SANTRAUKA Prognozavimas vaidina svarbų vaidmenį kiekvienos įmonės sėkmingos veiklos rinkoje pagrindimui ir numatymui, jis taip pat neišvengiamas ir pardavimų planavime. Juk tikslus produkcijos/prekių poreikio numatymas ateičiai yra svarbus optimalaus pardavimų plano sudarymo faktorius. Dažniausia prognozavimo problema - prognozės tikslumas. Dažnai prognozės būna netikslios dėl tokių priežasčių: naudojami netinkami metodai, nėra pakankamai duomenų, nėra patyrusių prognozuotojų. Šiame darbe analizuojama įmonė UAB „C&D Style“, planuoja prekių pardavimus, tačiau labai primityviu būdu - prie praėjusio laikotarpio pardavimų pridėdama tam tikrą procentą, kuriuo tikisi padidinti pardavimų apimtis sekančiame periode. Šis planavimas, kurio nebūtų galima pavadinti prognozavimu, nėra tikslus. Dėl to dažnai įmonė susiduria su problemomis, kurias būtų galima įvardinti kaip pardavimų planų neįgyvendinimu. Todėl šiame darbe keliama problema, kokius pardavimo prognozavimo metodus taikyti prekybinei įmonei, kurios asortimentą sudaro labai dinamiškos prekių grupės, kai pardavimai svyruoja, priklauso nuo sezoniškumo. Matematinėje bei statistinėje literatūroje išskiriama labai daug kokybinių bei kiekybinių prognozavimo metodų, kuriuos taikyti vienu metu yra brangu ir netikslinga. Nėra sukurta universalaus pardavimų prognozavimo metodo, kuris tiktu absoliuciai visoms įmonėms, todėl kiekviena įmonė individualiai nusprendžia kokį naudos pardavimų prognozavimo metodą: kiekybinį ar kokybinį... [toliau žr. visą tekstą] / SUMMARY The object of this graduation paper is sales forecasting. Nowadays researches have already proved that none of business can be carried out without forecast. There can be various types of forecasting. In this paper the main attention was driven to the sales forecasting. Forecasting is the process of estimation in unknown situations. Prediction is a similar, but more general term, and usually refers to estimation of time series, cross-sectional or longitudinal data. In more recent years, forecasting has evolved into the practice of demand planning in every day business forecasting for manufacturing and trade companies. The discipline of demand planning, also sometimes referred to as supply chain forecasting, embraces both statistical forecasting and consensus process. This graduation paper consists of three main parts. In the first part of the paper the analysis of the theoretical aspects of planning and forecasting are presented. The concept of planning and forecasting is being analysed, presenting the relations’ between these two aspects, also the methods of forecasting presented and analysed. The second part of the paper presents the forecast process analysis interpretive analysing the papers of various authors. In this part the author of this paper presented the process that was being used in the third part of this paper. The third part of this paper includes the analysis about CJSC “C&D Style” sales planning and forecasting. First of all the characteristics of the... [to full text]

Darbe bandoma prognozuoti stipriausios Europos krepšinio lygos Eurolygos ir VTB krepšinio lygos rungtynių baigtis. Prognozuota buvo naudojant pažingsninės logistinės regresijos metodus ir neuroninius tinklus. Taip pat, remiantis prognozavimo rezultatais, buvo rastos tikimybės laimėti vienai ar kitai komandai, kurios vėliau buvo panaudotos bandant lažintis lažybų kontoroje. Darbo tikslas - išsiaiškinti ar skiriasi prognozės prognozuojant su logistine regresija ir naudojant neuroninius tinklus. Taip pat, bandymas išlošti pinigų lyginant paskaičiuotus tikimybių įverčius su lažybų kontoros siūlomomis tikimybėmis. Gavome, kad neuroniniai tinklai prognozuoja kiek geriau už logistinę regresija. Neuroniniai tinklai prognozavo 74.2% tikslumu, logistinė regresija - 71.5%. Bandant išlošti, didesnis išlošis gavosi pasinaudojus logistinės regresijos prognozuotų rungtynių baigčių tikimybių įverčiais. Ateityje plečiant tyrimus ir suradus galimybe greičiau duomenis susirinkti, bus galima bandyti pasiekti geresnius rezultatus. / In this work there is predicting basketball game winner be using data from the strongest European basketball league Euroleague and VTB basketball league protocols. There were used stepwise logistic regression methods and neural networks for predicting results. Also, based on forecast results there were found the probabilities to win a game for the team, which were used for betting in the betting firms. The aim of the work is to find out which mathematical methods a better for forecasting: logistic regression or neural networks. Also to find out is it possible to make money from betting companies, if you know you own probabilities of winning. The result is that better forecasting is from neural networks, but more money can be made using logistic regressions. In the future, working with more data it is possible to get better rasults.

