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J-GLOBAL ID：201802255804996941   整理番号：18A1722618

非対称コスト関数を用いた残留値予測【JST・京大機械翻訳】

Residual value forecasting using asymmetric cost functions

著者 (3件)： Dress Korbinian (Humboldt-University of Berlin - School of Business and Economics, Berlin, Germany) ,  Lessmann Stefan (Humboldt-University of Berlin - School of Business and Economics, Berlin, Germany) ,  von Mettenheim Hans-Jorg (Leibniz University Hannover - Institute of Information Systems, Hannover, Germany)
資料名： International Journal of Forecasting  (International Journal of Forecasting)
巻： 34  号： 4  ページ： 551-565  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0216C  ISSN： 0169-2070  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： leasingは,新しい自動車を販売するための一般的なチャネルである。しかし,賃asing率は,契約呼気後の自動車の残留値の期待値を必要としなければならないので,リースの価格決定は複雑である。本論文は,価格決定を助けるために,res価予測モデルを開発した。リースビジネスの1つの特徴は,異なる予測誤差が異なるコストを必要とすることである。本論文の主要目的は,コスト非対称性を扱う有効な方法を同定することである。具体的には,この論文は,(i)誤差のコストの非対称関数に関する予測における以前の研究を強化することによって,文献に貢献する。(ii)以前のアプローチを系統的に評価し,それらを新しいアプローチと比較する;そして,(iii)誤差関数の非対称コストを用いた予測が,自動車リースにおける意思決定支援の品質を改善することを実証した。例えば,過大評価のコストが過小評価の2倍であるならば,予測モデル開発にコスト非対称性を組み込むことは,コストを約8%削減する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： チャネル ,  誤差関数 ,  価格決定 ,  *費用関数 ,  自動車 ,  リース ,  呼気 ,  品質 ,  予測モデル ,  予測誤差 ,  *非対称性 ,  ニューラルネットワーク ,  期待値
準シソーラス用語： 過小評価 ,  *値予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 誤差の非対称コスト ,  分位回帰 ,  ニューラルネットワーク ,  アンサンブル学習 ,  自動車産業

分類 (5件)： トラヒック理論  (ND02040C) ,  市場調査,広告  (KA06030H) ,  応用数学  (AB11000P) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非対称 ,  コスト関数 ,  残留 ,  値予測