7,103 research outputs found
Assessing the effect of advertising expenditures upon sales: a Bayesian structural time series model
We propose a robust implementation of the Nerlove--Arrow model using a
Bayesian structural time series model to explain the relationship between
advertising expenditures of a country-wide fast-food franchise network with its
weekly sales. Thanks to the flexibility and modularity of the model, it is well
suited to generalization to other markets or situations. Its Bayesian nature
facilitates incorporating \emph{a priori} information (the manager's views),
which can be updated with relevant data. This aspect of the model will be used
to present a strategy of budget scheduling across time and channels.Comment: Published at Applied Stochastic Models in Business and Industry,
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/asmb.246
Regression Based Sales Data Forecasting for Predicting the Business Performance
Business plays a vital role in day-to-day life to bring the goods and services to the people. The profit ofa business highly depends on the sales. Forecasting thesales in business is essential since the sales forecast predicts the business performance.Moreover, sales forecasting is an estimation of futuresales in a business based on the past sales data. This forecasting to make better managerial decisions allows in business for improving the performance of the business. Furthermore, the sales forecasting helps to increase the revenue, reduce the operating cost, improve the working capital use, and increase the shareholderïżœs values. Therefore, this paper presents a sales data forecasting to predict the business performance
Personalized Purchase Prediction of Market Baskets with Wasserstein-Based Sequence Matching
Personalization in marketing aims at improving the shopping experience of
customers by tailoring services to individuals. In order to achieve this,
businesses must be able to make personalized predictions regarding the next
purchase. That is, one must forecast the exact list of items that will comprise
the next purchase, i.e., the so-called market basket. Despite its relevance to
firm operations, this problem has received surprisingly little attention in
prior research, largely due to its inherent complexity. In fact,
state-of-the-art approaches are limited to intuitive decision rules for pattern
extraction. However, the simplicity of the pre-coded rules impedes performance,
since decision rules operate in an autoregressive fashion: the rules can only
make inferences from past purchases of a single customer without taking into
account the knowledge transfer that takes place between customers. In contrast,
our research overcomes the limitations of pre-set rules by contributing a novel
predictor of market baskets from sequential purchase histories: our predictions
are based on similarity matching in order to identify similar purchase habits
among the complete shopping histories of all customers. Our contributions are
as follows: (1) We propose similarity matching based on subsequential dynamic
time warping (SDTW) as a novel predictor of market baskets. Thereby, we can
effectively identify cross-customer patterns. (2) We leverage the Wasserstein
distance for measuring the similarity among embedded purchase histories. (3) We
develop a fast approximation algorithm for computing a lower bound of the
Wasserstein distance in our setting. An extensive series of computational
experiments demonstrates the effectiveness of our approach. The accuracy of
identifying the exact market baskets based on state-of-the-art decision rules
from the literature is outperformed by a factor of 4.0.Comment: Accepted for oral presentation at 25th ACM SIGKDD Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2019
Improving Demand Forecasting: The Challenge of Forecasting Studies Comparability and a Novel Approach to Hierarchical Time Series Forecasting
Bedarfsprognosen sind in der Wirtschaft unerlĂ€sslich. Anhand des erwarteten Kundenbe-darfs bestimmen Firmen beispielsweise welche Produkte sie entwickeln, wie viele Fabri-ken sie bauen, wie viel Personal eingestellt wird oder wie viel Rohmaterial geordert wer-den muss. FehleinschĂ€tzungen bei Bedarfsprognosen können schwerwiegende Auswir-kungen haben, zu Fehlentscheidungen fĂŒhren, und im schlimmsten Fall den Bankrott einer Firma herbeifĂŒhren.
Doch in vielen FÀllen ist es komplex, den tatsÀchlichen Bedarf in der Zukunft zu antizipie-ren. Die Einflussfaktoren können vielfÀltig sein, beispielsweise makroökonomische Ent-wicklung, das Verhalten von Wettbewerbern oder technologische Entwicklungen. Selbst wenn alle Einflussfaktoren bekannt sind, sind die ZusammenhÀnge und Wechselwirkun-gen hÀufig nur schwer zu quantifizieren.
Diese Dissertation trÀgt dazu bei, die Genauigkeit von Bedarfsprognosen zu verbessern.
