Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Bezpieczeństwa, Logistyki i Zarządzania, Instytut Logistyki
2
Ministerstwo Obrony Narodowej
A - Koncepcja i projekt badania; B - Gromadzenie i/lub zestawianie danych; C - Analiza i interpretacja danych; D - Napisanie artykułu; E - Krytyczne zrecenzowanie artykułu; F - Zatwierdzenie ostatecznej wersji artykułu
W artykule poruszony został problem badawczy z zakresu analizy, oceny i prognozowania danych pierwotnych dotyczących zaewidencjonowanych kosztów w przedsiębiorstwie Łukplast w ujęciu dynamicznym. Przeprowadzono analizę literatury przedmiotu badań dotyczącą kosztów i ich podziału. Scharakteryzowano termin prognozowanie. Przeprowadzono wielowymiarową analizę danych pierwotnych. Poddano analizie szereg czasowy kosztów całkowitych oraz wykonano jego prognozowanie na 2020 rok w ujęciu miesięcznym. Uzyskana prognoza poddana została analizie i ocenie. Artykuł kończy się podsumowaniem i wnioskami.
INFORMACJE O RECENZOWANIU
Sprawdzono w systemie antyplagiatowym
REFERENCJE(17)
1.
ACAR, Y., & GARDNER JR, E. S. (2012). Forecasting method selection in a global supply chain. International Journal of Forecasting, 28(4), 842-848.
DITTMANN, P., SZABELA-PASIERBIŃSKA, E., DITTMANN, I., SZPULAK, A. (2016). Prognozowanie w zarządzaniu sprzedażą i finansami przedsiębiorstwa – wydanie II zmienione i uzupełnione. Wyd. GAB Media, 15.
FRUMOSU, F. D., KHAN, A. R., SCHIØLER, H., KULAHCI, M., ZAKI, M., & WESTERMANN-RASMUSSEN, P. (2020). Cost-sensitive learning classification strategy for predicting product failures. Expert Systems with Applications, 161, 113653.
OU, T. Y., CHENG, C. Y., CHEN, P. J., & PERNG, C. (2016). Dynamic cost forecasting model based on extreme learning machine-A case study in steel plant. Computers & Industrial Engineering, 101, 544-553.
ZHAO, H., SINHA, A. P., & BANSAL, G. (2011). An extended tuning method for cost-sensitive regression and forecasting. Decision Support Systems, 51(3), 372-383.
Przetwarzamy dane osobowe zbierane podczas odwiedzania serwisu. Realizacja funkcji pozyskiwania informacji o użytkownikach i ich zachowaniu odbywa się poprzez dobrowolnie wprowadzone w formularzach informacje oraz zapisywanie w urządzeniach końcowych plików cookies (tzw. ciasteczka). Dane, w tym pliki cookies, wykorzystywane są w celu realizacji usług, zapewnienia wygodnego korzystania ze strony oraz w celu monitorowania ruchu zgodnie z Polityką prywatności. Dane są także zbierane i przetwarzane przez narzędzie Google Analytics (więcej).
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.