CHO3. 수요예측 1

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혜자 빈
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1 CHO 1

2 KEY WORDS 수요예측 (demad forecastig) 정성적방법 (qualitative method) 델파이법 (Delphi method) 정량적방법 (quatitative method) 시계열분석법 (time series aalysis) 지수평활법 (expoetial smoothig method) 인과형법 (causal method) 단순회귀분석 (simple regressio aalysis) 선형회귀모형 (liear regressio model) 2

3 목 차 수요예측의의의 수요예측방법의종류 정성적수요예측기법 정량적수요예측기법 인과형예측기법 선형회귀모형 예측기법의적용분야 3

4 01 수요예측의개요 수요예측 (demad forecastig) 의정의 과거자료를기본으로미래의일정기간에대한기업의 ( 제품 ) 이나 ( 서비스 ) 에대한수요를예측하는것. 예측이란? : 미래수요에대한추정치를산출해내기위한기법으로지속적인 검토와조정을필요로하는연속과정. 수요예측의중요성 수요예측에따라 ( 판매계획 ) 이수립되고판매예측은미래판매량을추산하고주요계획으로 ( 재무 ), 자재, 생산계획, ( 생산능력 ), 인력, 마케팅계획등이있음. 4

5 [ 수요예측과생산계획과의관계 ] 수요예측 판매예측 재무계획 마케팅계획 구매계획 인력계획 생산계획 생산능력계획 5

6 02 수요예측의유형 수요예측유형 시간의흐름에따라장기, 중기, 단기수요예측으로구분. 예측대상별유형 - 기술예측 : 기술진보율의예측. - 경제예측 : 미래의경제상황에대한예측. - 수요예측 : 미래의일정기간에대한기업의제품이나서비스에대한수요예측. 예측기간별유형 - ( 장기수요예측 ):2 년이상의기간을대상으로예측 기업의전략적의사결정 공장입지, 생산능력계획, 설비투자계획, 레이아웃과생산능력결정및확장 - ( 중기수요예측 ):6 개월 2 년정도의기간을대상으로예측. 총괄계획 (APP), 인력계획, 자재계획, 외주계획 - ( 단기수요예측 ):6 개월이내의일별, 주별, 월별예측. 주일정계획, 생산수량 ( 일, 주, 월, 분기 ), 조립계획 6

7 생산관리상의예측용도와예측기법 예측용도 예측기간 요구되는 정확도 적합한예측기법 공정설계장기중간 정성적기법과 인과형모형 생산능력계획 설비계획 장기 중간 정성적기법과 인과형모형 총괄계획 중기 높음 인과형모형과 시계열분석기법 일정계획 단기 매우높음 시계열분석기법 재고관리단기매우높음시계열분석기법 7

8 03 수요의패턴변화 시계열변동에따른수요패턴변화는추세변동, 주기성변동, 계절성변동, 불규칙변동의 4 가지패턴. 1 추세변동 (tred movemet)= 경향패턴 - 장기변동의전반적추세, ( 시간 ) 흐름에따라수요가증가또는감소하는경향 - 선형적추세, 비선형적추세 2 주기 ( 순환 ) 적변동 - 계절성패턴과유사, ( 반복 ) 되는주기의길이와변화의폭이주기마다다르게나타남. 3 계절성변동 - 반복적인길이와변화의모양이대체로동일. - 1년주기로 ( 계절 ) 에따라되풀이되는변동 ( 예 : 에어컨, 빙과류, 난방기등 ) 4 불규칙변동 = 우연변동 - 무작위적인변동 (radom variatio), ( 돌발적 ) 불분명한원인에의한변동. 즉. 정치, 사회등여러예측을할수없는이유로불규칙하게변화 8

