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J-GLOBAL ID：201902223943944598   整理番号：19A0991490

EBITDA時系列予測事例研究:地方水道局【JST・京大機械翻訳】

EBITDA Time Series Forecasting Case study: Provincial Waterworks Authority

著者 (2件)： Khusuwan Kraisak (Master of Science Program in Information Technology, Computer Engineering, Kasetsart University, Lak Si, 10210, Bangkok) ,  Waiyamai Kitsana (Computer Engineering, Kasetsart University, Chatuchak, 10900, Bangkok)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ECTI DAMT-NCON  ページ： 239-244  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： EBITDAは企業の財務性能の尺度である。それは,組織のためのビジネス決定の方向を決定することができて,企業の間で収益性を分析して比較するために使用することができた。線形と非線形の組合せによって,適切な予測技術を決定しなければならない。本論文の目的は,EBITDAを予測するための方法論を提案することである。データ作成,予測モデル比較および評価ステップから成る3段階方法論を提案した。Provincial Waterworks Authority(PWA)の10年毎のデータを用いた結果は,最良のモデルがARIMA-ANNハイブリッドモデルであることを明らかにした。したがって,このモデルを用いて,将来におけるSelling Expenses,Operating Expense,一般的および行政的期待のような他の時系列データを予測することができる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *事例研究 ,  予測モデル ,  線形性 ,  予測技法
準シソーラス用語： 時系列データ ,  ハイブリッドモデル ,  ARIMAモデル ,  データ作成 ,  採算性 ,  財務 ,  *地方 ,  *時系列予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時系列予測 ,  研究 ,  地方