The Cincinnati Gas & Electric Compa

The Cincinnati Gas & Electric Company
The Cincinnati Gas & Electric Company (CG&E) is privately owned public utility serving approximately 370,000 gas customers and 600,000 electric customers. The company's service area covers approximately 3000 square miles in and around the Greater Cincinnati area. Forecasting at CG&E offers some unique perspectives compared to forecasting in other industries. Since there are no finished-goods or in process inventories of electricity, this product must be generated on demand to meet the needs of customers. Electrical shortages are not merely lost sales; they are brownouts or blackouts, with all the accompanying implications. This situation places an unusual burden on the forecaster. On the positive side, the demand for, and the sale of energy is more predictable than for many other products. Also, unlike the situation in a multiproduct firm, a great amount of forecasting effort and expertise can be concentrated on the two products, gas and electricity
Two types of forecasts that CG&E must develop are the long-range forecasts of electric peak load and electric energy.
The largest observed electric demand for any period, such as an hour, a day, a month, or a year, is defined as the peak load. The cumulative amount of energy generated and used over the period of an hour is referred to as electric energy. Until the mid 1970s, the seasonal pattern of both electric energy and electric peak load were regular and generally quite predictable. Up to this time, CG&E was able to develop accurate forecasts using a simple trend projection model. In the mid 1970s, however, a variety of government actions, off-and-on energy shortages, and the resulting price signals to the consumer began to affect the consumption of electric energy. As a result, the behavior of the peak load and electric energy time series became more and more unpredictable and the use of a simple trend projection model was no longer adequate
A special forecasting model-referred to as an econometric model-was developed by CG&E to better account for the behavior of these time series. Their econometric model forecasts the annual energy consumption by residential, commercial, and industrial classes of service. These initial forecasts are then used to develop prediction of summer and peak winter loads. A number of economic and demographic time series are used in the construction of this model. Simply speaking, the entire forecasting system is a compilation of several, statistically verified multiple regression equations .
The forecast of the annual electric peak load guides the timing decisions for constructing future generating units The financial impact of these decisions is great For example, the last generating unit built by the company cost nearly 600 million dollars. Because of the high cost of borrowed capital, a timing decision that leads to having the unit available no sooner than necessary is crucial
In this chapter we will introduce several methods that can help predict future aspects of a business operation The objective of each method is to develop good forecasts or predictions of future values. The long-run success of an organization is closely related to how well it is able to perform this forecasting function

