Prediktivní modely pro odhad poptávky B2B odběratelů velkoobchodu - Nekola, Adam; Helman, Karel; Malec, Lukáš; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2021)
Diplomová práce se zabývá modelováním a predikováním měsíčních časových řad poptávek po produktech od B2B odběratelů českého velkoobchodu. Hlavním cílem této práce je nalézt vhodný prediktivní model pro odhad budoucí poptávky po produktech od B2B odběratelů. Pro predikování vybraných časových řad byly vybrány některé z modelů exponenciálního vyrovnávání, regresních modelů, ARIMA modelů a neuronových sítí. Jednotlivé vybrané prediktivní přístupy v této práci jsou mezi sebou porovnávány na základě přesnosti jejich predikcí, která je měřena metrikami AIC, RMSE a MASE. V druhé řadě slouží tato práce jako studie, jejímž předmětem je velkoobchodu představit, jaké jsou v dnešní době nástroje na tvorbu predikcí a které z nich by mohly být vhodné na vydefinovaný typ úlohy. Snahou této práce dále je, aby se velkoobchod po představení analýzy rozhodl, že chce představené postupy integrovat do svých stávajících plánovacích procesů. Postupy v práci jsou tvořeny tak, aby byly dostatečně obecné a aby je bylo možné porovnávat s jinými úlohami podobného typu.
Vedoucí práce: Karel Helman
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2022
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2022
Způsob přístupu: Internet
Keywords: statistika [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses