10강_기술 수요예측
1 예측의 유형
수요예측 기술예측 경제예측
예측대상
장기예측 단기예측 중기예측
예측기간
2 수요에 영향을 미치는 요인
• 현재의 경제 국면
• 제품수명주기
• 광고, 판촉활동, 품질, 신용정책,
경쟁업체의 가격, 고객의 신뢰와 태도
3 수요예측기법의 유형
수요예측기법
정성적 기법 계량적 기법
시계열 분석기법 인과형 모형
델파이법 시장조사법 패널동의법 역사적 유추법
이동평균법 지수평활법 추세분석법 시계열분해법
회귀분석 계량경제모형 투입-산출모형
선도지표법
시뮬레이션모형
4 정성적 기법
델파이법 시장조사법
패널동의법
역사적 유추법
설비계획, 신제품개발, 시장전략, 기술예측
가장 시간과 비용 많이 소모
패널 구성
유사 기존 제품의 수요에 입각
5 시계열분석기법
시계열의 구성요소
추세 계절적 변동
순환요인
우연변동
시계열의 몇 가지 가능한 패턴
(a) 추세나 계절적 변동이 없는 경우 (b) 추세는 없고 계절적 변동만 있는 경우
(c) 선형추세, 가법적인 계절적 변동 (d) 선형추세, 승법적인 계절적 변동
(e) 비선형추세, 가법적인 계절적 변동 (f) 비선형추세, 승법적인 계절적 변동
이동평균법
단순이동평균법
4개월 단순이동평균에 의한 5월의 수요예측치 F
5= ?
F
5 5 4 3 44
16
4 4
5월의 실제수요가 5였다면 4개월 단순이동평균에 의한 6월의 수요예측치 F
6= ?
월 (t) 1 2 3 4 5
실제수요 (A
t) 4 3 4 5 ?
F
6 5 5 4 34
17
4 4 25
.
• 예측의 안정성, 수요변화에 반응하는 반응도
• 장점 : 간단, 이해 용이
• 단점 : 품목 수, 이동평균기간 증가에 컴퓨터 부담
가중이동평균법
가중치를 예측하고자 하는 달의 직전 달에 0.4, 2개월 전에 0.3, 3개월 전에 0.2, 그리고 4개월 전에 0.1로 두고 4개월 가중이동평균에 의한 5월의 수요예측치 F
5= ?
5월의 실제수요가 110이였다면 4개월 가중이동평균에 의한 6월의 수요예측치 F
6= ?
월 (t) 1 2 3 4 5
실제수요 (A
t) 100 90 105 95 ?
• 예측의 안정성, 수요변화에 반응하는 반응도
• 장점 : 예측치가 수요변동을 빨리 따라가게 할 수 있음
• 단점 : 단순이동평균법보다 계산량이 다소 많음 F
5= 0.4(95)+0.3(105)+0.2(90)+0.1(100)
= 97.5
F
5= 0.4(110)+0.3(95)+0.2(105)+0.1(90)
= 102.5
지수평활법
• 지수적으로 감소하는 가중치 이용, 최근의 자료일수록 더 큰 비중을 두어 미래수요 예측
• 가장 많이 사용, 수요예측 프로그램의 대다수
• 단순지수평활법
• 고차적인 지수평활법 F
t= A
t-1+ (1- )F
t-1= F
t-1+ (A
t-1- F
t-1)
신예측치 = 구예측치 + (예측오차)
평활상수 값 결정
식품수요와 같이
실제수요가 안정적 작은 값
유행품과 같이 실제수요가
변동적 큰
값
예측오차를 최소로 하는 값 선택
추세분석법
• 시계열을 잘 관통하는 추세선을 구한 다음 그 추세선상에서 미래수요를 예측하는 방법
• 최소자승법 사용
연도 1990 1991 1992 1993
실제수요 30
1994
40 60 50 80
b a
Y
ta bt t
5 890 260 15
5 55 15 11
260 11 15
5 19
19 11
2
( ) ( )( ) ( ) ( )
( )( )
^
1995년의 수요예측치 = 19+11(6) =85
Y6^
시계열분해법
예측치 = 추세 + 계절적 변동 (가법적인 계절적 변동일 경우)
= 추세 계절지수 (승법적인 계절적 변동일 경우)
가법적인 계절적 변동과 승법적인 계절적 변동에 의한 수요예측
1994 년 1995 년 예측치
실제수요 계절변동폭 계절지수 가법적인 경우 승법적인 경우
