Minghsin University Institutional Repository:Item 987654321/1703
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    题名: 灰預測背景值修改模式在7-ELEVEn營收之預測
    作者: 楊明錞
    贡献者: 行銷與流通管理系
    关键词: 7-ELEVEN
    日期: 2024-10-31
    上传时间: 2024-11-14 14:22:11 (UTC+8)
    摘要: 本研究主要目的將7-ELEVEn營收的預測,以灰預測和背景值的修正提升預測準度。將此套預測模式應用在7-ELEVEn營收預測,將其2018年到2021年之營收資料當作歷史資料,以GM(1,1)建模和背景值修正模式MAPE皆為0.11%,精準度為99.89%,預測2022年誤差皆為8.4%,最後預測2023年的營收值,用以提供經營者或投資者參考,並作為其決策的依據。
    本計畫研討之理論與應用將包括以下兩項︰
    (一) 應用灰預測和背景值修改模式進行7-ELEVEn營收之預測
    此項研究主要目的將7-ELEVEn營收的預測,以灰預測結合背景值修改的方法進行預測,再將灰預測建模的結果,藉由Lin等人所提出的GM(1,1)背景值修正模式,以7-ELEVEn過去2018到2021年之年營收資料當作少數點建模資料,預測2022年的營收精準度,並預測未來2023年的營收,提供管理者或投資者參考,作為其決策或投資判斷的依據。
    (二) 適合灰色GM(1,1)和DGM(2,1)預測模式的資料型態
    背景值修正模式主要是來自源模型GM(1,1)的預測誤差,若能對資料作前處理,提高GM(1,1)和DGM(2,1)模式預測的精準度,則背景值修正模式的選擇即為次要問題。是否應俱備什麼樣的資料型態或特性,才會使得GM(1,1)和DGM(2,1)得到較佳的預測結果。我們將從原始微分方程推導過程中,試圖找出什麼樣的資料型態或特性,最符合其推導出的非線性指數曲線預測方程式。
    显示于类别:[行銷與流通管理系] 校內專題研究計畫

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