Principi di previsione aziendale - 2° ed.

Recensioni dei lettori

Le recensioni di “The Principles of Business Forecasting” presentano opinioni contrastanti: mentre un utente lo elogia come una risorsa eccezionalmente ben scritta e completa per i professionisti delle previsioni aziendali, un altro lo critica come una cattiva scelta per un libro di testo a causa delle spiegazioni complicate e della mancanza di chiarezza.

⬤ Ben strutturato con un'ampia trattazione delle tecniche di previsione aziendale, compreso il trattamento degli outlier
⬤ forte applicazione pratica con l'utilizzo del software R
⬤ preziosi principi dei capitoli per l'applicazione delle tecniche
⬤ consigliato ai professionisti.

⬤ Complicato e difficile da leggere per gli studenti
⬤ manca di spiegazioni chiare e di un contesto per i risultati delle previsioni
⬤ potrebbe non essere adatto all'uso accademico
⬤ frustrante per gli studenti, con conseguente sensazione di confusione.

(basato su 2 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Principles of Business Forecasting--2nd ed

Contenuto del libro:

Questa seconda edizione di Principles of Business Forecasting di Keith Ord, Robert Fildes e del nuovo autore Nikolaos Kourentzes funge sia da libro di testo per gli studenti sia da libro di riferimento per i previsori esperti in diversi settori. La motivazione che ha spinto gli autori a scrivere questo libro è quella di fornire agli utenti gli strumenti e le conoscenze per fare previsioni più efficaci, basandosi sulle idee più recenti della ricerca, senza essere eccessivamente tecnici. Il libro è unico nel suo genere, in quanto fornisce un'introduzione ai metodi di previsione standard e avanzati, oltre a concentrarsi sui principi generali per guidare e semplificare la pratica delle previsioni per coloro che hanno poca o nessuna esperienza professionale. Uno dei punti di forza del libro è l'enfasi posta su serie di dati reali, che sono stati aggiornati in questa seconda edizione. Questi dati provengono da fonti governative e aziendali e sono utilizzati negli esempi e negli esercizi dei capitoli. Le tecniche di previsione sono dimostrate utilizzando una varietà di piattaforme software, oltre a “R”, e un sito web allegato fornisce macro di Excel(R) facili da usare a cui gli utenti possono accedere per condurre le analisi. Un'altra importante novità della seconda edizione è il supporto tutoriale per l'utilizzo di programmi R open-source, che rende tutti i metodi disponibili per l'uso sia nei corsi che nella pratica.

Dopo i capitoli introduttivi, l'attenzione si sposta sull'uso di metodi estrapolativi (smoothing esponenziale e ARIMA), quindi sulla costruzione di modelli statistici con la regressione multipla. Gli autori trattano anche tecniche più innovative, tra cui il data mining e i metodi di giudizio, che stanno guadagnando sempre più attenzione nelle applicazioni. La seconda edizione offre anche materiale ampliato sull'analisi dei dati, in particolare sulle reti neurali insieme al software, e sulle applicazioni che includono nuovi risultati di ricerca rilevanti e immediatamente applicabili alle operazioni, come la modellazione gerarchica e l'aggregazione temporale. Infine, gli autori esaminano le questioni organizzative relative all'implementazione e allo sviluppo di un sistema di supporto alle previsioni all'interno di un'organizzazione; ciò è rilevante per ogni manager, o futuro manager, che deve prendere piani o decisioni basati su previsioni.

Per ulteriori contenuti nelle appendici (Concetti statistici di base, Panoramica dei software di previsione e Previsione in R.), si consiglia di consultare il sito web allegato: Tutorial ed esempi), le numerose serie di dati a cui si fa riferimento nei capitoli, le macro come Exponential Smoothing e Trend Curve Marcos e Time Series Neural Network Analysis e il materiale di studio per gli studenti.