9 v 수요의패턴 9

10 v 시계열분석모형의형태 시계열분석기법에서는시계열의구성요소의크기와형태를파악한다음, 이를미래에투영하여수요를예측함. 시계열분석기법에서주로고려되는구성요소는평균수준, 추세및계절적변동. ( 예측이나통제가불가능한우연변동과장기적이고예측이쉽지않은주기적변동은제외 ). 시계열분석모형은구성요소가상호어떻게결합돼있느냐에따라 승법모형과가법모형으로구분됨. 10

11 시계열분석법 - 시계열분석법에서는시계열자료를구성요소들로분석하여수요를예측. 추세와계절적변동의결합형태 - 가법적인계절적변동 추세와관계없이계절적변동의폭은언제나일정수요 = 추세 + 계절적변동 - 승법적인계절적변동 추세에따라계절적변동의폭이변함. 수요 = 추세 계절지수 11

12 v 시계열의패턴 12

13 예 2000 년 2001 년예측치 계절 실제수요계절변동폭계절지수 가법적인 경우 승법적인 경우 봄 =-10 90/100= = = 99 여름 = /100= = =165 가을 = /100= = =121 겨울 =-50 50/100= = = 55 합계 평균계절수요치 (2000 년 )=400/4=100 평균계절수요예측치 (2001 년 )=440/4=110 13

14 04 수요예측방법의종류 정성적기법 : 수치가아닌문자로설명하는분석 - 개인의주관이나판단또는여러사람들의의견에입각하여수요예측 - 주로중 장기예측에사용 정 ( 계 ) 량적기법 : 수치로측정하고표현하는분석 - 시계열분석기법 과거의역사적수요에입각하여미래수요예측 주로단기및중기예측에사용 ( 생산계획및재고관리에유용한기법 ) - 인과형모형 수요와밀접하게관련되어있는변수들과수요와의인과관계를분석하여미래수요를예측 주로중 장기예측에사용하며시계열분석기법보다더정확한예측 14

15 정성적 (qualitative) 예측방법 = 주관적, 판단적 ( 직관력에의한방법 ) 1델파이법 2판매원의견종합법 3경영자의견법 4위원회합의법 정량적 (quatitative) 예측방법 = 객관적 (1) 시계열예측방법 (time series aalysis) 1전기수요법 2이동평균법 : 단순, 가중이동평균법 3지수평활법 4최소자승법 => 선형회귀모델참조 ( 조사에의한방법 ) 5시장조사법 ( 유추에의한방법 ) 6자료유추법 7라이프사이클유추법 (2) 인과형예측법 (causal method) 1 단순회귀모델 : 선형회귀모델, 지수형회귀모델포물선형모델 2 중회귀모델 기타 : 시뮬레이션 (simulatio) 모델사용법 15

16 v 정성적수요예측기법 주로 인간의판단에의한수요예측기법 으로주관적수요예측기법또는 (subjective forecastig method) 질적방법이라하며주로 ( 장기예측 ) 에사용. 1델파이법 (Delphi method) 예측하고자하는대상의전문가그룹을선정한 ( 전문가 ) 들에게여러차례설문지를돌려의견을수렴함으로써예측치를구함. 시간과비용이많이드는단점이있으나예측에불확실성이크거나과거의자료가없는경우에유용 ; 특히설비계획, 신제품개발, 시장전략등을위한장기예측이나 ( 기술예측 ) 에적합 2 위원회합의법 (pael cosesus) = 패널합의법 - 경영자, 판매원, 소비자등으로 ( 패널 ) 을구성하여자유롭게의견제시를통해예측치를구함. ( 장 ) 단기간에저렴한비용으로적용. ( 단 ) 설득력이강한사람의영향을받아참된의견을반영하지못하는경우도있음 ( 집단사고 group thikig) 16