Im ersten Teil der Arbeit wird im Rahmen einer ĂŒberfassenden Ăbersicht ĂŒber das gesamte Spektrum der Anwendungsfelder von Bedarfsprognosen ein neuartiger Ansatz eingefĂŒhrt, wie Studien zu Bedarfsprognosen systematisch verglichen werden können und am Bei-spiel von 116 aktuellen Studien angewandt. Die Vergleichbarkeit von Studien zu verbes-sern ist ein wesentlicher Beitrag zur aktuellen Forschung. Denn anders als bspw. in der Medizinforschung, gibt es fĂŒr Bedarfsprognosen keine wesentlichen vergleichenden quan-titativen Meta-Studien. Der Grund dafĂŒr ist, dass empirische Studien fĂŒr Bedarfsprognosen keine vereinheitlichte Beschreibung nutzen, um ihre Daten, Verfahren und Ergebnisse zu beschreiben. Wenn Studien hingegen durch systematische Beschreibung direkt miteinan-der verglichen werden können, ermöglicht das anderen Forschern besser zu analysieren, wie sich Variationen in AnsĂ€tzen auf die PrognosegĂŒte auswirken â ohne die aufwĂ€ndige Notwendigkeit, empirische Experimente erneut durchzufĂŒhren, die bereits in Studien beschrieben wurden. Diese Arbeit fĂŒhrt erstmals eine solche Systematik zur Beschreibung ein.
Der weitere Teil dieser Arbeit behandelt Prognoseverfahren fĂŒr intermittierende Zeitreihen, also Zeitreihen mit wesentlichem Anteil von Bedarfen gleich Null. Diese Art der Zeitreihen erfĂŒllen die Anforderungen an Stetigkeit der meisten Prognoseverfahren nicht, weshalb gĂ€ngige Verfahren hĂ€ufig ungenĂŒgende PrognosegĂŒte erreichen. Gleichwohl ist die Rele-vanz intermittierender Zeitreihen hoch â insbesondere Ersatzteile weisen dieses Bedarfs-muster typischerweise auf. ZunĂ€chst zeigt diese Arbeit in drei Studien auf, dass auch die getesteten Stand-der-Technik Machine Learning AnsĂ€tze bei einigen bekannten DatensĂ€t-zen keine generelle Verbesserung herbeifĂŒhren. Als wesentlichen Beitrag zur Forschung zeigt diese Arbeit im Weiteren ein neuartiges Verfahren auf: Der Similarity-based Time Series Forecasting (STSF) Ansatz nutzt ein Aggregation-Disaggregationsverfahren basie-rend auf einer selbst erzeugten Hierarchie statistischer Eigenschaften der Zeitreihen. In Zusammenhang mit dem STSF Ansatz können alle verfĂŒgbaren Prognosealgorithmen eingesetzt werden â durch die Aggregation wird die Stetigkeitsbedingung erfĂŒllt. In Expe-rimenten an insgesamt sieben öffentlich bekannten DatensĂ€tzen und einem proprietĂ€ren Datensatz zeigt die Arbeit auf, dass die PrognosegĂŒte (gemessen anhand des Root Mean Square Error RMSE) statistisch signifikant um 1-5% im Schnitt gegenĂŒber dem gleichen Verfahren ohne Einsatz von STSF verbessert werden kann. Somit fĂŒhrt das Verfahren eine wesentliche Verbesserung der PrognosegĂŒte herbei.
Zusammengefasst trĂ€gt diese Dissertation zum aktuellen Stand der Forschung durch die zuvor genannten Verfahren wesentlich bei. Das vorgeschlagene Verfahren zur Standardi-sierung empirischer Studien beschleunigt den Fortschritt der Forschung, da sie verglei-chende Studien ermöglicht. Und mit dem STSF Verfahren steht ein Ansatz bereit, der zuverlĂ€ssig die PrognosegĂŒte verbessert, und dabei flexibel mit verschiedenen Arten von Prognosealgorithmen einsetzbar ist. Nach dem Erkenntnisstand der umfassenden Literatur-recherche sind keine vergleichbaren AnsĂ€tze bislang beschrieben worden
Modeling, forecasting and trading the EUR exchange rates with hybrid rolling genetic algorithms: support vector regression forecast combinations
The motivation of this paper is to introduce a hybrid Rolling Genetic Algorithm-Support Vector Regression (RG-SVR) model for optimal parameter selection and feature subset combination. The algorithm is applied to the task of forecasting and trading the EUR/USD, EUR/GBP and EUR/JPY exchange rates. The proposed methodology genetically searches over a feature space (pool of individual forecasts) and then combines the optimal feature subsets (SVR forecast combinations) for each exchange rate. This is achieved by applying a fitness function specialized for financial purposes and adopting a sliding window approach. The individual forecasts are derived from several linear and non-linear models. RG-SVR is benchmarked against genetically and non-genetically optimized SVRs and SVMs models that are dominating the relevant literature, along with the robust ARBF-PSO neural network. The statistical and trading performance of all models is investigated during the period of 1999â2012. As it turns out, RG-SVR presents the best performance in terms of statistical accuracy and trading efficiency for all the exchange rates under study. This superiority confirms the success of the implemented fitness function and training procedure, while it validates the benefits of the proposed algorithm
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