Time Series Forecasting of Nickel Sales in Nickel Mining Companies Listed on Indonesia Stock Exchange (IDX)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to analyze nickel sales forecasting using time series forecasting with the help of Microsoft Excel and then compare the pattern between Nickel Mining Companies listed on IDX (Indonesia Stock Exchange). This research uses a quantitative descriptive study with a forecasting method. The data used is secondary data, which is sales data contained in the financial statements of nickel mining companies listed on the IDX (Indonesia Stock Exchange) from 2015-2023. There are a total of 43 data. The results of this study show that the highest sales forecast from PT Aneka Tambang Tbk's nickel sales is in quarter 4 of 2024 of IDR 16,4 trillion, and the lowest forecast is in quarter 1 of 2024 of IDR 3,4 trillion. On the other hand, the highest nickel sales forecast from PT Vale Indonesia Tbk is in the 4th quarter of 2024 of IDR 19,3 trillion, and the lowest forecast is in the 1st quarter of 2024 of IDR 4,3 trillion. The patterns formed on the forecasting plot graphs of the two companies tend to be the same. The sales trend and forecasting trend are also the same, there is an increase and show good business prospects and nickel sales.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle