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经济学 > 计量经济学

arXiv:1804.08315 (econ)
[提交于 2018年4月23日 ]

标题: 时间序列模型在呼叫中心到达预测中的统计与经济评估

标题: Statistical and Economic Evaluation of Time Series Models for Forecasting Arrivals at Call Centers

Authors:Andrea Bastianin, Marzio Galeotti, Matteo Manera
摘要: 呼叫中心的管理人员有兴趣获得准确的点预测和分布预测,以在服务质量和服务成本之间取得最佳平衡。 我们提出了一种选择呼叫到达预测模型的策略,该策略基于三个支柱:(i) 损失函数的灵活性;(ii) 预测准确性的统计评估;(iii) 使用货币指标对预测性能进行经济评估。 我们在三个每日呼叫到达序列上实现了十四种时间序列模型和七种预测组合方案。 尽管我们主要关注点预测,但我们也分析了密度预测评估。 我们表明,二阶矩建模对于点预测和密度预测都非常重要,并且简单的季节性随机漫步模型总是被更一般的规格所超越。 我们的结果表明,呼叫中心管理人员应投资于能够描述呼叫到达一阶和二阶矩的预测模型。
摘要: Call centers' managers are interested in obtaining accurate point and distributional forecasts of call arrivals in order to achieve an optimal balance between service quality and operating costs. We present a strategy for selecting forecast models of call arrivals which is based on three pillars: (i) flexibility of the loss function; (ii) statistical evaluation of forecast accuracy; (iii) economic evaluation of forecast performance using money metrics. We implement fourteen time series models and seven forecast combination schemes on three series of daily call arrivals. Although we focus mainly on point forecasts, we also analyze density forecast evaluation. We show that second moments modeling is important both for point and density forecasting and that the simple Seasonal Random Walk model is always outperformed by more general specifications. Our results suggest that call center managers should invest in the use of forecast models which describe both first and second moments of call arrivals.
主题: 计量经济学 (econ.EM)
引用方式: arXiv:1804.08315 [econ.EM]
  (或者 arXiv:1804.08315v1 [econ.EM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1804.08315
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1007/s00181-018-1475-y
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来自: Andrea Bastianin PhD [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2018 年 4 月 23 日 09:57:42 UTC (874 KB)
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