ارائه یک سیستم نوین تخمین قیمت برای تعداد زیاد کالا در فروشگاه های آنلاین (مورد مطالعه: شرکت نگین پولاد نقش جهان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس ارشد علوم کامپیوتر، دانشگاه امیرکبیر، تهران

2 دکترای مهندسی صنایع، شرکت نگین پولاد نقش جهان

3 کارشناس ارشد مدیریت بازرگانی ، شرکت نگین پولاد نقش جهان

4 کارشناسی ارشد مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف، تهران، ایران

چکیده

با توجه به تعداد زیاد کالاها در فروشگاه‌های آنلاین، تغییر روزانه قیمت کالاها و عدم امکان استعلام و ثبت این حجم از قیمت‌ها توسط اپراتورها، توسعه یک سیستم تخمین قیمت برای پیش‌بینی روزانه قیمت کالاها با دقت بالا بسیار ضروری می‌باشد. برای این منظور، در مقاله حاضر یک سیستم نوین تخمین قیمت با استفاده از ماتریس همبستگی و رگرسیون خطی، توسعه داده شده است. با توجه به خطای بالای رگرسیون خطی در پیش‌بینی قیمت‌ها، یک روش رگرسیون خطی ابتکاری جهت افزایش دقت پیش‌بینی و کاهش خطای میانگین بر مبنای تعیین اهمیت داده‌ها بر حسب زمان توسعه داده شده است. سیستم توسعه داده شده بر روی داده‌های واقعی شرکت نگین پولاد نقش جهان (آهن آنلاین) پیاده‌سازی شده است که نتایج حاکی از دقت بالای قیمت‌های تخمینی این مدل می‌باشد. همچنین نتایج مدل ارائه شده با در نظر گرفتن تغییرات نرخ دلار مورد بررسی و تحلیل قرار گرفته است. نتایج حاکی از آن است که در اکثر اوقات رگرسیون ابتکاری ارائه شده خطای کمتری نسبت به سایر روش‌های مورد بررسی دارد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

A New Price Estimation System for a Large Number of Products in Online Stores (Case Study of Negin Polad Naqsh Jahan Company)

نویسندگان [English]

  • Amirsadegh Mirgalavibait 1
  • Ali Shoja Sangchooli 2
  • Bohlool Ebrahimi 2
  • Hosein Memari 3
  • Ali kazemnasabhaji 4
1 Master of computer science, Amirkabir University of Technology
2 Ph.D of Industrial engineering, Negin Poulad Naghshe Jahan company
3 Master of business management, Negin Poulad Naghshe Jahan company
4 Master of Industrial engineering, Sharif University of Technology
چکیده [English]

