What is the best model to carry out on a time series?
Qual è il modello migliore da realizzare su una serie temporale?
Realforecast opinion: Usually, it depends on the pattern, if it’s intermittent demand series or continuous, if it’s high volume or low volume, if it has more than 2 years or history, for Seasonality detection, if trend is additive or multiplicative, if the History is broken (with events or missing data) etc. In ForecastPRO, I use automatic Expert solution, but I can choose also some other statistical model to apply, it the software says it fits. Most used family model is Exponential Smoothing (Winters, but also NA-CL for non-trended series) -> it can accept also Event Modelling. For intermittent series, Croston and Discrete; for many point without broken history -> BoxJenkins (ARIMA). I have also the option for Machine Learning and Dynamic Regression (other factors correlation). Forecast by Analogy and Component model for NPIs complete the full circle of easy-forecasting! I had good results on TOP-DOWN forecasting, when the products are the same type, and Bottom-up, when they are different. With so many options, and so much experience from US market, I can easily manage Demand in an easy and fast way!
L’opinione di Realforecast: Di solito, dipende dal modello, se si tratta di una serie di domanda intermittente o continua, se è ad alto volume o a basso volume, se ha più di 2 anni o storia, per il rilevamento della stagionalità, se il trend è additivo o moltiplicativo, se la storia è interrotta (con eventi o dati mancanti) ecc. In ForecastPRO, utilizzo la soluzione automatica di Expert, ma posso scegliere anche qualche altro modello statistico da applicare, se il software dice che è adatto. Il modello familiare più utilizzato è l’Exponential Smoothing (Winters, ma anche NA-CL per le serie non tendenziali) -> può accettare anche l’Event Modelling. Per le serie intermittenti, Croston e Discrete; per molti punti senza storia interrotta -> BoxJenkins (ARIMA). Ho anche l’opzione per il Machine Learning e la Regressione dinamica (correlazione con altri fattori). La previsione per analogia e il modello a componenti per gli NPI completano il cerchio completo della previsione facile! Ho ottenuto buoni risultati con le previsioni TOP-DOWN, quando i prodotti sono dello stesso tipo, e Bottom-up, quando sono diversi. Con così tante opzioni e tanta esperienza dal mercato statunitense, posso gestire facilmente la domanda in modo semplice e veloce!