Darbo tikslas – išnagrinėti įmonės bankroto nustatymo būdus ir pasiūlyti modelį, kuris kuo tiksliau prognozuotų gręsiantį įmonei bankrotą. Darbe apžvelgiami Lietuvos Respublikos (toliau – LR) teisės aktai, reglamentuojantys įmonių nemokumą bei bankrotą ir įmonių veiklą charakterizuojantys finansinės atskaitomybės dokumentai. Analizuojami klasikiniai bankroto prognozavimo modeliai ir, pasiremiant jais, sukonstruojamas naujas bankroto prognozavimo modelis, kuriame pritaikomas neuroninis tinklas. Atlikus įvairius bandymus su skirtingais neuroniniais tinklais ir jų konfigūracijomis nustatytas optimaliausias bankroto prognozavimo modelis. Sukurtas modelis gali prognozuoti Lietuvos įmonių bankrotą tiksliau nei klasikiniai bankroto prognozavimo modeliai. Sukurto modelio tikslumas pralenkia klasikinius bankroto prognozavimo modelius prognozuojant bankrotą Lietuvos įmonėms (pagal atliktus skaičiavimus E. I. Altmano modelio tikslumas buvo 64%, naujo modelio – 74%). / During bankruptcies in Lithuania creditors in average receive 11,4 % of their claims. Bankruptcy prediction could reduce looses that shareholders and creditors encounter if it is done in time. This work describes definitions of the insolvency of commercial entities in Lithuania. It should be noticed that these definitions do not use companies financial data rather depending on different assessment methodologies. Classical bankruptcy prediction models are reviewed and used to build new prediction models based on neural networks. The new bankruptcy prediction model that was developed outperforms classical Z-Score models. This shows that neural networks can be used in upgrading old bankruptcy prediction models. One of the conclusions this research provides is that using detailed business activity category of commercial entity (EVRK code) combined with various financial ratios in prediction process improves its results. Historical financial accounting data of Lithuanian commercial entities has been used to train neural networks. The bankruptcy predictions model that was developed is optimized for Lithuanian commercial entities.

In the present work there was analysed analysis of financial condition of the enterprise, engaged in a very specific activity – sale of property of enterprises undergoing the process of bankruptcy and re-buying of debit indebtednesses. There were used three main types of analysis – vertical, horizontal and analysis of comparative indicators. There were identified the main problems, among them are to be mentioned to high indebtedness of the enterprise, ineffective management of reserves, freeze of means. It was determined that the profit rates of the enterprise were good and they were improving further. Upon comprehensive diagnosing of bankruptcy, assessing changes of separate articles and using various systems of comparative indicators, there was detected that the threat of bankruptcy is very little. In the constructive part, there were evaluated perspectives of the enterprise. Calculated prognosticated values of sales of KB “Fabiola” for the years 2006 and 2007, using the faction of hyperbola of second type. Considering specifics of the activities of the enterprise, there was evaluated dependence of sales on started procedures of bankruptcy, using correlative and regressive analysis. It was determined, that these indicators are closely coherent. Therefore, upon completion of prognostication of started bankruptcy procedures, there were evaluated perspectives of changes of sales of the enterprise.

In master‘s work JSC „Sinerta“ financial evaluation of activity outlook, were analysed and structured the newest Lithuanian and foreign country’s writers theoretical and practical researches of these subjects: financial analyse, evaluation of throw, bankrupt and prognostication. Analysing activity of company it is very important to choose best methods of financial analyse, comparative rates, to pay much attention to different signallers, which could represent for company failure or show other variant how to solve these problems, where to invest resources and so on. According to theoretical part, was analysed JSC “Sinerta” activity, evaluated comparative rates, determinate direct touch between working capital and net profit. Also was evaluated probability of bankrupt according to Altman. E, Springate, Blank models, prognosticate net profit for 2006 – 2008 year according to trend and exponential equation. Reference this analyse were offer recommendation how to solve problems. Were proved hypothesis, that JSC „Sinerta“ activity will be stable.

