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저자정보
Munim Ziaul Haque (Faculty of Technology Natural and Maritime Sciences University of South-Eastern Norway Horten Norway) Fiskin Cemile Solak (Department of Maritime Business Administration Fatsa Faculty of Marine Sciences Ordu University Ordu Turkey) Nepal Bikram (Faculty of Technology Natural and Maritime Sciences University of South-Eastern Norway Horten Norway) Chowdhury Mohammed Mojahid Hossain (Department of Port and Shipping Management Bangabandhu Sheikh Mujibur Rahman Maritime University Dhaka Bangladesh)
저널정보
한국해운물류학회 The Asian Journal of Shipping and Logistics The Asian Journal of Shipping and Logistics Vol.39 No.2
발행연도
2023.6
수록면
67 - 77 (11page)
DOI
10.1016/j.ajsl.2023.02.004

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Forecasting container throughput is critical for improved port planning, operations, and investment stra tegies. Reliability of forecasting methods need to be ensured before utilizing their outcomes in decision making. This study compares forecasting performances of various time series methods, namely auto regressive integrated moving average (ARIMA), seasonal ARIMA (SARIMA), Holt-Winter's Exponential Smoothing (HWES), and the Prophet model. Since forecast combinations can improve performance, simple and weighted combinations of ARIMA, SARIMA and HWES have been explored, too. Monthly container throughput data of port of Shanghai, Busan, and Nagoya are used. The Prophet model outperforms others in the in-sample forecasting, while combined models outperform others in the out-sample forecasting. Due to the observed differences between the in-sample and out-sample forecast accuracy measures, this study proposes a forecast performance metric consistency check approach for informed real-world applications of forecasting models in port management decision-making.
#Time series prediction #Exponential smoothing #Port throughput #Forecast combination

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