Combinazioni di previsioni probabilistiche per la domanda intermittente

Questa tesi tratta l'utilizzo di combinazioni di previsioni probabilistiche per la domanda intermittente, ossia per serie storiche caratterizzate da valori interi e contenenti un alto numero di osservazioni pari a zero. Le combinazioni sono calcolate tramite il metodo del linear pooling, impiegando diverse tipologie di pesi, e sono state utilizzate per l'analisi di un ampio campione di serie storiche estratto dai dati forniti per la Competizione M5. L'obiettivo di questa tesi è l'analisi e il confronto di diversi modelli e metodi di previsione probabilistica applicati alla domanda intermittente, con particolare attenzione al confronto tra i risultati ottenuti dall'applicazione di combinazioni di previsioni con quelli derivanti dai singoli metodi che le compongono. La valutazione viene fatta sia in termini di qualità previsiva, sia in relazione alle implicazioni pratiche sulla gestione dell’inventario.