17 3 경영자의견법 = 중역의견법 (executive opiios) - 신제품개발등과거의실적자료가없거나자료가부족한경우사용 ( 장 ) 기술예측을위해사용. ( 단 ) 통제불가능한위험에빠질수있음. 경영자들의능력에따라차이많이발생, 정확도가높지않음. 4 판매원의견종합법 (sales force composites) 판매원에게수요의추정치를작성하게하고이를근거로예측하는방법 ( 장 ) 비교적단기간내에저렴한비용으로특별기술없이도수행가능 ( 단 ) 예측이최근의동향에지나치게영향을받을가능성이있음. 판매원의개인적편견이나욕심이반영되어부정확해질수있음. 5 시장조사법 (market research) 설문지, 직접인터뷰, 전화에의한조사, 시제품발송등여러가지방법을통해 ( 소비자 ) 들의의견을조사함으로써수요를예측 - 대표적인설문방법 : 우편, 전화, 개인면접등 ( 장 ) 정확한결과예측가능. ( 단 ) 많은비용과시간이소요. 17

18 6 자료유추법 (historical aalogy) 기존제품과유사한제품을시판하고자할때그제품의성공여부를예측하기위하여기존제품과관련된도입기, ( 성장기 ), 성숙기를거치면서수요가성장해갔는가에입각하여유추자료를사용하는기법 - 유추에의한예측방법으로, 특정자료가없을때사용하는기법 예 ) 칼라TV 시장및수요예측시과거흑백 TV의수요량등자료활용 7 라이프사이클유추법 (life cycle aalogy) 전문가의도움또는경영자의경험에의해제품의라이프사이클을판단하여 수요를예측하는방법 18

19 v 정량적수요예측기법 과거의객관적자료를바탕으로미래수요예측의 ( 시계열분석법 ) 과 인과형분석법 으로구분함. 시계열 : 일정한시간에따라변화하는수요량을관찰후얻어지는일련의과거자료관측치를시계열에따라그래프로표현 ( 예 : 일별, 주별혹은월별매출자료 ) - 주로단기및중기예측에사용 ( 전기수요법, 이동평균법, 지수평활법, 최소자승법등 ) 인과형모형 : 수요와밀접하게관련되어있는변수들과수요와의인과관계를분석하여미래수요예측. - 주로중 장기예측에사용 - 회귀분석 : 단순회귀모델, 중회귀모델 시계열분석법 1 전기수요법 (last period method) = 초보적예측법 최근의실적치를바로다음기의예측치로사용 ( 예 ) 전기수요 12월 : 1,000개일때, 당기수요예측 (1월) =? => 당기수요예측값 = 1,000개 산식 : F t = A t -1 즉, t기의수요예측치 = 전기 (t-1) 의실적치 19

20 2 단순이동평균법 (simple movig average method) - 시계열에계절적변동이나급속한증가또는감소추세가없고 ( 우연변동 ) 만이 크게작용하는경우에유용 - 이동평균을통하여우연변동을제거 - 예측하고자하는기간의직전일정기간동안의실제수요의단순평균치를 예측치로함. a 데이터수 : b 산술평균값을구함 산식 : Ft å At i = = 1 또는 - i 단, F t = 기간 t -1 기의수요예측치 A t-1 = 기간 t -1 기의실제수요 = 이동평균기간 A t-1 + A t A t-n 20

21 예 - 실제수요 월 (t) 실제수요 (A t ) ? - 이동평균기간 :3 개월 월의수요예측치 :F 4 = = = 160 개 월이경과하여 4 월의실제수요가 180 였을때 3 개월단순이동평균에의한 5 월의수요예측치 F 5 F 5 = 이동평균기간의결정 = 180 개 - 이동평균기간을길게할수록우연요인이더많이상쇄되어예측선은고르게 되나수요의실제변화에는늦게반응 - 이동평균기간은예측의안정성과수요변화에반응하는반응도간의상충관계를 적절히고려하여선택 21

22 3 주및 6 주단순이동평균법에의한수요예측 기간 실제수요 주단순이동평균에의한예측치 주단순이동평균에의한예측치 수요 기간 ( 주 ) 실제수요 3 주단순이동평균에의한예측치 6 주단순이동평균에의한예측치 22

