首页> 外文会议>Conference on Applied Mathematics >MODELLING OF BEER INDUSTRY DATA USING PRINCIPAL COMPONENTS AND TIME SERIES ARIMA METHODS
【24h】

MODELLING OF BEER INDUSTRY DATA USING PRINCIPAL COMPONENTS AND TIME SERIES ARIMA METHODS

机译:使用主成分和时间序列Arima方法建模啤酒行业数据

获取原文

摘要

This study explores the interaction between the main market factors - digital and non-digital advertising, atmospheric temperature, price, distribution and others on the sales volume growth. Monthly observations for almost five years have been used for a big brewery brand in Bulgaria. Multivariate and stochastic ARIMA time series models with 82% and over 95% of coefficient of determination are constructed. The models are applied for a one-month ahead forecast of the beer sales volume.
机译:本研究探讨了主要市场因素 - 数字和非数字广告,大气温度,价格,分配和其他人互动的互动。 近五年的每月观察已经用于保加利亚的大型啤酒厂品牌。 构建具有82%和超过95%的多变量和随机ALIMA时间序列模型。 该模型适用于啤酒销量的一个月提前预测。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号