1. 수요 예측(Demand Forecasting)

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1 1. 수요 예측(Demand Forecasting)
(1) 개요 과거 자료를 사용하여 미래를 추정하는 것으로서 보장된 향후 계획이 있다면 예측은 불필요. 정확하게 예측하는 기법은 아직 없다. 예측에 영향을 주는 요소 세계시장/국내시장의 경제상태 산업계 동향 시장동향 - Life Cycle 수명주기 - 유행/디자인 - Trend - 광고/판촉활동 기술진보의 방향 예측시 검토사항 효율적인 자재관리 고객서비스 개선 자본의 효율적 활용 노사간의 원만한 관계

2 과거 일정기간동안에 어떤 값을 가졌는가에 대해 분석하고 미래를 예측하는
(2) 시계열 예측 과거 일정기간동안에 어떤 값을 가졌는가에 대해 분석하고 미래를 예측하는 방법을 말한다. 4가지 변동 요소 ① 추세변동 (Trend Movement) : 장기간에 걸친 변동으로 상승, 하강을 나타내는 상태의 변화. - 인구수준, 소득수준의 증가 ② 순환변동(Cyclical Fluctuation) : 1년이상 일정한 주기로 반복되는 변동 - 경기순환 ③ 계절변동(Seasonal Variation) : 단기간의 비교적 규칙적 반복적을 나타나는 변동. - 청량음료, 선풍기, 아이스크림 ④ 불규칙변동(Random Variation) : 단기간에 걸쳐 불규칙적인 상, 하 변동 1) 전기 수요법 가장 최근의 실제 수요량을 다음기간의 예측치로 함. 비용이 들지 않고 사용이 쉽다. 불규칙 변동에 과민반응 2) 산술평균법 과거 수요 자료의 평균을 사용하여 예측한다. Ÿt = 기간 i에 대한 예측수요 Yt = 기간 I의 실제 수요 n = 기간수(과거 수요자료의 수) Ÿ = Yt /n 불규칙 변동을 평활 · 과거자료와 최근자료가 동일 가중치 추세변동에 뒤쳐짐 현상 계절변동을 반영하지 못함 수요가 안정적인 경우 적절

3 3) 이동평균법 Ÿt = Yt /n 4) 계절지수를 구하여 예측하는 방법 월 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
이해하기 쉽고 비용이 적게 든다. 포함되는 모든자료에 동일 가중치를 부여한다. n값이 큰 경우 추세변동이나 계절변동에 뒤쳐져 반응한다. (연습) 다음자료를 이용하여 5기간 이동평균법으로 기간 7의 예측치를 계산 기 간 자료의 나이 수 요 4) 계절지수를 구하여 예측하는 방법 월 합계 평균xi 계절지수 Si ① 계절지수를 구하는 방법 STEP1 : 매월 합계를 4년간에 걸쳐 구한다. SPEP2 : 매월 합계를 4로 나누어 평균Xi를 구한다. STEP3 : 편균Xi를 12개월에 걸쳐 합계하고 12로 나누어 Xo를 구한다. STEP4 : 계절지수는 Xo를 사용하여 12개월의 평균치 Xi에 대하여 게산한다. Si = Xi/x * 100

4 5) 회귀분석 y y y X X X ② 계절변동 제거후 변동을 구한다. = 원계열 * 100/Si
③ 장래에 대한 예측치를 구하는 방법 STEP1 : 원계열 Data로 그래프를 그려 1차 경향식을 구한다. y = a + bx STEP2 : 경향식을 그대로 예측하려는 기간까지 연장한다. Y = a + bx + cx2 STEP3 : 예측치를 구한다. = 경향치 * Si(계절지수)/100 5) 회귀분석 예측변수에 대한 시간적 관계를 설정 단순 회귀 분석은 두 변수 중 한쪽의 독립변 * (시간)을 확정변수로 하고 다른 한쪽의 종속변수 Y를 확률 변수로 한다. Yi = a + b xi b = (xi - x)(yi - y) / (xi - x)2 y y y 정의 선형관계 X 부의 선형관계 X X 계산순서 ① 회귀계수 결정 ② 상수 a 결정 ③ 회귀 방정식 산출 y = a + bx

