基于特征的间歇性需求预测组合：偏差、精度与库存影响
应用统计
2022-09-01 v2 计量经济学
统计计算
摘要
间歇性需求预测是生产系统与供应链管理中的一个普遍且具挑战性的问题。近年来，从学术与实践角度开发间歇性需求预测方法日益受到关注。然而，预测组合方法虽在快动时间序列预测中已取得具竞争力的表现，却鲜少受到关注。本研究旨在考察若干现有预测组合方法的实证结果，并提出一种用于间歇性需求预测的广义基于特征的框架。所提框架已被证明可基于两个真实数据集提升点预测与分位数预测的精度。此外，还提供了关于特征、预测池与计算效率的一些分析。研究结果表明所提方法在间歇性需求预测中的可理解性与灵活性，并为库存决策提供了见解。
引用
@article{arxiv.2204.08283,
title = {Feature-based intermittent demand forecast combinations: bias, accuracy and inventory implications},
author = {Li Li and Yanfei Kang and Fotios Petropoulos and Feng Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.08283},
year = {2022}
}