23 3 가중이동평균법 - 직전 N 기간의자료의합이 1 이되는가중치를부여한다음, 가중합계치를예측 치로함. ( 예제 ) 판매실적 : 1 월 120 개, 2 월 170 개, 3 월 190 개이며, 각각의가중치는 0.2, 0.3, 0.5 로할경우 4 월예측값은? 풀이 ) 월 실수요 (A t-1 ) 가중치 (W t-1 ) A t-1 W t ? ( 계 =1) (170) 즉, 4 월예측값 = ( ) + ( ) + ( ) = 170 개 산식 : F t = å i = 1 W t -i A t -i 또는 F t =W t-1 A t-1 +W t-2 A t-2 + +W t- A t- 여기서 F t = 기간 t 의수요예측치 A t -1 = 기간 t -1 기의실제수요 W t -1 = 기간t -1 기에부여된가중치 å W t - i = i =

24 4 지수평활법 v 지수적으로감소하는가중치를이용, 최근자료일수록더큰비중을두고오래된 자료일수록더작은비중을두어미래수요예측. - 지수평활법에는단순지수평활법과추세나계절적변동을보정해나가는고차적인 지수평활법이있음. - 단순지수평활법은이동평균법과마찬가지로시계열에계절적변동, 추세및 순환요인이크게작용하지않을때유용 아래산식의지수평활계수 α 값이클수록최신자료를많이반영한것임. 산식 F t = α A t-1 + (1-α) F t-1, 또는 F t = F t-1 + α (A t-1 - F t-1 ) ( 차기예측치 ) = ( 당기예측치 ) + α ( 예측오차 ) 단, F t : 차기의예측치 F t-1 : 당기의예측치 A t-1 : 당기의실적치 α = 지수평활계수 (0 α 1) ( 예제 ) 5 월실제판매량 100 개, 5 월판매예즉치 90 개, 평활계수 : α = 0.6 일때 6 월의판매예측량은? ( 풀이 ) F t = F t-1 + α (A t-1 - F t-1 ) = (100-90) = 96개 24

25 F t = α A t-1 + (1-α) F t-1 = α A t-2 + (1-α) F t-2 F t = α A t-1 + (1-α)α A t-2 + (1-α) 2 F t-2=α At-3 + (1-α) F t-3 F t = α A t-1 + (1-α)α A t-2 + (1-α) 2 α A t-3 + (1-α) 3 F t-3 F t = α A t-1 + (1-α)α A t-2 + (1-α) 2 α A t-3 + (1-α) 3 α A t-4 +(1-α) 4 F t-4 v F t = α A t-1 + (1-α)α A t-2 + (1-α) 2 α A t-3 + (1-α) 3 α A t-4 + (1-α) -1 α A t- +(1-α) F t- ( 예 ) 지수평활계수 α=0.3 인경우에실제값반영비율은? (1-α) t 반영 30.00% 21.00% 14.70% 10.29% 7.20% 5.04% 3.53% 2.47% 1.73% 1.21% 25

26 수요예측반영비율 % % 100% 80.00% 60.00% 40.00% 30.00% 20.00% 21.00% 14.70% 10.29% 7.20% 5.04% 3.53% 2.47% 1.73% 1.21% 2.83% 0.00% -1 기 -2 기 -3 기 -4 기 -5 기 -6 기 -7 기 -8 기 -9 기 -10 기기타계 반영비율 30.00% 21.00% 14.70% 10.29% 7.20% 5.04% 3.53% 2.47% 1.73% 1.21% 100% 26

27 α=0.1 과 α=0.5 에의한지수평활예측치 기간 실제치 (A t) 지수평활법에의한예측치 α =0.1 α = 수요 기간실제치 (At) 지수평활법에의한예측치 α=0.1 지수평활법에의한예측치 α=0.5 * 최초의예측치 F 1 은 15 로하였음. 27