봄 90 90-100=-10 90/100=0.9 110-10=100 1100.9=99 여름 150 150-100=50 150/100=1.5 110+50=160 1101.5=165 가을 110 110-100=10 110/100=1.1 110+10=120 1101.1=121 겨울 50 50-100=-50 50/100=0.5 110-50=60 1100.5=55
합계 400 440 440
평균계절수요치(1994 년) = 400/4 = 100 평균계절수요예측치(1995 년) = (400+1.1)/4 = 110
추세와 계절적 변동이 포함된
과거 수년간의 자료가 있는 경우 :
매년 계절지수를 구한 후 이를 평균하여 사용
계절지수의 계산
연도 분기 기간번호 매출액(백만원) 평균분기매출액 계절지수
1992 1/4 2/4 3/4 4/4
1 2 3 4
30 42 55 100
57.4 58.5
0. 958 1. 709 1993 1/4
2/4 3/4 4/4
5 6 7 8
35 46 59 120
59.5 62.5 66.0 68.4
0.588 0.736 0.894 1.754 1994 1/4
2/4 3/4 4/4
9 10 11 12
43 57 71 142
71. 3 75.5
0.603 0.755
분기별 평균계절지수의 계산
연도 1/4 분기 2/4 분기 3/4 분기 4/4 분기
1992 0.958 1.709
1993 0.588 0.736 0.894 1.754
1994 0.603 0.755
평균 0.596 0.746 0.926 1.732
1995년도의 분기별 매출액 예측치
1995 년
분기 기간번호(t)
평균분기매출액의 예측치
Y(^t = 47.8+2.63t)
평균계 절지수
추세와 계절변동 을 감안한 예측치
1/4 13 82.0 0.596 82.00.596=48.8
2/4 14 84.6 0.746 84.60.746=63.1
3/4 15 87.2 0.926 87.20.926=80.7
4/4 16 89.9 1.732 89.91.732=155.7
6 인과형 모형
회귀분석
단순선형회귀분석
회귀방정식 Y a bX
^
b n X Y X Y
n X X
a Y b X n
I i i i
i n
i n
i n
I i
i n
i n
i i n
i i n
( )( ) ( )
1 1
1
2 2
1 1
1 1
상관계수
r n X Y X Y
n X X n Y Y
i i i i
i n i
n i
n
I I
i n
I I
i n i
n i
n
( )( )
[ ( ) ][ ( ) ]
1 1
1
2 2
1
2 2
1 1
1
결정계수 r
2다중선형회귀분석
종속변수인 수요에 영향을 미치는 k개의 독립변수로 이루어진 회귀방정식
Y^ a b X1 1 b X2 2 b Xk k
기타 인과형 모형
• 계량경제모형
• 투입-산출모형
• 선도지표법
• 시뮬레이션모형
7 예측오차의 측정과 통제
평균오차
MEA F n
MSE A F
n
MAD A F
n
MAPE
A F A
n
t t
t n
t t
t n
t t
t n
t t
t t n
( )
( )
%
1
2 1
1
1
100
평균자승오차 평균절대편차
평균절대비율오차
측
정
ME, MSE, MAD 및 MAPE의 계산
기간 t
실제 수요 At
수요 예측 치
Ft
예측오차 At - Ft
절대편차
|At - Ft|
자승오차 (At - Ft)2
절대비율오차
A F A
t t
t
100%
1 53 54 -1 1 1 1.89
2 59 55 4 4 16 6.78
3 64 56 8 8 64 12.50
4 48 58 -10 10 100 20.83
5 55 50 5 5 25 9.09
6 52 55 -3 3 9 5.77
7 55 52 3 3 9 5.45
8 44 48 -4 4 16 9.09
계 2 38 240 71.40
ME = 2/8 = 0.25 MAD = 38/8 = 4.75 MSE = 240/8 = 30 MAPE = 71.4(%)/8 = 8.93%
통
제 추적지표 TS
A F M AD
t t
t n
( )
1 누적예측오차
평균절대편차
추적지표의 관리도
1 2 3 4 5 6
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3
4 관리상한선
중심선
관리하한선 추
적 지 표
기간
