Monte Carlo Simulation as a Demand Forecasting Tool
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
100
Lista 2024
| Status: | |
| Autorzy: | Przysucha Bartosz, Bednarczuk Piotr, Martyniuk Włodzimierz, Golec Ewa, Jasieński Michał, Pliszczuk Damian |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2024 |
| Wersja dokumentu: | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 2 |
| Wolumen/Tom: | 27 |
| Strony: | 103 - 113 |
| 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: | 16 maja 2024 |
| Abstrakty: | angielski |
| Purpose: This article aims to evaluate the effectiveness of Monte Carlo simulation as a tool for demand forecasting. Design/Methodology/Approach: The study analyzes historical data on product sales, fits a theoretical distribution, and then applies Monte Carlo simulation to forecast demand for the next 15 days. Findings: The result of the research shows that Monte Carlo simulation can outperform more straightforward methods such as averaging, particularly in the presence of uncertainty or randomness Practical Implications: The study demonstrates how Monte Carlo simulation can improve demand forecasting accuracy, which is crucial for optimizing various business operations. Originality/Value: This study's novelty lies in demonstrating the practical application of Monte Carlo simulation for demand forecasting and comparing its performance against traditional methods. |
