Sales Forecasting based on Economic Indicators for a Construction Company

Abstract

Ehitussektori tulemused on tihedalt seotud makromajandusliku keskkonnaga, mis mõjutab oluliselt nii ettevõtete investeerimisotsuseid, kui ka sektori üldist turudünaamikat. Hoolimata selle olulisusest on müügitulu prognoosimine ehitussektoris keeruline, kuna sektor on väga tundlik majanduse kõikumiste suhtes. Müügitulu ennustamine toetub traditsiooniliselt alt-üles lähenemisele, kus prognoosimisprotsess algab üksikute äriüksuste eelarvete koostamisest ja liigub ülespoole, prognoosimaks ettevõtte kui terviku kogu müügitulu. See meetod võib aga eirata laiemaid majandustrende, jättes arvestamata turudünaamika ja ettevõtte tegevuste vahelise olulise seose. Meie uuring käsitleb seda väljakutset, integreerides ühtsesse prognoosimismudelisse nii ajaloolised müügiandmed kui ka makromajanduslikud näitajad. Erinevate arvtunnuste komplektide loomise ja süstemaatilise hindamise kaudu näitame, kuidas iga komplekt aitab kaasa ennustustulemuste parandamisele. Igal andmekogumil rakendasime viit eelvalitud regressorit, eesmärgiga valida mudel, mille mõõtmisviga koos vastava variatiivsusega oleks võimalikult väike. Töövoo osana viisime läbi ka hüperparameetrite optimeerimise, et parandada iga regressori ennustustäpsust. Võrdlesime tulemusi Nasdaq Tallinna börsi poolt avalikele ettevõtetele kehtestatud 10%-lise olulisuse lävendiga, et hinnata vea olulisust. See lähenemine mitte ainult ei vii ettevõtte tulemusprognoose kooskõlla väliste majanduskeskkonna mõjudega, vaid parandab ka mudeli täpsust lähteandmete täiustamise ja parameetrite optimeerimise kaudu. Uuring viidi läbi Nordecon AS-i, juhtiva börsil noteeritud ehitusettevõtte müügitulu andmetel. Tulemusena loodi täpsem raamistik müügitulu kvartaalseks ennustamiseks, millele tuginedes on võimalik parandada ettevõtte otsustusprotsesse.