Modeling time series
Authors: Βουλγαράκη Μαρία 
Published: September 2021

Ο σκοπός της παρούσας διδακτορική διατριβή είναι η πραγματοποίηση μιας ποιοτικής εμπειρικής έρευνας στην ανάλυση και υποδειγματοποίηση χρονολογικών σειρών στην ελληνική αγορά. Η ποσοτική εφαρμοσμένη έρευνα που αναπτύσσεται, αναζητά λύσεις και εξετάζει μεθόδους χρονολογικών σειρών, που μπορούν να εφαρμοστούν με επιτυχία σε δεδομένα μάρκετινγκ και να δώσουν αξιόπιστες προβλέψεις. Παρόλο που η πρακτική της πρόβλεψης δεδομένων μάρκετινγκ, όπως οι πωλήσεις, είναι μια ευρέως μελετημένη περιοχή, δεν έχει εφαρμοστεί εκτενώς στον ελληνικό τομέα πωλήσεων και συγκεκριμένα στον τομέα πωλήσεων αυτοκινήτων. Επομένως, αυτή η διατριβή αποτελεί μια πρωτότυπη προσπάθεια αναφοράς και συζήτησης διαφόρων νέων πρακτικών πρόβλεψης πωλήσεων, και αφορά πωλήσεις αυτοκινήτων στην ελληνική αγορά, ενώ εξετάζει μια ταραχώδη οικονομική χρονική περίοδο για την Ελλάδα, όπου η οικονομική δραστηριότητα ήταν υπό επιτήρηση σε ένα αυστηρά εποπτευόμενο περιβάλλον. Ο σχεδιασμός αυτής της εμπειρικής, ερευνητικής, συγκριτικής μελέτης αφορά σε πρακτικές πρόβλεψης πωλήσεων, με τη χρήση μηνιαίων στοιχείων του ελληνικού τομέα πωλήσεων αυτοκινήτων, που διατίθενται από το Σύνδεσμο Εισαγωγέων Αντιπροσώπων Αυτοκινήτων (ΣΕΑΑ) της Ελλάδας. Ο μηνιαίος αριθμός ταξινόμησης νέων αυτοκινήτων υποθέτουμε ότι ισούται με το μηνιαίο επίπεδο πωλήσεων νέων αυτοκινήτων στην ελληνική αγορά. Συνεπώς με τη χρήση μονομετάβλητων υποδειγμάτων χρονολογικών σειρών γραμμικών και μη γραμμικών, με σταθερή ή κυμαινόμενη διακύμανση γίνεται μια προσπάθεια να μετρηθούν, να αξιολογηθούν και να προβλεφθούν τα επίπεδα πωλήσεων αυτοκινήτων στην Ελλάδα. Αναπτύσσεται για τα δεδομένα μια συγκριτική ανάλυση η οποία επισημαίνει ομοιότητες και διαφορές. Η μεθοδολογία εύρεσης του καλύτερου μοντέλου χρησιμοποιεί μεθόδους υποδειγματοποίησης και πρόβλεψη χρονολογικών σειρών εντός και εκτός δείγματος, οι οποίες εφαρμόζονται εμπειρικά σε μια ποικιλία εταιρειών πωλήσεων νέων αυτοκινήτων στην ελληνική λιανική αγορά, και σε διάφορα υποσύνολα δειγμάτων, κατά το χρονικό διάστημα των δύο τελευταίων δεκαετιών (1998 έως 2016). Γίνεται εμπειρική εφαρμογή σε μια ποικιλία υποδειγμάτων χρονολογικών σειρών ενώ εξετάζονται και τα πλεονεκτήματα του μετασχηματισμού των τιμών των μεταβλητών και της εφαρμογής συνδυασμού των προβλέψεων διαφορετικών υποδειγμάτων. Στην εμπειρική έρευνα χρησιμοποιούνται απλά μοντέλα χρονολογικών σειρών, όπως το μέσο (Mean/Average) το Αφελές (Naive) και το Εποχιακά Αφελές (Seasonal Naive) αλλά και πιο εξελιγμένα, όπως τα Γραμμικά μοντέλα με εποχιακές ψευδομεταβλητές (Linear with Seasonal Dummies LMSD) τα μοντέλα Εκθετικής Εξομάλυνσης χώρου - κατάστασης, (Space Exponential Smoothing state space ETS) το εποχιακό αυτοπαλίνδρομο μοντέλο κινητού μέσου (SARIMA), και το εποχιακό αυτοπαλίνδρομο κινητού μέσου υπό συνθήκη ετεροσκεδαστικό (SARIMA-GARCH) καθώς και διάφοροι συνδυασμοί των προβλέψεων τους. Επιπλέον, διερευνάται η χρήση μετασχηματισμών δεδομένων τύπου Box-Cox, σε μια προσπάθεια βελτίωσης της ποιότητας και της απόδοσης των δεδομένων, καθώς