Prévision de l'offre de noix de coco à la vente aux enchères de Colombo Coconut

Prévision de l'offre de noix de coco à la vente aux enchères de Colombo Coconut

FrenchPaperback / softback
Thisara Kethimini, S. A. Pavani
Editions Notre Savoir
EAN: 9786205396292
On order
Delivery on Monday, 13. of January 2025
CZK 950
Common price CZK 1,055
Discount 10%
pc
Do you want this product today?
Oxford Bookshop Praha Korunní
not available
Librairie Francophone Praha Štěpánská
not available
Oxford Bookshop Ostrava
not available
Oxford Bookshop Olomouc
not available
Oxford Bookshop Plzeň
not available
Oxford Bookshop Brno
not available
Oxford Bookshop Hradec Králové
not available
Oxford Bookshop České Budějovice
not available
Oxford Bookshop Liberec
not available

Detailed information

Les noix de coco fraîches sont mises en vente dans la vente aux enchères de noix de coco de Colombo qui est menée par l'autorité de développement de noix de coco. La présente étude a été réalisée dans le but d'identifier le modèle de série chronologique de la quantité de noix de coco offerte et de sélectionner le modèle le mieux adapté pour la prévision à court et à long terme de la vente aux enchères de noix de coco de Colombo. Les méthodes d'analyse des séries temporelles, à savoir ARIMA, moyenne mobile, lissage exponentiel simple et double, ont été utilisées pour prévoir la quantité de noix de coco offerte et les graphiques de séries temporelles ont été utilisés pour identifier les modèles de séries temporelles comme saisonnier et non saisonnier, etc. dans la quantité de noix de coco offerte. La méthode ARIMA (0, 0, 1) (1, 1, 0) a été retenue comme la meilleure méthode de prévision ARIMA pour les prévisions à court et à long terme. En utilisant l'ensemble des données de test, il a été constaté que ARIMA (0,0,1) (1,1,0) a donné les valeurs prédites qui sont plus proches des quantités réelles de noix de coco offertes. La valeur la plus faible du pourcentage d'erreur absolue moyenne (MAPE) (10,55%) a été recodée dans ARIMA (0, 0, 1) (1, 1, 0). Cela prouve que ARIMA (0, 0, 1) (1, 1, 0) était la méthode de prévision la mieux adaptée parmi les autres méthodes testées.
EAN 9786205396292
ISBN 6205396297
Binding Paperback / softback
Publisher Editions Notre Savoir
Publication date November 26, 2022
Pages 52
Language French
Dimensions 229 x 152 x 3
Authors Amarasekara, D. A. B. N.; Diluk, D. G. C.; Thisara Kethimini, S. A. Pavani