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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유성용 (인하대학교) 박민영 (인하대학교) 공윤택 (인하대학교)
저널정보
한국무역연구원 무역연구 무역연구 제16권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
467 - 483 (17page)

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Purpose This paper analyzes that the correlation between the hierarchy of the entity’s product sales data and the accuracy of demand forecasting was studied to reduce the entity’s demand forecast error. Because each hierarchy of sales data has different characteristics, we propose a new approach for hierarchical forecasting, which represents that each tier characteristic should be considered. Design/Methodology/Approach Based on sales data from consumer goods A company and the hierarchy in ERP, the accuracy of hierarchical forecasting such as Top-down, Bottom-up and Middle-out approaches was compared, and the accuracy of time series analysis methods such as Exponential Smoothing and ARIMA was also done. Findings In order to estimate the accuracy of the proposed hierarchy, the simulation study is performed. Results demonstrate that when comparing existing and optimal hierarchy, “optimal” middle-out approach significantly outperforms existing bottom-up one. Beside comparison with hierarchical forecasting, ARIMA model shows the lowest forecast error. Thus, we reveal that the optimal hierarchy taking into account the characteristics of each level could improve the accuracy of demand forecasting over the existing hierarchy. Research Implications This study reviews the existing studies on identifying factors that intensifies forecasting inaccuracy and the adopted hierarchical approach method. Then we suggest a forecasting model considering the data with hierarchical features and structure.
#ARIMA #Exponential Smoothing #Hierarchical Forecasting #Supply Chain Management

목차

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참고문헌 (16)

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Dangerfield, B. J. / 1992 / Top-down or Bottom-up : Aggregate versus Disaggregate Extrapolations / International Journal of Forecasting 8(2):233~241 google schola Dekker, M. / 2004 / How to Use Aggregation and Combined Forecasting to Improve Seasonal Demand Forecasts / International Journal of Production Economics 90(2):151~167 google schola DeLurgio, S. A. / 1998 / Forecasting Principles and Applications / McGraw-Hill Irwin google schola Fliedner, G. / 2001 / Hierarchical Forecasting : Issues and Use Guidelines / Industrial Management and Data Systems 101(1):5~12 google schola Hyndman, R. J. / 2011 / Optimal Combination Forecasts for Hierarchical Time Series / Computational Statistics and Data Analysis 55(9):2579~2589 google schola

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