FİYAT DUYARLILIĞI ANALİZİ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
FİYAT DUYARLILIĞI ANALİZİ
Tüm kümeler için sinir ağları eğitildikten sonra, prim değişikliklerinin her küme için sonlandırma oranları üzerindeki etkisini belirlemek için sinir ağları üzerinde duyarlılık analizi yapıldı.
Duyarlılık analizini gerçekleştirmenin birkaç yolu vardır. Bir yaklaşım, değişkenlerin sistematik varyasyonuna dayanmaktadır. Belirli bir girdi değişkeninin çıktı üzerindeki etkisini belirlemek için, çıktılardaki değişimi izlerken diğer tüm girdileri sabit bir değerde tutmamız ve yalnızca ilgilenilen girdiyi değiştirmemiz gerekir.
Daha otomatik bir yaklaşım, geri yayılım adımı sırasında hesaplanan hata terimlerini takip etmektir. Hatayı girdi katmanına kadar hesaplayarak, her girdinin çıktı hatasına ne derece katkıda bulunduğunun bir ölçüsüne sahibiz. Üçüncü yaklaşım, girdi değişkenleri ile sinir ağının ilk gizli katmanı arasındaki bağlantının ağırlıklarının sıralı olarak sıfırlanmasına dayanmaktadır.
Anderson ve yardımcı araştırmacıları araştırmalarında, sinir ağlarının yalnızca doğrusal olmayan ilişkinin fonksiyon yaklaşımı için uygun olduğunu değil, aynı zamanda girdi değişkenlerinin doğasını da yüksek derecede temsil edebildiğini bulmuşlardır.
SVV ve SZW yöntemleri kullanılarak değişkenler hakkında üretilen bilgiler, etki, katkı ve değişkenlerin seçiminin yorumlanmasında bir rehber görevi görebilir. Prim bilgilerini çeşitlendirerek ve diğer tüm girdileri sabit tutarak SVV yaklaşımı ile fiyat duyarlılığı gerçekleştirdik.
Her bir “yarım” kümeden, yeni prim ve ilgili değişkenler (primdeki değişim, primdeki yüzde değişim ve yeni primin yeni sigorta bedeline oranı) dışındaki tüm değişkenler değişmeden kalacak şekilde ayrı veri setleri oluşturulmuştur.
Örneğin, küme 24 iki “yarıya” bölünmüştür; %10’dan az prim indirimi veya artışı olan sigortalılar ve %10’dan fazla prim artışı olan sigortalılardır.
Öngörülen sonlandırma oranlarını belirlemek için primde değişen yüzde değişikliklerine sahip veri kümeleri oluşturuldu ve eğitilmiş sinir ağlarına karşı puanlandı. Küme 24 için fiyat duyarlılığı analizi sonuçları örnek olarak gösterilmiştir. Primler arttıkça fesih oranlarının da arttığını gösteriyorlar.
Tutma oranlarının tahmini için uygun sinir ağı mimarisini belirlemek için deneyler yapmak üzere rastgele birkaç küme seçtik. Tahmin doğruluğunun geliştirilebilmesi için kümelerin her biri için uygun bir sinir ağı mimarisi bulmak için daha fazla deney yapılabilir.
Ancak, uygulanması zor ise, sigorta sektörünün önerilen yaklaşımı uygulaması olası değildir. Bu nedenle, belirli veriler için minimum ince ayar gerektiren basit bir yaklaşım benimsedik.
Bu araştırma sigorta sektöründe prim fiyatlandırmasına odaklanmış olsa da geliştirilen metodoloji oldukça geneldir. Aslında bu yaklaşım, rekabetçi ortamlarda ürünler için fiyatların belirlenmesiyle ilgili herhangi bir sektöre uygulanabilir. Buna perakende ve telekomünikasyon gibi sektörler dahildir.
Gölge fiyat örnek
Gölge fiyat nedir Yöneylem
Gölge fiyat hesaplama
Duyarlılık analizi çözümlü sorular
Duyarlılık analizi Excel
Duyarlılık analizi örneği
Duyarlılık analizi nasıl yapılır
Duyarlılık Analizi
Perakende Satış Tahmini için Sinir Ağları
Gelecekteki talebin tahmin edilmesi, hem makro hem de mikro seviyelerde perakende işinin planlanması ve işletilmesinin merkezinde yer alır. Organizasyonel düzeyde, satış tahminlerine, pazarlama, satış, üretim/satın alma, finans ve muhasebe gibi çeşitli fonksiyonel alanlardaki birçok karar faaliyetinin temel girdileri olarak ihtiyaç duyulur.
Satış tahminleri ayrıca bölgesel ve ulusal dağıtım ve ikmal planları için temel sağlar. Etkili envanter yönetimi için doğru satış tahminlerinin önemi uzun zamandır bilinmektedir.