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แก๊สซินซินนาติและ บริษัทแก๊สซินซินนาติและ บริษัทไฟฟ้า (CG & E) เอกชนบริการลูกค้าก๊าซประมาณ 370,000 และลูกค้า 600000 ไฟฟ้าสาธารณูปโภค พื้นที่บริการของบริษัทครอบคลุมประมาณ 3000 ตารางไมล์ใน และ รอบพื้นที่มากกว่าซินซินนาติ การคาดการณ์ที่ CG และ E มีบางมุมมองที่ไม่ซ้ำกันเมื่อเทียบกับการคาดการณ์ในอุตสาหกรรมอื่น ๆ ตั้งแต่มีไม่เสร็จสินค้า หรือสินค้าคงคลังกระบวนการไฟฟ้า ผลิตภัณฑ์นี้ต้องสร้างตามความต้องการเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า ขาดแคลนไฟฟ้าไม่เพียงสูญเสียขาย พวกเขามีไฟตกหรือหรู ๆ มีผลกระทบมา สถานการณ์นี้วางภาระความผิดปกติใน forecaster ที่ ในด้านบวก ความต้องการ และขายพลังงานได้มากได้กว่าผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ยัง ซึ่งแตกต่างจากสถานการณ์ในบริษัท multiproduct จำนวนมากของการคาดการณ์ความพยายามและความเชี่ยวชาญสามารถจะเข้มข้นในผลิตภัณฑ์สอง ก๊าซ และไฟฟ้าสองชนิดของการคาดการณ์ที่ต้องพัฒนา CG และ E คือ การคาดการณ์ระยะยาวของการผลิตไฟฟ้าสูงสุดและพลังงานไฟฟ้า ต้องสังเกตไฟฟ้าที่ใหญ่ที่สุดสำหรับรอบระยะเวลาใด ๆ เช่นชั่วโมง วัน เดือน หรือปี ไว้เป็นการโหลดสูงสุด จำนวนสะสมของพลังงานที่สร้างขึ้น และใช้เวลาหนึ่งชั่วโมงจะเรียกว่าพลังงานไฟฟ้า จนกระทั่งกลางปี 1970 รูปแบบตามฤดูกาลของพลังงานไฟฟ้าและผลิตไฟฟ้าสูงสุดได้ปกติ และโดยทั่วไปค่อนข้างคาดเดาได้ ถึงเวลานี้ CG และอีได้พัฒนาคาดการณ์ถูกต้องที่ใช้แบบจำลองคาดการณ์แนวโน้มอย่างนั้น ในกลางปี 1970 อย่างไรก็ตาม การดำเนินการของรัฐบาล ขาดแคลนพลังงานออก และบน และสัญญาณราคาผลเพื่อผู้บริโภคเริ่มส่งผลกระทบต่อปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้า ลักษณะการทำงานของโหลดสูงสุดและพลังงานไฟฟ้าเวลาชุดกลายเป็นไม่แน่นอนมากขึ้น และการใช้แบบจำลองคาดการณ์แนวโน้มอย่างนั้นไม่เพียงพอเป็นผล คาดการณ์พิเศษรุ่นหรือเรียกว่าแบบจำลอง econometric-โดย CG และอีดี บัญชีลักษณะการทำงานของชุดเวลาเหล่านี้ รุ่น econometric ของคาดการณ์ปริมาณการใช้พลังงานประจำปี โดยประเภทที่อยู่อาศัย ธุรกิจ และอุตสาหกรรมบริการ คาดการณ์เหล่านี้เริ่มถูกนำไปใช้พัฒนาทำนายของฤดูร้อน และฤดูหนาวยอดโหลด จำนวนประชากร และเศรษฐกิจชุดใช้ในการก่อสร้างของแบบจำลองนี้ เพียงแค่พูด ทั้งหมดคาดการณ์ระบบเป็นการรวบรวมของต่าง ๆ การตรวจสอบทางสถิติหลายสมการถดถอยการคาดการณ์ผลิตไฟฟ้าสูงสุดประจำปีแนะนำเวลาการตัดสินใจสำหรับการสร้างหน่วยการสร้างอนาคตทางการเงินผลกระทบของการตัดสินใจเหล่านี้เป็นตัวอย่าง หน่วยสร้างสุดท้ายที่สร้างขึ้น โดยบริษัทต้นทุน เกือบ 600 ล้านดอลลาร์ เนื่องจากต้นทุนสูงของเงินทุนที่ยืม การตัดสินใจช่วงเวลาที่มีหน่วยการใช้ไม่เร็วเกินความจำเป็นเป็นสิ่งสำคัญ ในบทนี้เราจะแนะนำ วิธีการต่าง ๆ ที่ช่วยในการทำนายในอนาคตด้านการดำเนินธุรกิจวัตถุประสงค์ของแต่ละวิธี จะพัฒนาดีคาดการณ์หรือคาดคะเนค่าในอนาคต -ยาวความสำเร็จขององค์กรอย่างใกล้ชิดเกี่ยวข้องกับวิธีการที่ดีจึงสามารถทำฟังก์ชันนี้คาดการณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ซินซินก๊าซและไฟฟ้า บริษัท
ซินซินก๊าซและไฟฟ้า บริษัท (CG & E) เป็นของเอกชนที่ให้บริการสาธารณูปโภคประมาณ 370,000 ลูกค้าก๊าซและไฟฟ้า 600,000 ลูกค้า พื้นที่ให้บริการของ บริษัท ฯ ครอบคลุมประมาณ 3,000 ตารางไมล์ในและรอบพื้นที่มหานครซินซิน การพยากรณ์ที่ CG & E มีมุมมองที่เป็นเอกลักษณ์บางอย่างเมื่อเทียบกับการคาดการณ์ในอุตสาหกรรมอื่น ๆ เนื่องจากไม่มีสินค้าสำเร็จรูปหรือสินค้าคงเหลือในกระบวนการของการไฟฟ้าผลิตภัณฑ์นี้ต้องถูกสร้างขึ้นตามความต้องการที่จะตอบสนองความต้องการของลูกค้า การขาดแคลนไฟฟ้าจะไม่สูญหายไปเพียงการขาย; พวกเขาจะ brownouts หรือหน้ามืดกับทุกความหมายประกอบ สถานการณ์สถานที่นี้เป็นภาระที่ผิดปกติในพยากรณ์ ด้านบวกที่ความต้องการและการขายของพลังงานที่เป็นที่คาดหมายมากขึ้นกว่าผลิตภัณฑ์อื่น ๆ นอกจากนี้ยังแตกต่างจากสถานการณ์ใน บริษัท Multiproduct
เป็นจำนวนมากของความพยายามในการคาดการณ์และความชำนาญสามารถจดจ่ออยู่กับทั้งสองผลิตภัณฑ์ก๊าซและไฟฟ้าทั้งสองประเภทของการคาดการณ์ว่าCG & E จะต้องพัฒนามีการคาดการณ์ในระยะยาวของการโหลดสูงสุดไฟฟ้าและพลังงานไฟฟ้า .