28 v 인과형예측모델 (causal forecastig model) 이란? 제품또는서비스수요와이에영향을주는 ( 인자 ) 와의관계를수리적으로나타낸모델 인과형예측모델구축 3단계 1 수요 ( 종속변수 ) 에영향을주는인자 ( 독립변수 ) 를규명 2 관계식도출 : 종속변수와이에직접영향을미치는독립변수와관계가선형관계인지비선형관계인지를밝혀적절한관계식을구축함. 3 타당성검토 : 예측모델을타당성을통계적입장에서검토 v 회귀분석에의한예측 1 선형회귀모델 : y = a + bx 2 지수형회귀모델 : y = ab x 3 포물선형모델 : y = a + bx + cx 2 4 중회귀모델 : y = a + b 1 x 1 + b 2 x b x 28

29 선형회귀모델 29

30 30 = 종속변수 ( 수요 ) Y 의추정치 ( 즉, 회귀선상의값 ) X = 독립변수 ( 수요 ) 에가장큰영향을미치는요인 ) a = 축절편 (X=0 일때의값 ) b = 직선의기울기 Yˆ X b Y X X Y X Y X i i i i i i i i i i i i i i i a b å - å å - å å å - å = = = = = = = = = ) ( ) )( ( 1 선형회귀분석법 (liear regressio model) 회귀분석중널리사용하는모델로단하나의독립변수와추정식이직선임. bx a Y + = ˆ 산식 a, b 의값여기서

31 [ 예제 ] 단순선형회귀방정식및수요예측치산출의예 광고비 ( 백만원 ) :X 실제수요 ( 대 ) : Y X 2 XY ( X) ( Y) ( X 2 ) ( XY) a 와 b 의값계산 b = 5(890 )- (15 )( (55 )- (15 ) 2 ) = 11 a = (15 ) 5 = 19 회귀식산출 Y ˆ = a + bx = X 광고비 6 백원의경우 ˆ ) Y ( 6 = (6 ) = 85 만대 31

32 선형회귀분석법 상관계수 (correlatio) 독립변수 (X) 와종속변수 (Y) 의상관의정도를객관적으로나타내 주는값 산식 : r = å X 2 å - ( å XY - ( X ) 2 å å åy X )( 1) 상관계수는 의값을가짐 (-1 r +1) 2) + 는양의상관관계, - 는음의상관관계 3) 상관계수의값이상관계수의값이 ±0.8 ±0.9 이면상관관계가크다. Y ) 2 - ( å Y ) 2 결정계수 ( r 2 ) 총변동중에서회귀선에의하여설명되는변동이차지하는비율 * r 2 = 회귀변동 (RSS)/ 총변동 (TSS) = {1- 잔차변동 (ESS)}/TSS 즉, 매출액 (Y) 와광고비 (X) 에서결정계수값이 0.81 일경우변화율 81% 는 X 의변화로알수있지만 19% 는예측오차를각오해야함. 32

33 결정계수 (coefficiet of determiatio) - 상관계수 r 의제곱, 즉 r 2 을결정계수라함. - 결정계수는종속변수 Y 의총변동중독립변수 X 에의해설명된변동의비율을나타냄. 예 - 화물차들의총운행거리와타이어사용량 월 (i) 타이어사용량 총운행거리 ( 단위 : 만km )

34 - 회귀선의추정을위한계산 i X i Y i X i Y i X i 2 Y i , , 합계 ,142 4, a 와 b 의값 b a = = 6 ( 2,142 6 ( 4, 902 ) ) - ( (164 6 ) ( 72 ) = 2 ) = 회귀방정식 Ŷ = X 34

