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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kazuhiro Takeyasu (Osaka Prefecture University) Keiko Nagata (Osaka Prefecture University) Yuki Higuchi (Kobe International University)
저널정보
대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems 제8권 제4호
발행연도
2009.12
수록면
257 - 263 (7page)

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Focusing on the idea that the equation of exponential smoothing method (ESM) is equivalent to (1, 1) order ARMA model equation, new method of estimation of smoothing constant in exponential smoothing method is proposed before by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Theoretical solution was derived in a simple way. Mere application of ESM does not make good forecasting accuracy for the time series which has non-linear trend and/or trend by month. A new method to cope with this issue is required. In this paper, combining the trend removal method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. An approach to this method is executed in the following method. Trend removal by a linear function is applied to the original shipping data of consumer goods. The combination of linear and non-linear function is also introduced in trend removal. For the comparison, monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful especially for the time series that has stable characteristics and has rather strong seasonal trend and also the case that has non-linear trend. The effectiveness of this method should be examined in various cases.
#Minimum Variance #Exponential Smoothing Method #Forecasting #Trend

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. DESCRIPTION OF ESM USING ARMA MODEL
3. TREND REMOVAL METHOD
4. MONTHLY RATIO
5. FORECASTING THE SHIPPING DATA OF MANUFACTURER
6. CONCLUSION
REFERENCES

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