|
2.4 이동평균법
이동평균법은 평균의 계산기간을 순차로 한개 항씩 이동시켜 가면서 기간별 평균을 계산하여 경항치를 구하는 방법으로서, 여기서는 가장 오래된 데이터는 제거하고 가장 최초의 데이터로부터 평균에 상치를 구함.
(1) 단순이동평균법
차기예측치를 현시점에서 가까운 N개의 데이터를 평균하여 차례로 구하여 나가는 방법.

여기서, : 차기예측치
: 실적치, : 이동평균항의 수
이동평균법에 의한 수요예측
어느 회사의 판매실적은 다음과 같다. 5개월 이동평균법에 의한 7, 8월의 수요를 예측하라.

 


(2) 가중이동평균법
이 방법은 최근의 자료일수록 보다 중요하게 취급하는, 즉 가중치를 부여하여 시세에 민감하게 반영할 수 있도록 한 방법.수요예측치 ED(Experted Demand)는


: 가중치, : 수요량 N : 가중치가 0이 되는 달로부터의 개월
수
가중이동평균법에 의한 수요예측
다음은 어느 회사의 판매실적을 나타낸 것이다. 이 회사의 8월의 판매량을 가중이동평균법에 의하여 예측하라.
(표 2-4) 판매량 (단위 : 백만원)

(풀이)
시세치를 먼저 구하면(도표 44) 가중이동평균법의 계산표

(3) 이동평균법의 특징
▷ 장점
▷ 단점
① 판매자료가 선형을 이루지 않을 때 정확성 감소
② 미래예측용 수학적 모형을 만들 수 없는 점
③ 시계열자료의 앞뒤 몇개 기간의 자료를 이용할 수 없게 된다.
④ 가중평균의 대상기간인 N의 값을 정하는 기준이 없다.
⑤ 가중치를 왜 N기간에 대해서만 부여해야 하는지가 불명확하다.
|