نوع المقالة : Research Paper
المؤلفون
1 جامعة السليمانية - كلية الادارة و الاقتصاد
2 جامعة السليمانية - كـلـيــة الــتــجــــارة
الملخص
التنبؤ بالمبيعات هو عملية توقع مقدار الأموال التي ستكسب خلال فترة زمنية معينة. يتم استخدامه لتحديد عدد المنتجات التي تحتاج إلى صنعها ، ومقدار المخزون الذي تحتاج إلى الاحتفاظ به في متناول اليد ، ومتى ستحتاج إلى طلب المزيد. الهدف من هذه الدراسة هو التنبؤ وتحديد الحصة السوقية للأرز باستخدام نموذج سلاسل ماركوف لأن نموذج سلاسل ماركوف هو أحد أهم النماذج الكمية التي يحتاج صناع القرار إلى معرفتها ، وتنبع أهميتها من حيث امكانية استخدامها بشكل واسع في جميع المجالات ، حيث تم تطبيقها بنجاح للتنبؤ بالنظام خلال فترة زمنية معينة. أظهرت نتائج هذه الدراسة الى أن الحصة السوقية تنقسم إلى ثلاث فترات زمنية. في الفترة الأولى صنف استهلاك الأرز تصاعدياً على النحو التالي: أصناف الأرز الأخرى ، أرز القائمة الذهبية ، أرز البطاقة التموينية ، أرز محمود ، أرز كردي ، في الفترة الثانية صنف استهلاك الأرز تصاعدياً على النحو التالي: أصناف الأرز الأخرى ، أرز الديك الذهبي ، أرز محمود وأرز البطاقة التموينية ، أرز كردي ، وفي الفترة الثالثة صنف الاستهلاك تصاعديا للأرز على النحو التالي: أنواع أخرى من الأرز ، أرز محمود ، أرز الديك الذهبي ، أرز كردي وأرز البطاقة التموينية.
الكلمات الرئيسة
- A.F. Al-Ani, A.D.K. Alhiyali (2021), “Using Markov Chains to Predict Productivity of Maize in Iraq for the Period (2019-2025)”, Applied Economics and Finance, Vol. 8, No. 5; pp.1-9
- Ahmed, D. A. (2009), “Using Markov Chains to Predict Consumer Price Index Numbers in Iraq”, The first conference of the College of Science, University of Diyala, 6(1), 1-18
- Ritonga, H. Siahaan, A. Suginam (2017), “Marketing Strategy through Markov Optimization to Predict Sales on Specific Periods”, International journal for innovative research in multidisciplinary field, Vol. 3, No. 8, pp.184-190
- Yutong, X. (2021), “Applications of Markov Chain in Forecast”, Journal of Physics: Conference Series, 1848- 012061, pp.1-4
- Permana, D. Pasaribu, U. Indranto, S. Suprayogi, S. (2018), “Convergence of Transition Probability Matrix in CLV- Markov Models”, IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 335-012046. pp.1-4
- Chen, H. Chen, H. Zhang, W. Yang, C. Cui, H. (2021),” Research on Marketing Prediction Model Based on Markov Prediction”, Wireless Communications and Mobile Computing, 2021, Article ID 4535181, pp. 1-9 pages
- Padma and C. Vijayalakshmi, "An Analysis of Continuous Time Markov Chains using Generator Matrices," International Journal of Computer Applications, vol. 35, no. 10, pp. 20-24, 2011.
- Singh, A. P., Manoj Kumar Gaur, Dinesh Kumar Kasdekar, and Sharad Agrawal, “A Study of Time Series Model for Forecasting of Boot in Shoe Industry”, International Journal of Hybrid Information Technology, vol. 8, no. 8, pp. 143 – 152, 2015
- Cardoso, G. and F. Gomide(2007), “Newspaper Demand Prediction and Replacement Model based on Fuzzy Clustering and Rules”, International Journal of Information Sciences, pp. 4799 – 4809.
- Aras J. M., Renas A.A., Mohammad M. F.(2018), “Use the Markov chains to evaluate and predict the Probabilistic Waiting Time for Asia Cell Customers Company for the period (1/9/2014 to 1/6/2015)”, journal of Kirkuk University For Administrative and Economic Sciences
Volume 8, Issue 1, Pages 495-507. - Coolen ACC. (2009),“Markov Chains” ,Compact Lecture Notes and Exercises, Department of Mathematics, King's College London.
- Chan, K. C. (2015),” Market share modelling and forecasting using Markov chains and alternative models”, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 11(4), 1205-1218.
- Tsiliyannis, C. A. (2018),” Markov chain modeling and forecasting of product returns in remanufacturing based on stock mean-age”, European Journal of Operational Research, 271(2), 474-489.
- Chen, H., Chen, H., Zhang, W., Yang, C., & Cui, H. (2021),” Research on marketing prediction model based on Markov prediction”, Wireless Communications and Mobile Computing, 2021, 1-9.
- Yutong, X. (2021, April),” Applications of Markov chain in forecast”, Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1848, No. 1, p. 012061). IOP Publishing.
- “Probability distribution “, https://www.probabilitycourse.com/chapter11/11_2_3_probability_distributions.php , Retrieved 2023-04-02
)