Buna ek olarak, perakende satışların doğru tahminleri, özellikle önemli bir pazar payına sahip olan daha büyük perakendeciler için perakende tedarik zinciri operasyonunun iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Kârlı perakende operasyonları için, satın alma, üretim, nakliye, işgücü ve satış sonrası hizmetlerin organize edilmesi ve planlanmasında doğru talep tahmini çok önemlidir.
Perakende stokları ile satışlar arasındaki ilişkiyi toplu düzeyde inceledi ve başarılı stok yönetiminin büyük ölçüde perakende satışların doğru tahminine bağlı olduğunu buldu.
Ayrıca, doğru talep tahmininin kârlı perakende operasyonlarında kritik bir rol oynadığına ve kötü tahminlerin, perakende işinin gelirini ve rekabetçi konumunu doğrudan etkileyen çok fazla veya çok az stokla sonuçlanacağına dikkat çekildi. Başarılı tedarik zinciri operasyonları ve koordinasyonunda doğru talep tahminlerinin önemi birçok araştırmacı tarafından kabul edilmiştir.
Perakende satışlar genellikle hem mevsimsel farklılıklar hem de eğilimler sergiler. Tarihsel olarak, mevsimsel verileri modelleme ve tahmin etme, başlıca araştırma çabalarından biridir ve son birkaç on yılda birçok teorik ve sezgisel yöntem geliştirilmiştir. Farklı yaklaşımlar önerilmiş, ancak hiçbiri araştırmacılar ve uygulayıcılar arasında fikir birliğine varmamıştır. Şimdiye kadar, mevsimselliği ele almak için en iyi yaklaşımın ne olduğu konusundaki tartışmalar hala azalmadı.
Öte yandan, bir zaman serisindeki trend modelinin en iyi nasıl modelleneceği genellikle net değildir. Zaman serisi modellemeye yönelik popüler Box-Jenkins yaklaşımında, ortalamada durağanlığı elde etmek için fark alma kullanılır. Bununla birlikte, farklılaştırmanın her zaman trendi ele almak için uygun bir yol olmadığını ve lineer trend değiştirmenin daha uygun olabileceğini tartışın.
Durağanlığın doğasına bağlı olarak, bir zaman serisi farklı şekillerde modellenebilir. Örneğin, zaman serisi deterministik bir trende sahipse, lineer veya polinom zaman trend modeli kullanılabilir. Bununla birlikte, bir zaman serisi stokastik bir eğilim sergiliyorsa, rastgele yürüyüş modeli ve varyasyonları daha uygun olabilir.
Mevsimsel ve trend zaman serilerini modelleme yollarıyla ilgili tartışmalı konulara ek olarak, birçok geleneksel modelin en büyük sınırlamalarından biri, esasen doğrusal yöntemler olmalarıdır. Bunları kullanmak için, kullanıcıların verilerdeki karmaşık ilişki hakkında gerekli gerçek bilgiye sahip olmadan model formunu belirtmesi gerekir. Trend ve mevsimsel zaman serilerini modellemenin ve tahmin etmenin en iyi yolu ile ilgili literatürde bildirilen karışık bulguların nedeni bu olabilir.
Son zamanlarda yoğun ilgi gören doğrusal olmayan bir model, sinir ağı modelidir (NN). Sinir ağı modelinin popülaritesi, çok çeşitli altta yatan doğrusal olmayan davranışları simüle etme benzersiz yeteneklerine bağlanabilir. Gerçekten de araştırmalar, sinir ağının evrensel yaklaşım yeteneğinin teorik olarak desteklenmesini sağlamıştır.
Ek olarak, NN tekniğinin uygulanmasında model formu hakkında birkaç varsayıma ihtiyaç vardır. Bunun yerine, model gerçek verilerle uyarlanabilir bir şekilde oluşturulur. Bu esnek veri güdümlü modelleme özelliği, veriler genellikle bol olduğundan ve temeldeki veri oluşturma süreci pek bilinmediğinden, NN’leri birçok tahmin görevi için çekici bir araç haline getirmiştir.
Bu makalede, sinir ağı modellerini kullanarak tüketici perakende satışlarının nasıl etkili bir şekilde modelleneceği ve tahmin edileceğine ilişkin bir genel bakış sunuyoruz. Genel sinir ağı tahmini üzerine birçok çalışma olmasına rağmen, çok azı özellikle trend veya mevsimsel zaman serilerine odaklanmıştır.
Ayrıca literatürde tartışmalı sonuçlar bildirilmiştir. Bu nedenle, bu alanda yapılanların iyi bir özetine sahip olmak ve daha da önemlisi, tahmin uygulayıcıları için faydalı olabilecek kılavuzlar vermek gereklidir. Bu yazının odak noktasının zaman serisi tahmin yöntemi olduğunu belirtmek önemlidir.
Duyarlılık Analizi Duyarlılık analizi çözümlü sorular Duyarlılık analizi Excel Duyarlılık analizi nasıl yapılır Duyarlılık analizi örneği Gölge fiyat hesaplama Gölge fiyat nedir Yöneylem Gölge fiyat örnek