Myyntiennustuksien tarkkuuden simulointi
Lähteelä, Jori Joonas (2018)
Lähteelä, Jori Joonas
2018
Industrial Engineering and Management
Teknisten tieteiden tiedekunta - Faculty of Engineering Sciences
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Hyväksymispäivämäärä
2018-03-07
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tty-201801191114
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tty-201801191114
Tiivistelmä
Tässä työssä tutkitaan ennustustarkkuuden mittaamista. Tätä tutkitaan virittämällä Arima X11 -ennustusmenetelmä ennustamaan yhden yrityksen myyntiä. Ennustettavat freqvenssit ovat kuukausi ja kvartaaliennusteet, joita tehdään koko myynnille, neljälle eri yrityksen sisäiselle myyntikanavalle tai maittain. Lisäksi tutkitaan viritykseen käytetyn historiatiedon pituuden vaikutusta saatavaan tarkkuuteen.
Aineistona käytettiin vuosien 2008 ja 2016 välistä ABB Medium Voltage Products myyntihistoriaa. Tarkkuuden mittaamisen käsitteen tarkasteluun käytettyä aineistoa olivat akateemiset tutkimukset, mittaustekniikan opinnot ja aiheesta julkaistu muu kirjallisuus.
Tarkkuusmittarina käytettiin yrityksen sisäistä prosentuaalista mittaria sekä absoluuttista prosentuaalista virhettä. Tarkkuusmittareiden vahvuuksia ja heikkouksia käsitellään teoriaosuudessa. Tarkkuus mitataan simuloimalla kuukausiennustukset 12 kuukautta ja kvartaaliennustukset 8 kvartaalia taaksepäin käytetyn historiatiedon lopusta ja vertaamalla saatuja ennusteita vastaaviin todellisiin myynteihin. Virityspituuden vaikutusta saataviin tarkkuuksiin tutkitaan ajamalla ennustukset kaikilla mahdollisilla virityspituuksilla. Näistä tuloksista nähdään miten saatavat tarkkuudet muuttuvat kullakinkin käytetyllä mittarilla virityspituuden funktiona.
Tutkimuksen johtopäätöksenä todetaan, että pidemmän historiatiedon käytöllä ei välttämättä saavuteta tarkempia ennusteita. Virityshistorian vaikutusta saatavaan tarkkuuteen ei voida yleistää, sillä se riippui paljon ennustettavasta sarjasta ja käytetystä mittarista. Käytetyistä mittareista toinen saattaa parantua toisen heikentyessä, joten mittarin valinnan tärkeys korostuu, mikäli halutaan valita paras ennustemalli tiettyyn tarkoitukseen. Käytetty ennustusmenetelmä täytti kaiken myynnin kuukausi- ja kvartaalimyynnin ennustamisen odotukset 100%, kanavien kuukausiennustamisen 88% ja maiden ennustukset 55% tarkkuudella.
Aineistona käytettiin vuosien 2008 ja 2016 välistä ABB Medium Voltage Products myyntihistoriaa. Tarkkuuden mittaamisen käsitteen tarkasteluun käytettyä aineistoa olivat akateemiset tutkimukset, mittaustekniikan opinnot ja aiheesta julkaistu muu kirjallisuus.
Tarkkuusmittarina käytettiin yrityksen sisäistä prosentuaalista mittaria sekä absoluuttista prosentuaalista virhettä. Tarkkuusmittareiden vahvuuksia ja heikkouksia käsitellään teoriaosuudessa. Tarkkuus mitataan simuloimalla kuukausiennustukset 12 kuukautta ja kvartaaliennustukset 8 kvartaalia taaksepäin käytetyn historiatiedon lopusta ja vertaamalla saatuja ennusteita vastaaviin todellisiin myynteihin. Virityspituuden vaikutusta saataviin tarkkuuksiin tutkitaan ajamalla ennustukset kaikilla mahdollisilla virityspituuksilla. Näistä tuloksista nähdään miten saatavat tarkkuudet muuttuvat kullakinkin käytetyllä mittarilla virityspituuden funktiona.
Tutkimuksen johtopäätöksenä todetaan, että pidemmän historiatiedon käytöllä ei välttämättä saavuteta tarkempia ennusteita. Virityshistorian vaikutusta saatavaan tarkkuuteen ei voida yleistää, sillä se riippui paljon ennustettavasta sarjasta ja käytetystä mittarista. Käytetyistä mittareista toinen saattaa parantua toisen heikentyessä, joten mittarin valinnan tärkeys korostuu, mikäli halutaan valita paras ennustemalli tiettyyn tarkoitukseen. Käytetty ennustusmenetelmä täytti kaiken myynnin kuukausi- ja kvartaalimyynnin ennustamisen odotukset 100%, kanavien kuukausiennustamisen 88% ja maiden ennustukset 55% tarkkuudella.