και της προβλεπτικής ικανότητας των υποδειγμάτων, όπου αποδεικνύεται ότι παρέχει ένα ισχυρό εργαλείο για την ανάπτυξη τους. Τέλος, αναφέρεται και μελετάται η αξιοπιστία των προβλέψεων των υποδειγμάτων ενώ εξετάζεται και η προσέγγιση του συνδυασμού προβλέψεων από διάφορα μοντέλα χρονολογικών σειρών. Τα εμπειρικά ευρήματα αυτής της μελέτης έδωσαν ενδείξεις βελτίωσης των προβλέψεων και των διαστημάτων εμπιστοσύνης, με τη χρήση της κατάλληλης διαδικασίας μετασχηματισμού των δεδομένων. Επιπλέον, υπάρχει ένα κυρίαρχο συμπέρασμα ότι δεν είναι δυνατόν να υπάρχει ενιαίο μοντέλο, για όλες τις εταιρείες, που να μπορεί πραγματικά να συλλάβει και να προβλέψει τις νέες πωλήσεις αυτοκινήτων στην ελληνική αγορά. Κάθε εταιρεία πρέπει να αντιμετωπίζεται ξεχωριστά σε συνάρτηση με το χρονικό διάστημα που εξετάζεται κάθε φορά. Παρόλα αυτά, ο μετασχηματισμός δεδομένων και οι μέθοδοι συνδυασμένης πρόβλεψης αποδεικνύονται επωφελείς για τη βελτίωση της ακρίβειας των προβλέψεων για όλες τις περιπτώσεις αυτής της έρευνας. Το ξεχωριστό ενδιαφέρον αυτής της έρευνας είναι οτι πραγματοποιείται σε μια δύσκολη χρονική περίοδο για την ελληνική οικονομία. Κατά τη διάρκεια της ερευνητικής περιόδου, από το έτος 1998 έως τα τέλη του 2016 η Ελλάδα υπέγραψε τρία (3) Μνημόνια Συνεργασίας, με συγκεκριμένους όρους οικονομικής πολιτικής, που οδήγησαν στην οικονομική εποπτεία της χώρας, από την ομάδα αποφάσεων, που αναφέρεται ως ΤΡΟΙΚΑ και αποτελείται από το Διεθνές Νομισματικό Ταμείο (ΔΝΤ), την Ευρωπαϊκή Κεντρική Τράπεζα (ΕΚΤ) και την Ευρωπαϊκή Επιτροπή (ΕΕ). Η ελληνική κυβέρνηση αναγκάστηκε να εφαρμόσει μέτρα λιτότητας, που έπληξαν τους πολίτες και την οικονομική ζωή της χώρας, ως συνέπεια της εποπτείας αυτής. Οι Έλληνες καταναλωτές, λόγω της οικονομικής αβεβαιότητας, της έλλειψης ρευστότητας και της τραπεζικής κρίσης, παρατείνανε την αγορά σε διαρκή καταναλωτικά αγαθά (όπως αυτοκίνητα, έπιπλα κ.τ.λ.) με αποτέλεσμα την απότομη πτώση των νέων πωλήσεων αυτοκινήτων στην ελληνική αγορά. Η πρωτοτυπία αυτής της διατριβής είναι ότι, για πρώτη φορά οι πωλήσεις αυτοκινήτων στον τομέα της ελληνικής αγοράς καινούργιων αυτοκινήτων αντιμετωπίζονται ως χρονολογικές σειρές με δεδομένα πωλήσεων των δυο τελευταίων δεκαετιών για την ελληνική αγορά. Επιπροσθέτως, η μελέτη αυτή αναδεικνύει τα προβλήματα, που δημιουργήθηκαν λόγω της οικονομικής κρίσης στον κλάδο πωλήσεων καινούργιων αυτοκινήτων την Ελλάδα, ενώ ανοίγει νέους ερευνητικούς ορίζοντες σε εφαρμογή οικονομετρικών υποδειγμάτων σε δεδομένα αγοράς στον ελλαδικό χώρο. Εν κατακλείδι, η συμβολή στην επιστήμη αυτής της διατριβής είναι στην καλύτερη κατανόηση της αγοράς αυτοκινήτων στην Ελλάδα κα την μελέτη του καλύτερου τρόπου πρόβλεψης του επιπέδου πωλήσεων και στη βελτίωση της ποιότητας και της ακρίβειας του, ώστε να επιτευχθεί η αντιστάθμιση πιθανού κινδύνου και η μείωση της αποτυχία προβλέψεων, για τις ελληνικές εταιρείες νέων αυτοκινήτων. Οι μετασχηματισμοί των δεδομένων βελτιώνουν τα αποτελέσματα της έρευνας ενώ δεν υπάρχει ένα κοινό μοντέλο ως το καλύτερο για όλες τις χρονολογικές σειρές και για όλα τα χρονικά διαστήματα.