคับ ขายปลีกขายชุดเป็นชุดเวลาที่มักจะประกอบด้วยแนวโน้มและรูปแบบตามฤดูกาล การนำเสนอความท้าทายในการพัฒนาประสิทธิภาพการคาดการณ์ที่แบบจำลอง ชนิดพิเศษ งานนี้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของรูปแบบพื้นที่ของรัฐและรูปแบบอาคาดการณ์ คาดการณ์ผลการดำเนินงานจะแสดงผ่านกรณีศึกษาของการขายปลีกของห้าประเภทของรองเท้าผู้หญิง: บู๊ทส์ Booties แฟลต รองเท้าแตะ และรองเท้า ในวิธีการทั้งสอง แบบ มีค่าต่ำสุดของเกณฑ์ข้อมูลของ Akaike สำหรับรอบระยะเวลาในตัวอย่างถูกเลือกมา admissible ทุกรุ่นเพิ่มเติมประเมินผลในออกอย่าง มีผลิตคาดการณ์ขั้นตอนเดียวและหลายขั้นตอน ผลได้แสดงเมื่อขั้นตอนวิธีการอัตโนมัติโดยรวมออกของ ตัวอย่าง การคาดการณ์พื้นที่รัฐและอาแบบประเมินผ่าน RMSE แม่ และ MAPE ว่าคล้ายการคาดการณ์ขั้นตอนเดียวและแบบหลายขั้นตอน เรายังสรุปว่า พื้นที่รัฐและอาผลิตครอบคลุมกิจกรรมที่ใกล้เคียงกับราคาที่ระบุสำหรับการคาดการณ์ขั้นตอนเดียวและแบบหลายขั้นตอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การคาดการณ์ยอดขายในอนาคตเป็นหนึ่งในประเด็นที่สำคัญที่สุดที่อยู่นอกเหนือทุกการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และการวางแผนในการดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพของธุรกิจค้าปลีก สำหรับธุรกิจค้าปลีกที่ทำกำไรได้พยากรณ์ความต้องการที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญในการจัดระเบียบและการวางแผนการผลิตการจัดซื้อการขนส่งและแรงงาน ซีรีส์ยอดค้าปลีกเป็นชนิดพิเศษของชุดเวลาที่มักจะมีแนวโน้มและรูปแบบตามฤดูกาลนำเสนอความท้าทายในการพัฒนารูปแบบการพยากรณ์ที่มีประสิทธิภาพ งานนี้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองการคาดการณ์สภาพพื้นที่และรูปแบบ ARIMA การคาดการณ์ผลการดำเนินงานมีการแสดงให้เห็นถึงกรณีศึกษาของยอดค้าปลีกของห้าประเภทที่แตกต่างกันของผู้หญิงรองเท้า: บู๊ทส์, บู้ท, รองเท้าส้นเตี้ย, รองเท้าแตะและรองเท้า เกี่ยวกับวิธีการทั้งในรูปแบบที่มีค่าต่ำสุดของเกณฑ์ข้อมูล Akaike สำหรับระยะเวลาในตัวอย่างได้รับเลือกจากแบบจำลองที่ยอมรับทั้งหมดสำหรับการประเมินผลต่อไปในการออกจากกลุ่มตัวอย่าง ทั้งสองขั้นตอนเดียวและการคาดการณ์หลายขั้นตอนการผลิต ผลการศึกษาพบว่าเมื่ออัลกอริทึมอัตโนมัติออกจากตัวอย่างการคาดการณ์ผลการดำเนินงานโดยรวมของสภาพพื้นที่และรูปแบบ ARIMA ประเมินผ่าน RMSE, แม่และ MAPE ค่อนข้างคล้ายกันในทั้งสองขั้นตอนเดียวและการคาดการณ์หลายขั้นตอน นอกจากนี้เรายังสรุปได้ว่าพื้นที่ของรัฐและ ARIMA ผลิตน่าจะเป็นความคุ้มครองที่มีความใกล้เคียงกับอัตราที่ระบุทั้งขั้นตอนที่หนึ่งและการคาดการณ์หลายขั้นตอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การพยากรณ์ยอดขายในอนาคตเป็นหนึ่งในประเด็นที่สำคัญที่สุดคือ นอกเหนือจากการวางแผนกลยุทธ์และการตัดสินใจทั้งหมดที่มีประสิทธิภาพการดําเนินงานของธุรกิจค้าปลีก สำหรับธุรกิจค้าปลีกกำไร การพยากรณ์ความต้องการที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญในการจัดการและการวางแผนการผลิต , จัดซื้อ , การขนส่งและแรงงานชุดขายปลีกเป็นชนิดพิเศษของอนุกรมเวลาที่มีแนวโน้มและรูปแบบตามฤดูกาลปกติ นำเสนอความท้าทายในการพัฒนาประสิทธิภาพการพยากรณ์แบบ งานนี้เป็นการเปรียบเทียบประสิทธิภาพการพยากรณ์สภาพพื้นที่และรูปแบบการตลาดแบบ การกระทำที่แสดงให้เห็นถึงกรณีศึกษาของการขายปลีกของห้าประเภทที่แตกต่างกันของผู้หญิงรองเท้า :รองเท้า , booties , รองเท้าส้นเตี้ย , รองเท้าและรองเท้า ทั้งสองวิธีการแบบจำลองกับค่าต่ำสุดของข้อมูลเกณฑ์เคราะห์ในช่วงตัวอย่างจากแบบจำลองยอมรับทั้งหมดสำหรับเพิ่มเติมการประเมินในออกจากตัวอย่าง ทั้งขั้นตอนเดียวและการคาดการณ์ขั้นตอนหลาย ผลิตผลการวิจัยพบว่าเมื่อขั้นตอนวิธีอัตโนมัติโดยรวมของตัวอย่างการพยากรณ์ประสิทธิภาพของพื้นที่ของรัฐ และตัวแบบ ARIMA ประเมินผ่าน RMSE , MAPE เป็นแม่ค่อนข้างคล้ายกันทั้งในขั้นตอนเดียว และปรับการคาดการณ์ . เราก็สรุปได้ว่า สภาพพื้นที่ และเมื่อผลิตครอบคลุมความน่าจะเป็นที่ใกล้อัตราปกติสำหรับทั้งสองและขั้นตอนเดียวปรับการคาดการณ์ .