ANALISI E PREVISIONE DI SERIE STORICHE DI DATI MEDIANTE MODELLI STAGIONALI ARIMA: APPLICAZIONE AL CASO DEL MERCATO G.P.L.

Predicting market demand is a crucial factor for the success of companies. Supply planning, pricing and margin decisions, and marketing choices are all tied to the ability to anticipate market behavior. In this case study, an attempt is made to model the demand for LPG (liquefied petroleum gas) at several retail points located in the province of Bari. Firstly, an estimation of sales volume trends has been attempted by analyzing past behavior using the ARIMA modeling technique. Secondly, exogenous variables have been introduced as factors influencing demand, such as price differences compared to competing distributors, holiday occurrences, and weather conditions. The necessary data for developing the model has been provided by DeSal, a company that manages four fuel distribution facilities in the province of Bari.

Prevedere la domanda di mercato è un fattore determinante per il successo del- le aziende. La programmazione degli approvvigionamenti, le scelte relative a margini e prezzi e le decisioni di marketing sono vincolate alla capacità di conoscere anticipatamente il comportamento del mercato. Nel caso di studio, si presenta un tentativo di modellazione della domanda di g.p.l. per alcuni punti vendita ubicati nella provincia di Bari. In primo luogo, si è tentato di stimare l’andamento dei volumi di vendita analizzandone il comportamento passato attraverso la tecnica di modellazione ARIMA. In secondo luogo, sono state intro- dotte variabili esogene come fattori che influenzano la domanda: la differenza di prezzo rispetto ai distributori concorrenti, la ricorrenza di festività e le condizioni meteorologiche. I dati necessari per lo sviluppo del modello sono stati forniti dalla ditta DeSal che gestisce quattro impianti di distribuzione carburanti nella provincia di Bari.