ความต้องการใช้ไฟฟ้าที่ใหญ่ที่สุดที่สังเกตในช่วงเวลาใด ๆ เช่นชั่วโมงต่อวัน, เดือนหรือปีถูกกำหนดให้เป็นภาระสูงสุด จำนวนเงินสะสมของการสร้างและใช้พลังงานในช่วงชั่วโมงจะเรียกว่าเป็นพลังงานไฟฟ้า จนกระทั่งกลางปี ​​1970 รูปแบบตามฤดูกาลของพลังงานทั้งไฟฟ้าและไฟฟ้าสูงสุดไฟฟ้าเป็นปกติและโดยทั่วไปค่อนข้างคาดเดาได้ จนถึงเวลานี้ CG & E ก็สามารถที่จะพัฒนาการคาดการณ์ที่ถูกต้องโดยใช้แบบจำลองการฉายแนวโน้มที่เรียบง่าย ในกลางปี ​​1970 แต่ความหลากหลายของการกระทำของรัฐบาลออกและเกี่ยวกับการขาดแคลนพลังงานและสัญญาณส่งผลให้ราคาที่ผู้บริโภคเริ่มที่จะส่งผลกระทบต่อการใช้พลังงานไฟฟ้า เป็นผลให้การทำงานของโหลดสูงสุดและอนุกรมเวลาพลังงานไฟฟ้าเป็นมากขึ้นและคาดเดาไม่ได้มากขึ้นและการใช้รูปแบบการฉายแนวโน้มที่เรียบง่ายก็ไม่เพียงพอคาดการณ์พิเศษแบบเรียกว่าเป็นทางเศรษฐมิติรูปแบบได้รับการพัฒนาโดย CG & E บัญชีที่ดีกว่าสำหรับการทำงานของอนุกรมเวลาเหล่านี้
แบบจำลองทางเศรษฐมิติของพวกเขาคาดการณ์การใช้พลังงานประจำปีโดยอยู่อาศัยเชิงพาณิชย์และการเรียนการอุตสาหกรรมในการให้บริการ การคาดการณ์เริ่มต้นเหล่านี้ถูกนำมาใช้ในการพัฒนาคาดการณ์ของฤดูร้อนและฤดูหนาวโหลดสูงสุด จำนวนของอนุกรมเวลาเศรษฐกิจและประชากรที่ใช้ในการก่อสร้างของรุ่นนี้ เพียงแค่พูดระบบการคาดการณ์ทั้งหมดคือการสะสมของหลายตรวจสอบสถิติสมการถดถอยพหุคูณ.
คาดการณ์ของไฟฟ้าสูงสุดไฟฟ้าประจำปีแนะนำการตัดสินใจระยะเวลาในการสร้างหน่วยอนาคตผลกระทบทางการเงินของการตัดสินใจเหล่านี้เป็นที่ดีตัวอย่างเช่นการสร้างที่ผ่านมา หน่วยที่สร้างขึ้นโดย บริษัท มีค่าใช้จ่ายเกือบ 600 ล้านดอลลาร์
เพราะค่าใช้จ่ายสูงของเงินทุนที่ยืมการตัดสินใจระยะเวลาที่นำไปสู่การมีห้องว่างได้ไม่นานเกินความจำเป็นเป็นสิ่งสำคัญในบทนี้เราจะมาแนะนำวิธีการหลายวิธีที่สามารถช่วยให้การคาดการณ์ด้านอนาคตของการดำเนินธุรกิจวัตถุประสงค์ของแต่ละวิธีคือการการคาดการณ์การพัฒนาที่ดีหรือการคาดการณ์ของค่าในอนาคต ประสบความสำเร็จในระยะยาวขององค์กรเป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับวิธีที่ดีก็จะสามารถดำเนินการฟังก์ชั่นการคาดการณ์นี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

Cincinnati ก๊าซ&ไฟฟ้าของ บริษัท ซิน&