5 6) 지수평활법 (예제) 동아 일레콤㈜의 ‘96년부터 2000년까지의 실제수요가 다음표와 같을때 2001년의 예측치를 구하라
(예제) 동아 일레콤㈜의 ‘96년부터 2000년까지의 실제수요가 다음표와 같을때 2001년의 예측치를 구하라 n 연도(x) 수요량(y) y x xy (x - x) (x - x)2 (y - y) (y - y) 2 (x - x)*(y - y) ‘ ,468 ‘ ,005 ‘ ,730 ‘ ,189 ,600 합계 평균 y = (2001) = 6) 지수평활법 가중 이동평균을 이용한 예측 오랜기간의 실적기록이 필요하지 않다. Data 처리 소요시간이 적다. 변화의 속도처리가 빠르다. 공식 새로운 추정치 = *당월의 수요 + (1 - )(전월 평균수요) 0.01 <  < ; 평활계수(일반적)  : 작은값 : 추세나 계절변동이 불규칙 변동에 비해 작은경우 큰 값 : 최근의 수요자료에 큰 비중을 두는 경우. 추세나 계절변동이 불규칙 변동에 비해 큰 경우 (연습) 기간 4의 예측치가 60이고  = 0.3 일때 기간 6의 수요 예측치를 계산하시오 기간 수요량

6  과거 일정기간동안에 어떤 값을 가졌는가에 대해 분석하고 미래를 예측하는
(3) 정성적(주관적) 예측 기법  과거 일정기간동안에 어떤 값을 가졌는가에 대해 분석하고 미래를 예측하는 방법을 말한다.  분석시간이 없거나 계량적 지식이 부족한 경우에 사용. 1) Delphi Method(델파이법) 1948, Rand社 Helmer에 의해 개발. 기술예측용으로 개발  수요예측에도 이용. 전문가들을 초빙하여 몇 Group으로 나누어 질문을 한다음 충분한 의견일치를 볼 때 까지 최소 3-6회 계속 장점 : 예측자료가 없어도 예측이 가능 유력자의 판단이 영향력을 끼치지 않는다. 단점 : 시간과 비용이 많이 든다. 창의력의 자극이 없다. 2) 영업사원 의견 종합법 고객과 접촉하는 일선 영업사원들의 의견을 종합하여 수요예측. 최근의 동향에 지나치게 영향을 받을수 있다. 적은 비용으로 예측이 가능하다. 고객이 좋아하는 것과 구매하는 것은 별개이므로 주의를 해야함. 3) 경영자 판단 마케팅부서, 생산부서, 재무관리 부서의 경영자들의 의견을 종합하여 예측치 결정 경영자의 주관적 판단에 의존하며 책임이 분산

7  한 변수에 대한 지식을 사용하여 다른 변수의 값을 예측  예측변수와 관련 있는 경제지표를 찾는다.
4) 시장 조사법 직접 소비자의 의견을 수집하고 이를 분석하여 예측치 결정. 비용이 많이 소요되지만 가장 정확한 방법. 전화, 설문조사, 직접방문등의 방법을 사용. (4) 경제지표 활용법  한 변수에 대한 지식을 사용하여 다른 변수의 값을 예측  예측변수와 관련 있는 경제지표를 찾는다. 국민 총생산, 개인수입, 은행예금, 인터넷 가입자 수  지표와 예측변수간의 인과관계를 찾는다.  관련식을 추산 활용한다. (4) 계량경제 관계되는 변수간의 상호관계를 설명하는 방정식을 사용. 공급, 가격, 소비자 구매력등 관련변수들간의 관계.  행태적 관련  기술적 관련  제도적 관련  등식 관련