Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/301
Πλήρης εγγραφή μεταδεδομένων
Πεδίο DCΤιμήΓλώσσα
dc.contributor.authorEmrouznejad, Ali-
dc.contributor.authorRostami-Tabar, Bahman-
dc.contributor.authorPetridis, Konstantinos-
dc.date.accessioned2019-10-30T08:11:20Z-
dc.date.available2019-10-30T08:11:20Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier10.1016/j.techfore.2016.07.004en_US
dc.identifier.issn00401625en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.07.004en_US
dc.identifier.urihttps://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/301-
dc.description.abstractTo compare the accuracy of different forecasting approaches an error measure is required. Many error measures have been proposed in the literature, however in practice there are some situations where different measures yield different decisions on forecasting approach selection and there is no agreement on which approach should be used. Generally forecasting measures represent ratios or percentages providing an overall image of how well fitted the forecasting technique is to the observations. This paper proposes a multiplicative Data Envelopment Analysis (DEA) model in order to rank several forecasting techniques. We demonstrate the proposed model by applying it to the set of yearly time series of the M3 competition. The usefulness of the proposed approach has been tested using the M3-competition where five error measures have been applied in and aggregated to a single DEA score.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.sourceTechnological Forecasting and Social Changeen_US
dc.subjectFRASCATI::Natural sciences::Mathematics::Applied Mathematicsen_US
dc.subjectFRASCATI::Natural sciences::Mathematics::Statistics and probabilityen_US
dc.titleA novel ranking procedure for forecasting approaches using Data Envelopment Analysisen_US
dc.typeArticleen_US
dc.typePreprinten_US
dc.contributor.departmentΤμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικήςen_US
local.identifier.volume111en_US
local.identifier.firstpage235en_US
local.identifier.lastpage243en_US
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
Forecast_DEA -TFSC.pdf315,53 kBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.