Due to the large number of goods provided in online stores, the daily change of goods prices and the impossibility of querying and registering this amount of prices by the operators, it is very necessary to develop a price estimation system for daily forecasting of goods prices with high accuracy. For this purpose, in this article, a new price estimation system was developed using the correlation matrix and linear regression. Due to the high error of linear regression in price prediction, an innovative linear regression method was formulated to increase the prediction accuracy and reduce the average error based on determining the importance of data in terms of time. The developed system was implemented on the real data of Negin Polad Naqsh Jahan Company (Ahanonline.com). The results indicate the high accuracy of the estimated prices by this model. Also, the results of the presented model were examined and analyzed considering the changes in the exchange rate of US Dollar. The results show that, most of the time, the presented heuristic regression has less error than other investigated methods.
 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Price Estimation / Heuristic Regression / Correlation Matrix / Online Stores / Ahanonline
بهرامی، بهنام، قربانب، اردوان. (1393). ارزیابی کاربرد مدل‌های شبکه عصبی و رگرسیونی به منظور پیش‌بینی تنوع گونه‌ای با استفاده از برخی عوامل خاکی و فیزیوگرافی (مطالعه موردی: حوزه آبخیز خرابه سنجی ارومیه). 2، 65-80.
دشتی رحمت‌آبادی، ابراهیم، محمدی، حمید و زکریا فرج‌زاده (1390)، «ارزیابی عملکرد الگو‌های شبکه عصبی و خودرگرسیون میانگین متحرک در پیش‌بینی قیمت نفت خام ایران»،  فصلنامه مطالعات اقتصاد انرژی، سال هشتم، شماره 28، 118-97.
روستایی شهریور، پورمحمدی محمدرضا، و فرزانه درویشی (1397) «تحلیل فضایی عوامل موثر بر افزایش قیمت مسکن در کلان شهر تبریز با استفاده از ضریب هم بستگی و مدل برازش رگرسیونی»، فصل نامه مطالعات مدیریت شهری، سال دهم، شماره 33، 85-96.
زراءنژاد, منصور, کیانی, پویان, ابراهیمی, صلاح, رئوفی, علی. (1391). پیش‌بینی قیمت نفت خام اوپک با استفاده از مدل خودبازگشتی میانگین متحرک انباشته فازی. پژوهشنامه اقتصاد انرژی ایران، 107-207.
صدرالسادات، لیلا، ستوده نیا، سلمان، امیری، علی.(1396). بررسی رابطه هموارسازی سود و خطر ریزش قیمت سهام در شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران، پژوهش‌های جدید در مدیریت و حسابداری، شماره 21، 207-230.
فرج زاده، منوچهر، دارند، محمد. (1388) مقایسه روش‌های رگرسیون خطی و شبکه عصبی مصنوعی در پیش‌بینی میزان مرگ و میربه‌عنوان تابعی از دمای هوا (مطالعه موردی: تهران). تحقیقات نظام سلامت حکیم (حکیم)، 12، 45-53.
قلی‌زاده، وحیدپور، 1390، پیش‌بینی قیمت سهام با روش رگرسیون فازی، پژوهشنامهی علوم اقتصادی، 1-22.
کوه پیما جواد، ارگانی میثم، نیسانی سامانی نجمه (1399) «تخمین قیمت آپارتمان، با استفاده از رگرسیون خطی و وزن دار جغرافیایی (مطالعه موردی: منطقه 6 شهر تهران) پژوهش‌های جغرافیایی برنامه‌ریزی شهری، دوره 8، شماره 2،369-347
مدیر شانه چی، محمد حسین و ارغوان علیزاده(1385)، پیش‌بینی کوتاه مدت قیمت نفت با استفاده از شبکه عصبی، فصلنامه مطالعات اقتصادی انرژی، سال سوم، شماره 9، 1- 27.
 
