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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳氏紅
研究生(外文):TRAN THI HONG
論文名稱:越南咖啡出口分析與預測之研究
論文名稱(外文):Studies on the Analysis and Forecast of Vietnam's Coffee Exports
指導教授:吳炎崑吳炎崑引用關係
指導教授(外文):Yan-Kuen Wu
口試委員:張啟昌孫衙聰
口試委員(外文):CHANG CHI CHANGSUN YA CHUNG
口試日期:2014-05-26
學位類別:碩士
校院名稱:萬能科技大學
系所名稱:經營管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:61
中文關鍵詞:咖啡預測方法平均絕對誤差百分比(MAPE)
外文關鍵詞:CoffeeForecasting methodsMean absolute percentage error (MAPE)
相關次數:
  • 被引用被引用:6
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本研究的目的在於預測越南咖啡出口的數量及金額: 利用天真法、移動平均法、指數平滑法、季節因子加法模式、季節因子乘法模式及簡單迴歸分析做為預測工具,以平均絕對誤差百分比(MAPE)為衡量預測的準確度。
本研究採資料用越南國際貿易協會(V.N. International Trade Commission)、越南經濟部統計總局(V.N.General Statistics Office)、國際咖啡組織(International Coffee Organization, ICO)等機構於西元2008 年到西元2013年每月咖啡出口的數量與金額兩項,以出口數量及金額較高的十個國家包括德國、美國、義大利、比利時、西班牙、日本、韓國、英國、中國、俄羅斯為對象進行分析。
本研究結果發現以季節因子加法模式及季節因子乘法模式等兩種方法,其預測準確度較天真法、移動平均法及指數平滑法等之項次為佳。另外利用迴歸分析法預測2013年1月至2014年2月咖啡出口之金額,對日本出口金額的預測結果,MAPE=4.62%達到高精確度。
在未來的研究方向的建議:
一、後續研究可以針對越南不同的出口項目進行預測,例如越南稻米、胡椒鹽、腰果等不同農品。
二、後續研究可以利用不同預測方法,如時間序列法,未進行預測並將結果與本研究的各種方法相比較,藉以找出更佳的預測方法。
三、後續研究可以對越南咖啡出口到各國的單價進行研究預測,供出口咖啡貿易商參考。
The purpose of this study is to explore and forecast the number and amount of Vietnamese coffee exports. We use many methods such as the naïve forecast, moving average method, exponential smoothing method, seasonal factors summing mode, seasonal factors multiplying mode, and simple regression analysis as a predictive tool to forecast the number and amount of Vietnamese coffee exports.

The real data manipulated in this study were obtained from the Ministry of Economic Affairs of Vietnam General Statistics Office. It includes the monthly number and amount of Vietnamese coffee exports in AD 2008 to AD 2013. We select the top ten countries for analysis the actual situation of Vietnamese coffee exports to major countries. They are Germany, USA, Italy, Belgium, Spain, Japan, South Korea, Britain, China, and Russia.

The results of this study reveal that. The seasonal factors summing mode and multiplying mode methods have more forecast accuracy than the naïve forecast, moving average method and exponential smoothing method respestively. Applying the linear regression analysis method for forecasting the amount of Vietnamese coffee exports in January 2013 to February 2014 yields the relatively high forecast accuracy. Especially, the value of MAPE is just 4.62% to export to Japan.

In future research we provide the following suggestions:
1. The study may target different export items of Vietnam to predict, such as rice, salt and pepper, cashew nuts and other agricultural products.
2. The study may use different forecasting methods, such as time series methods and compare the result with this study to find a better forecasting method.
3. The follow-up study may explore the price of Vietnamese coffee exports to the various countries and provide the reference for exporters.
摘要 i
Abstract ii
目錄 iii
表目錄 v
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究架構與流程 2
1.3.1 研究架構 2
1.3.2 研究流程 4
第二章 文獻探討 5
2.1預測理論的相關文獻探討 5
2.1.1預測之定義 6
2.1.2 預測概論 9
2.1.3預測之目的 10
2.2 預測方法 11
2.2.1預測方法之相關概述 11
2.2.2預測方法的應用 17
2.3 預測模式評估準則 18
第三章 研究方法 20
3.1研究設計 20
3.1.1天真預測法 20
3.1.2移動平均法 20
3.1.3指數平滑法 21
3.1.4季節因子加法或乘法模式 21
3.1.5迴歸分析流程 23
3.2研究範圍 24
第四章 資料分析 27
4.1 資料來源 27
4.2 資料分析 32
4.2.1天真預測法演算 32
4.2.2移動平均預測法 34
4.2.3指數平滑預測法 37
4.2.4季節因子加法與季節因子乘法 39
4.3 迴歸分析法 44
第五章 結論與建議 47
5.1實證分析與結論 47
5.2建議 48
參考文獻 49
附綠一 51
一、中文部份
1.于宗先,經濟預測,中央研究院經濟研究所碩士論文,民61年。
2.方世杰,市場預測方法一百種,書泉出版社,民79年。
3.李友錚,作業管理-創造競爭優勢,前程文化事業,民94年。
4.林振松,應用類神經網路於啤酒之銷售預測,國立雲林科技大學工業工程與管理研究所碩士論文,民90年。
5.林聰明、吳水丕,指數平滑法之選擇與應用,華泰書局,民70年。
6.周文賢,商情預測-理論架構與實務運作,華泰文化事業公司,民80年。
7.許志成,運用倒傳遞類神經網路建立飛機器材需求預測模式之研究,立德管理學院研究所碩士論文,民97年。
8.黃錫鴻,應用灰色理論預測半導體設備消耗性零件需求量,國立中央工業管理研究所碩士論文,民98年。
9.越南咖啡出口資料,102年5月25日取自http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=629 。
10.張憲貴,瑞士進口鐘錶在台銷售預測分析之研究,萬能科技經營管理研究所碩士論文,民99年。
11.鄧聚龍、郭洪,灰色預測原理與應用,全華圖書股份有限公司,民95年。

二、英文部份
1.Box, G.E.P., Jenkins, G.M., & Reinsel, G.C., “Time Series Analysis: Forcasting and Control,” 1977, 3rd edition, Prentice Hall International Editors.

2.Chamber, J.C., Mullick S.K. and Smith D.D., “How to choose the Right Forcasting Technique,” Harvard Business Review, 1971, July-Aug.

3.Chamberlain, J., “Estimation and Forecasting of the Demand for Tea in theUnited States,” National Cheng Kung University Graduate Institute of International Business Master’s Thesis, 2004.
4.Chase, C.W. Jr., “Selecting the Appropriate Forecasting Method,”Journal of Business Forecasting, 1997, Vol. 16, No. 3, 1996.

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6.James, F.E., “Monthly Moving Average: An Effective Investment Tools,”Journal of Financial and Quantitative Analysis, Ⅲ, September, 1968.
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9.Listone, H.A. & Turoff, M., “The Delphi method: Techniques and Applications,” MA: Addison-Wesley. 1975.
10.Lucas, B.D., & Kanade, T., “An iterative image registration technique with an application to stereo vision,” In: Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence. Vancouver, Canada, 1961.
11.Rosenblatt, F., “The Perceptron: A probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain,” Psychological Review, 1958, Vol.65.
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13.Schrieber, J., “Demand Visibility Improves Demand Forecasts,” The Journal of Business Forecasting, 2005, Vol.24, No. 3.
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16.Trigg, D.W., & Leach, D.H., “Exponential Smoothing with an Adaptive Response Rate,” Operation Research Quarterly, 1967, Vol.18.
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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