Please use this identifier to cite or link to this item: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/1716

Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКужда, Тетяна Іванівна-
dc.contributor.authorКужда, Татьяна-
dc.contributor.authorKuzhda, Tetyana-
dc.date.accessioned2012-06-10T13:57:00Z-
dc.date.available2012-06-10T13:57:00Z-
dc.date.issued2012-05-
dc.identifier.citationKuzhda Т. Retail sales forecasting with application the multiple regression [Електронний ресурс] / Т. Kuzhda // Соціально-економічні проблеми і держава. — 2012. — Вип. 1 (6). — С. 91-101. — Режим доступу до журн. : http://sepd.tntu.edu.ua/images/stories/pdf/2012/12ktibrm.pdf.uk
dc.identifier.issn2223-3822-
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/1716-
dc.description.abstractThe article begins with a formulation for predictive learning called multiple regression model. Theoretical approach on construction of the regression models is described. The key information of the article is the mathematical formulation for the forecast linear equation that estimates the multiple regression model. Calculation the quantitative value of dependent variable forecast under influence of independent variables is explained. This paper presents the retail sales forecasting with multiple model estimation. One of the most important decisions a retailer can make with information obtained by the multiple regression. Recently, a changing retail environment is causing by an expected consumer’s income and advertising costs. Checking model on the goodness of fit and statistical significance are explored in the article. Finally, the quantitative value of retail sales forecast based on multiple regression model is calculated.uk
dc.description.abstractВ статті описано метод багатофакторного регресійного моделювання, теоретичний підхід до побудови регресійних моделей, порядок розрахунку кількісного прогнозу залежної змінної під впливом декількох незалежних змінних. Застосовано теоретичний матеріал до прогнозування обсягів продажу продукції під впливом очікуваного доходу споживачів та витрат на рекламну діяльність. Здійснено перевірку отриманої багатофакторної регресійної моделі на статистичну надійність та значущість та розраховано прогноз обсягів продажу продукції на наступний період.uk
dc.description.abstractВ статье описано метод многофакторного регрессионного моделирования, теоретический подход к построению регрессионных моделей, порядок расчета количественного прогноза зависимой переменной под влиянием нескольких независимых переменных. Использовано теоретический материал к прогнозированию объемов продаж продукции под влиянием ожидаемого дохода потребителей и затрат на рекламную деятельность. Осуществлена проверка полученной многофакторной регрессионной модели на статистическую надежность и значимость, рассчитан прогноз объемов продаж продукции на следующий период.uk
dc.language.isoenuk
dc.publisherТНТУ, АСУuk
dc.relation.ispartofseriesВипуск 1 (6);2012_6_012-
dc.subjectregression analysisuk
dc.subjectdependent and independent variablesuk
dc.subjectmultiple regression modeluk
dc.subjectgoodness of fit and the statistical significanceuk
dc.subjecttrend extrapolationuk
dc.subjectretail sales forecastuk
dc.titleRetail sales forecasting with application the multiple regressionen
dc.title.alternativeПрогнозування обсягів продажу продукції на основі багатофакторної регресійної моделіuk
dc.title.alternativeПрогнозирование объемов продаж продукции на основании многофакторной регрессионной моделиRetail sales forecasting with application the multiple regressionru
dc.typeArticleuk
dc.subject.udc06.51.41uk
Appears in Collections:Журнал „Соціально-економічні проблеми і держава“, 2012, Випуск 1(6)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
12ktibrm.pdf6,98 MBAdobe PDFView/Open
12ktibrm.djvu713,49 kBDjVuView/Open
12ktibrm__COVER.png395,92 kBimage/pngView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.