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이동평균법을 이용하여 6월부터 12월까지의 판매량을 예측하라.
2.2월부터 12월까지의 판매량에 대해 평활상수가 α=0.2일 때와 α=0.6인 지수평활을 이용하여 예측하고 그래프를 그려서 비교하라. 단 1월의 예측치는 1월의 실제치로 한다.
3. 평
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법에 의한 예측에서는 월드컵이 반영되지 않았다. 따라서 2002년 2분기(4~6월)에 관광수익이 예측치보다는 큰 값을 가질 것으로 예상된다. 1. 기초자료분석
2. 이동평균법에 의한 예측
3. 지수평활법에 의한 예측
4. 분할법에 의한 예측
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지수 평활법 (Exponential smoothing) •••••••••••••••••••••• p 5
(1) 0.95, 0.90, 0.70 모형••••••••••̶
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법을
통해 알아보겠다. 1. 기초자료분석
(1) 무형상품 판매건수
(2) 분기별 자료의 재정리
(3) 자료의 특성 분석
2. 이동평균법
(1) MA(1), MA(2), MA(3), MA(4) 모형
(2) 예측 결과표
3. 지수평활법
(1) α = 0.05, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 0.95
(2) 예측결
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법 (델파이법, 판매원의견종합법,패널동의법,라이프사이클 유추법 등)
시계열예측기법 (이동평균법, 지수평활법)
인과관계예측기법 (회귀분석법, 투입-산출모형, 계량경제모형, 선도지표법)
수요예측기법 선정시의 고려요인
생산능력
II
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법
가. 델파이법(Delphi Method)
나. 시장조사법(Market Research)
다. 패널동의법(Panel Consensus)
라. 역사적유추법(Historical Analogy)
2. 계량적 기법
가. 시계열분석
ⅰ. 이동평균법
ⅱ. 지수평활법
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법을 통한 장기계획 수림
3. 각제품에 대한 수요예측
① 빙과류 : 정성적 예측 기법의 과거자료 유추법과 계절성을 고려한 수요 예측법
② 스낵류 : 단순 지수 평활법과 추세 지수 평활법을 통한 수요예측
③ 라면류 : 가중이동평균법
④ 유제
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있는 경우 중화되어 그 특징이 나타나지 않는다는 점 등이다.
VI. 지수평활법
이동평균법에서는 각 시점의 실적치들을 같은 비중으로 처리하는데 반하여 지수평활법(Exponential Smoothing Method)은 최근에 가까운 실적치일수록 더 큰 비중을 두어 이
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지수평활법을 이용한 수요예측
0.9, 0.8, 0.7의 평활상수를 두고 예측치를 구해봤을 때 0.9가 가장 실제치에 가깝게 나왔기 때문에 평활상수를 0.9로 두었다. 그 결과 2012년 1사분기의 2723만대로 예측되었었다.
이는 가중이동평균법을 이용한 예측
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법
순환변동C_장기적 유사한 진동양상
계절변동S
임의변동(불규칙)I
→U(판매량)= T C S I
1)최근법
2)단순평균법
3)이동평균법_최근 몇 개월
가중평균:최근자료에 가중치 1.2.3....
기하가중이동평균: 1/63, 2/63, 3/63...
회기직선:?
지수평활법:가
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