Ahmed Mahoto, N., Iftikhar, R., Shaikh, A., Asiri, Y., Alghamdi, A., & Rajab, K. (2021). An Intelligent Business Model for Product Price Prediction Using Machine Learning Approach. Intelligent Automation & Soft Computing, 29(3), 147-159.
Ataman, G., & Kahraman, S. (2021). Stock Market Prediction in Brics Countries Using Linear Regression and Artificial Neural Network Hybrid Models. The Singapore Economic Review, 67(02), 635-653.
Azadeh, A. , Khakestani, M. and M. Saberi (2009), “A Flexible Fuzzy Regression Algorithm for Forecasting Oil Consumption Estimation”, Energy Policy, No. 37, pp. 5567-5579.
Budiantara, M., Gunawan, H., & Utami, E. S. (2019). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Trust in Online Store, Perceived Risk Sebagai Pemicu Niat Beli Online Pada Produk Umkm “Made in Indonesia” Melalui Penggunaan E-Commerce Marketplace. Jurnal Riset Akuntansi Mercu Buana, 5(1), 19.
Bujang, M., & Baharum, N. (2016). Sample Size Guideline for Correlation Analysis. World Journal Of Social Science Research, 3(1), 37.
Chaffey, D. (2022). E-Business and E-Commerce Management: Strategy, Implementation and Practice (5th Edition) (5th (Fifth) Edition). Prentice Hall.
Chau, K., Ma, V., & Ho, D. (2001). The Pricing of ‘Luckiness’ in the Apartment Market. Journal of Real Estate Literature, 9(1), 29-40.
Chen, C., Kim, J. B., & Yao, L. (2017). Earnings smoothing: Does it Exacerbate or Constrain Stock Price Crash Risk? Journal of Corporate Finance, 42, 36-54.
Chen, W., Zhang, H., Mehlawat, M. K., & Jia, L. (2021). Mean-Variance Portfolio Optimization Using Machine Learning-Based Stock Price Prediction. Applied Soft Computing, 100, 106943.
Ejdys, J., Ginevicius, R., Rozsa, Z., & Janoskova, K. (2019). The Role of Perceived Risk and Security Level in Building Trust in E-Government Solutions. E+M Ekonomie a Management, 22(3), 220-235.
Emioma, C. C., & Edeki, S. O. (2021). Stock Price Prediction Using Machine Learning on Least-Squares Linear Regression Basis. Journal of Physics: Conference Series, 1734(1), 012058.
Gujarati D.N. Basic Econometrics, 3rd Edition, Mc Graw-Hill International Edition 1995.
Hayton, J. W., & Blundell, M. (2021). Exploring the Relationship Between Social Class and Sport Event Volunteering. Sport Management Review, 24(1), 92-115.
Kedem B., Fokianos K. Regression Model for Time Series Analysis”. Journal of Amerian Statistical Association 2004; 99: 299.
Khashei, M., Reza Hejazi, S., & Bijari, M. (2008). A New Hybrid Artificial Neural Networks and Fuzzy Regression Model for Time Series Forecasting. Fuzzy Sets and Systems, 159(7), 769-786.
Lind D.A., Marchal W.G., Wathen S.A. Statistical Techniques in Business and Economics, 12th edition, New York, Mcgraw-Hill 2005.
Meng, Q.N., Xu, X. (2018). Price Forecasting Using an ACO-Based Support Vector Regression Ensemble in Cloud Manufacturing. Computers & Industrial Engineering, 125, 171-177.
Moskowitch, H, K. J, Kim(1993) «On Assessing the H-Value in Fuzzy Linear Regression», Journal of Fuzzy Sets and Systems, 58, 1993, Pp: 313-320.
Park, J., & Chung, H. (2009). Consumers’ Travel Website Transferring Behaviour: Analysis Using Clickstream Data-Time, Frequency, and Spending. The Service Industries Journal, 29(10), 1451-1463.
Riantini, R. E., Andini, S., Florencia, M. M., & Rabiah, A. S. (2019). E-Marketing Strategy Analysis of Consumer Purchase Decision in Indonesia Online Sports Stores. 2019 International Conference on Information Management and Technology (ICIMTech).
Seitz, C., Pokrivčák, J., Tóth, M., & Plevný, M. (2017). Online Grocery Retailing in Germany: an Explorative Analysis. Journal of Business Economics and Management, 18(6), 1243-1263.
Tseng, F. M., & Lin, L. (2005). A Quadratic Interval Logit Model for Forecasting Bankruptcy. Omega, 33(1), 85-91.
Tseng, F. M., Tzeng, G. H., Yu, H. C., & Yuan, B. J. (2001). Fuzzy ARIMA Model for Forecasting the Foreign Exchange Market. Fuzzy Sets and Systems, 118(1), 9-19.
Wen, H. Z., Sheng-hua, J., & Xiao-yu, G. (2005). Hedonic Price Analysis of Urban Housing: An Empirical Research on Hangzhou, China. Journal of Zhejiang University-SCIENCE A, 6(8), 907-914.
Whitehill, S. (2009). An Introduction to Pricing Correlation Products Using a Pair-Wise Correlation Matrix. The Journal of Credit Risk, 5(1), 97-110.
Witten, I. H., & Frank, E. (2002). Data Mining. Acm Sigmod Record, 31(1), 76-77.
Wu, B., & Tseng, N. F. (2002). A New Approach to Fuzzy Regression Models with Application to Business Cycle Analysis. Fuzzy Sets and Systems, 130(1), 33-42.
Zhang, H., Nguyen, H., Vu, D. A., Bui, X. N., & Pradhan, B. (2021). Forecasting Monthly Copper Price: A Comparative Study of Various Machine Learning-Based Methods. Resources Policy, 73, 102189.