Baza Publikacji Pracowników Politechniki Lubelskiej

Status:
Autorzy:	Gołąbek Łukasz, Gauda Konrad, Żuk Krzysztof, Kozłowski Edward
Dyscypliny:
	Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania:	2021
Wersja dokumentu:	Drukowana \| Elektroniczna
Język:	angielski
Numer czasopisma:	Special Issue 2
Wolumen/Tom:	24
Strony:	523 - 533
Efekt badań statutowych	NIE
Materiał konferencyjny:	NIE
Publikacja OA:	TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia:	Otwarte czasopismo
Wersja tekstu:	Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania:	W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA:	30 czerwca 2021
Abstrakty:	angielski
	Purpose: The main purpose of the article is to identify the demand curve and to forecast demand in subsequent periods using the Metropolis-Hastings algorithm. Design/Methodology/Approach: The Metropolis-Hastings algorithm belonging to the Markov Chain Monte Carlo was used to identify the demand curve and to forecast the demand in subsequent periods. This method consists in generating (drawing) a sample in accordance with the modified distribution and the possibility of rejecting a new sample in case of insufficient improvement of the quality index. Findings: The results of the conducted research indicate that the presented solution of generating a sample in accordance with the modified distribution and the possibility of rejecting a new sample in the event of insufficient improvement of the quality index is effective in identifying and forecasting the demand. Practical Implications: The algorithm presented in the article can be used to forecast stays taking into account the product life curve. Originality/Value: A novelty is the use of the Metropolis-Hastings algorithm to identify the demand curve and the forecast of demand in subsequent periods to determine the strategy of long-term products by analyzing the sales volume of the product.

Informacja o cookies

Identification of the Demand Curve and Forecasts in Subsequent Periods Using the Metropolis-Hastings Algorithm

Artykuł w czasopiśmie