Nekilnojamojo turto (toliau – NT) rinka turi įtakos ekonomikos plėtrai. Efektyvus ir optimalus NT išteklių panaudojimas – pagrindinis besikuriančios NT rinkos pranašumas. Akivaizdu, kad NT rinka glaudžiai siejasi su finansų, statybos darbų, statybinių medžiagų, darbo išteklių, vartojimo prekių ir kitomis rinkomis. Siekiant numatyti šalies ekonomikos perspektyvas, būtina atsižvelgti į minėtų tarpusavyje susijusių problemų aktualumą bei svarbą, kadangi nuo situacijos NT rinkoje nemaža dalimi priklauso bendras šalies ekonomikos augimas arba nuosmukis artimiausiais metais. Vykdomas mokslinis tyrimas sieks įvertinti nekilnojamojo turto rinkos požymius, rodančius, kad kainų kilimas stabilizavosi ir kainos pradėjo mažėti gyvenamojo sektoriaus nekilnojamojo turto rinkoje, taip pat leis nustatyti veiksnius, lėmusius kainų korekciją. Šio tyrimo metu bus siekiama pateikti Kauno gyvenamojo nekilnojamojo turto rinkos perspektyvas. Tyrimo objektas – gyvenamojo nekilnojamojo turto rinka Lietuvoje. Darbo tikslas – sukurti teorinį modelį, kurio pagalba galėtume prognozuoti Kauno regiono gyvenamojo nekilnojamojo turto rinkos ateities perspektyvas trumpuoju (2 m) laikotarpiu. Siekiant šio tikslo buvo iškelti tokie uždaviniai: • Aprašyti NT rinkos teorinio ištyrimo lygį. • Išnagrinėti NT rinkos charakteristiką ir ypatybes kitų rinkų fone. • Aprašyti rinkų teorijas ir jų pritaikymą nekilnojamojo turto rinkoje. • Pateikti NT rinkų vystymosi analizės ir prognozavimo metodus. • Atlikti Lietuvos... [toliau žr. visą tekstą] / In the last few decades economic conditions has changed dramatically because of real estate market huge impact for the economy development. Obviously, that real estate market involves financial, constructional, building materials, working resources, goods, and other markets. More than once the historical guidelines of many countries had disclosed the threat of real estate market fluctuation to the harmonious development of a national economy. Encouragements of experts to resist euphoria came short of living standards’ growth and the psychological impulse that followed the tendency of residential real estate market’ growth. It was favourable for real estate developers because dwelling prices were growing and the demand was great, but since the end of year 2007, situation in real estate market’ changed. Not only in this sector but also in economy some sings of recession in trade can be observed. The object of this thesis is residential real estate market in Lithuania. The purpose is to create theoretical model, which allows forecasting residential real estate market future prospects of Kaunas region in the short time period (2 years). The main methods used in this thesis are literature analysis and (SWOT, questionnaire, nonlinear regression) residential real estate market of Kaunas region survey. The structure of this thesis is divided into three main sections: first part includes theoretical real estate market’ aspects; second part – analysis of Lithuania’ residential real... [to full text]

Designed financial distress prediction model is intended directly for the farmer (decision-maker) in order to diagnose the farm’s financial condition and predict the likelihood of financial distress, by using financial information of his farm. There are identified family farm characteristics in which family farms have higher risks to run in financial distress and are guidelines for the family farms that intend to more carefully monitor and control their financial condition. The aim of the research: after analysing the conception of financial distress and identifying the factors determining the financial condition as well as related indicators and prediction models, to methodologically justify and design financial distress prediction model of family farms. / Parengtas finansinio išsekimo prognozavimo modelis tiesiogiai skirtas ūkininkui, kuris panaudodamas savo ūkio finansinę informaciją, galėtų diagnozuoti ūkio finansinę būklę ir iš anksto numatyti finansinio išsekimo grėsmę. Disertacijoje nustatytos ir įvardintos ūkininkų ūkių charakteristikos, kurioms esant ūkiai turi didesnes grėsmes finansiškai išsekti, yra gairės ūkininkų ūkiams, kurie ketina atidžiau stebėti savo veiklą ir kontroliuoti finansinę būklę. Tyrimo tikslas – ištyrus finansinio išsekimo sampratą, identifikavus finansinę būklę sąlygojančius veiksnius, indikatorius ir prognozavimo modelius, metodologiškai pagrįsti ir parengti ūkininkų ūkių finansinio išsekimo prognozavimo modelį.

Šio darbo tikslas yra išnagrinėti neuroniniu tinklu paremtą prakybos strategiją, Markovo strategiją ir branduolių metodą, taip pat sukurti sudėtingesnį neuroninį tinklą ir visa tai pritaikyti valiutų rinkos duomenims. Analizei naudoti euro ir JAV dolerio valiutų poros kaina, kuri apima 2011 lapkričio 1 d. – 2012 gegužės 15 d. periodą. Nagrinėjama šios valiutų poros uždarymo kaina valandiniu periodu. Atlikus minėtą analizę, gauta, kad geriausius prognozių tikslumo rezultatus rodo neuroninio tinklo strategija, po to seka branduolio metodas ir galiausiai lieka Markovo strategija. O sukurto sudėtingesnio neuroninio tinklo rezultatai nėra labai geri. Analizuojant jungtinius metodus, gauta, kad tikslumas daugiausiai išauga jungiant visus tris metodus. Bet toks junginys generuoja mažiausią kapitalą. Šitai sąlygoja, kad lošiama tik kas trečiame raunde, o visais kitais atvejais yra atsisakoma nuo sprendimo priėmimo. Išnagrinėti metodai yra verti dėmesio, o kurį rinktis, priklauso nuo paties žmogaus, nes kur didesnis kapitalas, ten didesnė ir rizika. / The main aim of this work is to analyze a strategy based on the neural networks, Markovian strategies and kernel method, also to create more complex neural network and apply it all for the data of foreign exchange market. Euro and U.S dollar currency pair price was analyzed during the 1 November 2011 - 15 May 2012 period. The closing price of the hourly period was analyzed. The analysis revealed that the best forecasting accuracy shows neural network strategy, followed by the kernel method and end up with Markovian strategy. The results of created more complex neural network are not very good. The analysis of the joint methods revealed that the best accuracy obtained by combining all three methods. But it generates smaller capital than others. It happens, because bets are made only in the third of rounds, and in all other cases there is refusal to make decision. The methods are worth of attention, and which one to choice depends on the person, because bigger capital leads to higher risk.

