Shiva Besharat Pour

Hierarkisk försäljningsprognos med hjäalp av rekurrenta neurala nätverk

Sammanfattning

Försäljningsprognoser ger företag förutsättningar för planering av framtida investeringar och kontroll av både kostnader och produktion. Denna forskning har skett i samarbete med ett fastighetsutvecklingsföretag i syfte att förbättra noggrannheten i manuell försäljningsprognostisering. Målet är att undersöka effekterna av att använda de bakomliggande faktorer som påverkar enskild försäljning i prognoser för företagets intäkter. Ett av tillvägagångssätten som undersöks använder en sammanställning av enskilda historiska försäljningar för att förutse företagets kommande intäkter. Detta tillvägagångssätt använder de bakomliggande hierarkiska faktorerna för företagets individuella försäljning för att prognostisera framtida försäljning, och metoden är känd som botten-upp-metoden. Ett annat tillvägagångssätt, känt som direktmetoden, använder företagets historiska inkomster som data i stället. Botten-upp-metoden användes för att uppskatta företagets intäkter under Q4 2019 och gav ett procentuellt fel på 33 procent. Direktmetoden, å andra sidan, gav en uppskattning av företagets intäkter under Q4 2019 med ett procentuellt fel på 3 procent. Styrkan med botten-upp-metoden är att den kan tillhandahålla detaljerade prognoser för företagets individuella försäljning, samtidigt som direktmetoden är mer praktisk för att uppskatta företagets totala inkomster.