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추세예측치에 의한 수요예측 |
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2.6 추세예측치 시계열에 대한 추세선을 선형 또는 비선형식으로 추정하여 앞으로의 수요를 예측하는 방법. (1) 최소자승법에 의한 추세선의 추정 실즉치와 경향치와의 편차제곱의 합계가 최소가 되도록 하는 방법으로, 장기수요예측을 위해 최적의 직선방정식을 구하고자 하는 문제.경향선은 근사적으로 1차식으로 표현가능하다.
실제적으로는 여러 요인에 의해 오차가 발생하며, 오차를 ε이라 하면
그리고, 그 편차제곱의 합은
이 식을 최소로 하는, a, b를 구하기 위해, a, b에 대해 각각 편미분하면
이를 정리하면
이 식을 풀어 ∴ ▷ 간편법으로
H사의 과거 5년간 판매실적으로부터 1985년의 수요예측치를 구하라.
1980년을 기준 시점으로 하여 다음 표를 작성. (도표 46) 최소자승법에 의한 추세선 추정 계산표 (단위 : 만개)
∴ 회귀직선 1985년도의 예측치는 x = 5 대입하면 y = 131.9만개 (2) 계절변동 및 순환변동의 반영 (가) 순환지수의 반영 만일 1980년도 8月의 판매예측은 조건이 8月의 순환지수가 전문가 예측에 의해 0.90, 1980년 추세예측치 31.35백만원 일 경우 월평균 수요예측치 = 31.35 ÷12 = 2.61 백만원 ∴ 8월 순환지수 조정후 예측치 = 2.61 × 0.9 = 2.35백만원 (나) 계절지수의 산정과 조정 (도표 47) (도표 47) 월별 계절지수 계산 예 (단위 : 백만원) 3년간 월평균 2400 / 12 = 200 8월 계절지수 조정후 예측치 = 2.35 × 0.80 = 1.88백만원 (3) 시계열 예측치는 왜 실제와 틀리는가 (가) 동일 여건에 대한 전제 여부 추세선을 이용한 예측은 반드시 ① 기업내적, 외적 여건이 향후에도 동일할 것을 전제 ② 추정추세선의 타당성 검증으로(상관관계, 기여율) 합리성 여부 ③ 모집단을 대표할 수 있는 데이터의 신뢰도 여부 (나) 자기 상관분식의 실시 여부 시계열에 의한 예측방법, 즉 시간을 독립변수, 판매량을 종속 변수로 하는 회귀분식에 있어서 앞의 시점에서의 오차항이 다음 시점의 오차항과 비독립적일 때 시계열분석에 의한 예측결과를 왜곡시키게 되는 경우가 있는데, 이런 현상을 자기상관의 문제라 함. |
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를 구한 후, 다음 식에 대입하여 추세선을 구함.
를 구하는 방법도 가능
형에서
최소자승법에 의한 예측
출처 : 공장관리기술사(상권) 생산시스템공학 |
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