ก๊าซ บริษัท ไฟฟ้า ( CG & E ) เป็นของเอกชนบริการสาธารณะให้บริการประมาณ 600000 ลูกค้าลูกค้าอย่างดีก๊าซและไฟฟ้า พื้นที่ให้บริการของบริษัทครอบคลุมประมาณ 3 , 000 ตารางไมล์และอยู่สูงกว่าซินซินพื้นที่การพยากรณ์ที่ CG & E มีเฉพาะบางมุมมอง เมื่อเทียบกับการคาดการณ์ในอุตสาหกรรมอื่น ๆ เนื่องจากไม่มีรูปสินค้า หรือในกระบวนการคลังไฟฟ้า ผลิตภัณฑ์นี้จะถูกสร้างขึ้นตามความต้องการเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า การขาดแคลนไฟฟ้าไม่เพียง แต่สูญเสียการขาย พวกเขาจะ brownouts หรือหน้ามืดกับทั้งหมดกับความหมาย .สถานการณ์ที่เป็นภาระผิดปกติในผู้พยากรณ์ . ในด้านบวก ความต้องการและขายพลังงานเพิ่มเติมได้มากกว่าผลิตภัณฑ์อื่น ๆอีกมากมาย นอกจากนี้ จากสถานการณ์ในบริษัท multiproduct จำนวนมากของความพยายามและความเชี่ยวชาญการพยากรณ์สามารถเน้นสองผลิตภัณฑ์ , ก๊าซและไฟฟ้า
สองประเภทของการคาดการณ์ว่า CG & E ต้องพัฒนามีการคาดการณ์ระยะยาวของโหลดสูงสุดไฟฟ้าและพลังงานไฟฟ้า
ที่สุดสังเกตความต้องการไฟฟ้าสำหรับรอบระยะเวลาใด เช่น เป็นชั่วโมง เป็นวัน เป็นเดือน หรือเป็นปี หมายถึง ยอดโหลด ยอดเงินสะสมของพลังงานที่สร้างขึ้นและใช้ในช่วงเวลาของชั่วโมงจะเรียกว่าไฟฟ้าพลังงาน จนกระทั่งกลางปี 1970 ,รูปแบบตามฤดูกาลทั้งพลังงานไฟฟ้าและโหลดสูงสุดไฟฟ้าปกติและโดยทั่วไปค่อนข้างคาดเดาได้ ถึงเวลานี้ CG & E สามารถพัฒนาคาดการณ์แม่นยำใช้ง่ายแนวโน้มฉายแบบ ในปี 1970 กลาง อย่างไรก็ตาม ความหลากหลายของการกระทำของรัฐบาลปิดและการขาดแคลนพลังงานและส่งผลให้ราคาสัญญาณไปยังผู้บริโภคเริ่มที่จะส่งผลกระทบต่อปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้า เป็นผลให้พฤติกรรมของยอดโหลดและอนุกรมเวลา พลังงาน ไฟฟ้า ก็ยิ่งได้มากขึ้น และใช้ง่ายแนวโน้มรูปแบบไม่เพียงพอ
ฉายตัวแบบพยากรณ์พิเศษเรียกว่าแบบจำลองทางเศรษฐมิติถูกพัฒนาขึ้นโดย CG & E ดีกว่าบัญชีสำหรับพฤติกรรมเหล่านี้เวลา ชุด แบบจำลองทางเศรษฐมิติของพวกเขาคาดการใช้พลังงานประจำปีโดยที่อยู่อาศัย , เชิงพาณิชย์ , และชั้นเรียนของอุตสาหกรรมบริการ การคาดการณ์เบื้องต้นเหล่านี้จะใช้ในการพัฒนาการทำนายของฤดูร้อนและฤดูหนาวยอดโหลดตัวเลขทางเศรษฐกิจและประชากรอนุกรมเวลาที่ใช้ในการสร้างรูปแบบนี้ เพียงแค่พูด ระบบการพยากรณ์ทั้งหมดจะรวบรวมหลายทางสถิติพิสูจน์สมการถดถอยพหุคูณ
การคาดการณ์ของโหลดไฟฟ้าสูงสุดประจำปีคู่มือเวลาการตัดสินใจเพื่อสร้างอนาคตสร้างหน่วยการเงินผลกระทบของการตัดสินใจเหล่านี้จะดี เช่น เมื่อสร้างหน่วยสร้างเกือบ 600 ล้านดอลลาร์ค่าใช้จ่ายบริษัท เนื่องจากค่าใช้จ่ายสูงของเงินทุนที่ยืม , ระยะเวลาการตัดสินใจที่นำไปสู่การมีหน่วยบริการไม่เร็วเกินความจําเป็นสําคัญ
ในบทนี้เราจะแนะนำหลายวิธีที่สามารถช่วยทำนายด้านอนาคตของการดำเนินธุรกิจ วัตถุประสงค์ของแต่ละวิธีเพื่อสร้างการคาดการณ์ที่ดีหรือคาดคะเนค่าในอนาคต ยาว ความสำเร็จขององค์กรจะเกี่ยวข้องกับวิธีการที่ดีมันสามารถแสดงการพยากรณ์ฟังก์ชัน