Pirmasis darbo skyrius skirtas apgyvendinimo įmonių sampratos ir rūšių, rinkos paklausos terminų analizei. Taip pat analizuojami apgyvendinimo įmonių paklausos vertinimui ir prognozavimui taikomi metodai. Nustatyta, kad pagrindiniai apgyvendinimo įmonių paslaugų paklausos rodikliai – numerių bei vietų užimtumas, svečių nakvynių skaičius. Kaina už paslaugas įvertinama vidutinėmis parduotų numerių pajamomis (ARR) ir pajamomis tenkančioms visiems numeriams (RevPAR). Teorinėje dalyje nustatyta, kad pagrindiniai veiksniai, įtakojantys paklausos pokyčius, yra: nedarbo lygis, vartojimo kainų indekso pokytis, gyventojų skaičius, kuro kaina, valiutų kursas, paslaugų kaina bei pakaitalų kaina. Antrame skyriuje analizuojama Lietuvos apgyvendinimo įmonių pasiūlos ir paklausos struktūra. Vartotojų segmentavimas pagal atvykimo tikslą ir kilmę atskleidė, kad tarp užsienio svečių daugiausia yra apsistojusių poilsio tikslais, o tarp vietinių svečių – verslo tikslais. Šiame tyrime nustatyta, kad viešbučių vietų paklausa per analizuojamą laikotarpį išaugo 2,66 karto, o pasiūla (metinis siūlomų vietų skaičius) padidėjo apie 2 kartus. Pastebima tendencija, kad apgyvendinimo įmonių paslaugų paklausa auga didesniu tempu, nei pasiūla. Atlikus ekonominių rodiklių įtakos analizę, reikšmingiausias ryšys nustatytas tarp nakvynių skaičiaus apgyvendinimo įmonėse ir bendrojo vidaus produkto (BVP) 1 gyventojui. Trečiame skyriuje parengus apgyvendinimo įmonių numerių užimtumo prognozę, patvirtinta hipotezė... [toliau žr. visą tekstą] / The first chapter of this study is devoted to definition of accommodation enterprises, their types and market demand. The ways of estimating the accommodation market demand and forecasting methods are analyzed too. Accommodation demand is generally measured by room and place occupancy rate and visitor bed-nights spent in accommodation enterprises. The measure of the price is average room revenue (ARR) and revenue per available room (RevPAR). In theoretical part of this paper was defined, that accomodation demand is mostly influenced by unemployment rate, consumer price index, exchange rate, residents quantity, price of goods and it’s substitute price. The structure of accommodation enterprises supply and demand in Lithuania is analyzed in the second chapter. Segmentation of consumers, based on purpose of travel, represents arrivals of the foreigners for leisure purpose and the greatest part of domestic guest – for business purpose. It’s estimated that demand of accomodation places grew 2,66 times, meanwile supply - only 2 times. The tendency is that demand grows faster than supply. Analysis revealed that there are significant correlation between nights spent in accomodation enterprises and GDP per capita. The prognosis of rooms occupancy rate was calculated in the third chapter of this study and approved research hypothesis that accommodation demand will exceed supply.

Recently is topicality making wherewith more electrical energy from “clean” stockholding. Detractive hothouse gas exhaustion to the atmosphere. One “clean” energy is – wind power. Wind plans working in the commensurable electrical energy supply system, must “nuisance��. For this purpose essential wind electricity work forecast and respectively react to the situation. Wind power – station made electrical energy forecasting analysis I done sustaining by California experience. Forecasting is executable by wind forecast ground. Wind forecasts possible get from meteorological dimensional station or other institutions which doing wind range. Wind power – stations work essential to forecast at one hour 48 hours to the future. Such period is needful to other power – stations reaction. Wind power – stations worst worth to be built in the seaside zone or in the local pelagic there are not high flora or buildings. Wind power – stations can be built and in the others regions, but then increase the period of dividend.