Selección y utilización de niveles de desagregación adecuados en pronósticos de series temporales: caso de estudio en una empresa de suscripción utilizando el proceso analítico jerárquico || Selecting and Using an Adequate Disaggregation Level in Time Series Forecasting: A Study Case in a Subscription Business Model Company through the Analytic Hierarchy Process
| Autor: | Alvarado Valencia, Jorge Andrés, García Buitrago, Javier Alexander |
|---|---|
| Jazyk: | English<br />Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2013 |
| Předmět: |
toma de decisiones multicriterio
análisis jerárquico agregación de series temporales pronósticos de series temporales empresas de suscripción multicriteria decision making analytical hierarchy process time series aggregation time series forecasting subscription business model Applied mathematics. Quantitative methods T57-57.97 Mathematics QA1-939 Business HF5001-6182 |
| Zdroj: | Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, Vol 15, Iss 1, Pp 45-64 (2013) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1886-516X |
| Popis: | El problema de la agregación o desagregación de series temporales para la realización de pronósticos se presenta frecuentemente en situaciones empresariales y econométricas. Este trabajo presenta una metodología novedosa para la selección de un nivel de desagregación adecuado de las series temporales a partir del cual realizar pronósticos. La metodología toma en cuenta criterios cualitativos -los recursos empresariales y el entorno de decisión- y cuantitativos -predictibilidad de las series y calidad de la información-, utilizando la metodología de toma de decisiones multicriterio conocida como el proceso analítico jerárquico (AHP) para llegar a una decisión final. Un caso de estudio en una empresa de suscripción muestra la utilidad de combinar AHP con técnicas de pronóstico de series de tiempo y la importancia de utilizar múltiples criterios en la selección de un nivel de desagregación adecuado. || Hierarchical aggregation/disaggregation of time series in order to make forecasts is a frequent challenge in business and econometric scenarios. This work presents a novel approach for selecting an adequate time series disaggregation level as a starting point for making forecasts. The methodology combines qualitative criteria - such as business resources and decision environment - and quantitative criteria - such as information quality and forecastability - in a multicriteria decision making task which is addressed through the analytic hierarchy process (AHP) technique. Results from a study case in a subscription business model company show the usefulness of combining AHP and time series forecasting techniques and the importance of multicriteria decision-making in the task of selecting an adequate aggregation/disaggregation level. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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