Business forecasting
Kwantitatieve methoden & Technieken 3
Onderneming: Elektrische Apparaten N.V.
Werkmap: S
Team: Jodie van Vlokhoven 500761613
Maria van Veldhuizen 500757687
Klas: BE3X
Docent: J. Klouwen
Inleverdatum: 12 oktober 2018
,Elektrische Apparaten N.V. Business forecasting
Inhoud
1. Inleiding................................................................................................................................................ 3
2. Historische data ................................................................................................................................... 4
3. Trendmodellen ..................................................................................................................................... 5
3.1 Voortschrijdend gemiddelde .......................................................................................................... 5
3.2 Lineaire regressie ........................................................................................................................... 6
3.3 Exponentiële effening..................................................................................................................... 7
3.4 Seizoensmodel ............................................................................................................................... 7
4. Het beste trendmodel ........................................................................................................................ 10
4.1 Mean absolute deviation .............................................................................................................. 10
4.2 Mean squared error ...................................................................................................................... 10
4.3 Mean absolute percentage .......................................................................................................... 11
4.4 Mean percentage error................................................................................................................. 11
4.5 Seizoensmodel ............................................................................................................................. 12
4.6 Conclusie ..................................................................................................................................... 13
5. Forecast ............................................................................................................................................. 14
6. Aanbevelingen ................................................................................................................................... 15
Bijlage 1. Verklaring inspanning ............................................................................................................ 16
2
, Elektrische Apparaten N.V. Business forecasting
1. Inleiding
Storm van tegenslagen kost Elektrische Apparaten N.V. de afgelopen jaren veel winst. Na aanleiding
van dit incident heeft u, de directie, besloten om door het financieel management een business
forecasting op te laten stellen. Dit rapport is bedoeld om een beter inzicht te geven van de verwachte
situatie voor de komende twee jaar en maakt het daarmee mogelijk om in te kunnen spelen op
veranderingen. Hierdoor zal de efficiëntie en daarmee de winstmarge groeien.
Business forecasting is een manier om de toekomstige economische omstandigheden te voorspellen
op basis van informatie uit het verleden. Om een forecasting te realiseren kan keuze gemaakt worden
tussen twee hoofdgroepen: kwantitatief onderzoek en kwalitatief onderzoek. In dit rapport wordt
gebruik gemaakt van kwantitatief onderzoek, ook wel statistiek onderzoek. Bij kwantitatief onderzoek
worden statische methoden ingezet om cijfermatige informatie te analyseren en op basis daarvan
zaken te bewijzen. Kwantitatieve modellen zullen worden toegepast op de historische gegevens van
Elektrische Apparaten N.V.
Dit rapport bestaat uit een vijftal die bij elkaar het eindrapport vormen. Het eerste onderdeel bestaat uit
een beschrijving van de historische data om een beter beeld te krijgen van eventuele
seizoenpatronen. Vervolgens wordt uit een verzameling kandidaat-modellen vast gesteld welk model
het beste bij de gegevens past. In het volgende onderdeel zal aan de hand van het beste trendmodel
een voorspelling worden gemaakt om aansluitend in het laatste onderdeel aanbevelingen te kunnen
geven.
3
Kwantitatieve methoden & Technieken 3
Onderneming: Elektrische Apparaten N.V.
Werkmap: S
Team: Jodie van Vlokhoven 500761613
Maria van Veldhuizen 500757687
Klas: BE3X
Docent: J. Klouwen
Inleverdatum: 12 oktober 2018
,Elektrische Apparaten N.V. Business forecasting
Inhoud
1. Inleiding................................................................................................................................................ 3
2. Historische data ................................................................................................................................... 4
3. Trendmodellen ..................................................................................................................................... 5
3.1 Voortschrijdend gemiddelde .......................................................................................................... 5
3.2 Lineaire regressie ........................................................................................................................... 6
3.3 Exponentiële effening..................................................................................................................... 7
3.4 Seizoensmodel ............................................................................................................................... 7
4. Het beste trendmodel ........................................................................................................................ 10
4.1 Mean absolute deviation .............................................................................................................. 10
4.2 Mean squared error ...................................................................................................................... 10
4.3 Mean absolute percentage .......................................................................................................... 11
4.4 Mean percentage error................................................................................................................. 11
4.5 Seizoensmodel ............................................................................................................................. 12
4.6 Conclusie ..................................................................................................................................... 13
5. Forecast ............................................................................................................................................. 14
6. Aanbevelingen ................................................................................................................................... 15
Bijlage 1. Verklaring inspanning ............................................................................................................ 16
2
, Elektrische Apparaten N.V. Business forecasting
1. Inleiding
Storm van tegenslagen kost Elektrische Apparaten N.V. de afgelopen jaren veel winst. Na aanleiding
van dit incident heeft u, de directie, besloten om door het financieel management een business
forecasting op te laten stellen. Dit rapport is bedoeld om een beter inzicht te geven van de verwachte
situatie voor de komende twee jaar en maakt het daarmee mogelijk om in te kunnen spelen op
veranderingen. Hierdoor zal de efficiëntie en daarmee de winstmarge groeien.
Business forecasting is een manier om de toekomstige economische omstandigheden te voorspellen
op basis van informatie uit het verleden. Om een forecasting te realiseren kan keuze gemaakt worden
tussen twee hoofdgroepen: kwantitatief onderzoek en kwalitatief onderzoek. In dit rapport wordt
gebruik gemaakt van kwantitatief onderzoek, ook wel statistiek onderzoek. Bij kwantitatief onderzoek
worden statische methoden ingezet om cijfermatige informatie te analyseren en op basis daarvan
zaken te bewijzen. Kwantitatieve modellen zullen worden toegepast op de historische gegevens van
Elektrische Apparaten N.V.
Dit rapport bestaat uit een vijftal die bij elkaar het eindrapport vormen. Het eerste onderdeel bestaat uit
een beschrijving van de historische data om een beter beeld te krijgen van eventuele
seizoenpatronen. Vervolgens wordt uit een verzameling kandidaat-modellen vast gesteld welk model
het beste bij de gegevens past. In het volgende onderdeel zal aan de hand van het beste trendmodel
een voorspelling worden gemaakt om aansluitend in het laatste onderdeel aanbevelingen te kunnen
geven.
3