35 - 다음달의총운행거리를 35 만 km 로추정하고있다면타이어의수요는다음과같이예측됨. = (35) = 15.14( 약 15 개 ) - 총운행거리와타이어사용량과의선형상관관계의정도를나타내는 상관계수 r 의계산 r = Yˆ 6(2,142 )-164 (72) = 2 2 [6(4,902 )-(164 ) ][6(938 )-(72) ] 총운행거리와타이어사용량은아주강한양 (+) 의선형상관관계를가지며, r 2 =0.99 이므로타이어사용량의변동의 99% 가총운행거리에의해설명되었음. 35

36 05 예측오차의측정과평가 예측부호화에서예측값과실제표본값의차이값예측오차 [predictio error] 오차의종류 예측오차 = 실적치 예측치 = ei = A i - F i 1 평균오차 (ME : Mea Error) ME={ (A i - F i ) }/ 2 평균절대편차 (MAD : Mea Absolute Deviatio) MAD = ( I A i - F i I)/ = ( Iei I )/ 3 평균제곱오차 (MSE : Mea Squared Error) MSE={ (A i - F i ) 2 }/ = ( ei 2 )/ 4 평균절대백분율오차 (MAPE : Mea Absolute Percetage Error) MAPE = = ( Iei I/ A i )/ 100 % 예제 ) MAD, MSE, MAPE 산출 월 예측치판매량 Iei I ei 2 (Iei I/Ai ) F A J=IA-FI L=(J*J) J/D % % % 합계 % 평균 / % (MAD) (MSE) (MAPE) 36

37 (1) 예측오차의측정 평균오차 (ME:mea error) - 평균오차란매기간의오차를모두더하여기간수로나눈값임. ME = å ( At-F t=1 여기서 A t = 기간 t 의실제수요 F t = 기간 t 의수요예측치 = 기간수 t ) - 예측모형이수요를일관되게과대또는과소예측을하지않는다면 ( 즉, 편의가없다면 ) 양의오차와음의오차가상쇄되어 ME는 0에근접해야함. - ME는양의오차와음의오차가상쇄되기때문에 ME가 0에가깝다고하더라도절대편차는클수가있음. 37

38 평균절대편차 (MAD:mea absolute deviatio) - MAD는오차의절대치, 즉절대편차를모두더한다음이를기간수로나눈값임. å A t - F t t =1 MAD = - MAD 와예측오차의표준편차 σ 와의관계 1σ 1.25MAD 또는 1MAD 0.8σ 평균자승오차 (MSE:mea squared error) - 평균자승오차는오차자승의합을기간수로나눈값임. MSE = å ( A t - t = 1 F t ) - 평균자승오차에서는양의오차와음의오차가상쇄되지는않으나개개의오차의제곱을취하기때문에오차가클수록부여되는가중치가커지는결과를초래함. 2 38

39 평균절대비율오차 (MAPE:mea absolute percet error) - 평균절대비율오차는실제수요에대한상대오차의비율을모두더한다음기간수로 나눈값임. MAPE = A t - F A t å 100 % t = 1 t - 평균절대비율오차는기간에따라수요의크기가크게달라질때유용한예측오차의 측정방법임. 39

40 ME, MSE, MAD 및 MAPE 의계산 기간 t 실제수요A t 예측치 F t 예측오차 A t -F t 절대편차 A t -F t 자승오차 (A t -F t ) 2 절대비율오차 ( A t -F t / A t ) 100% 계 ME=2/8=0.25 MSE=240/8=30 MAD=38/8=4.75 MAPE=71.4(%)/8=8.93% 40

41 예측오차를이용한예측기법의평가와선택 기간 (t) 실제치 (A t ) 예측치 (F t ) 예측오차 (A t -F t ) 절대편차 ( A t -F t ) α=0.1 α=0.5 α=0.1 α=0.5 α=0.1 α=0.5 15* * 계 α=0.1 일때 ME=13.27/10=1.33, MAD=61.77/10=6.18 α=0.5 일때 ME=1.22/10=0.12, MAD=79.06/10= ME 를기준으로하면 α=0.5 가그리고 MAD 를기준으로하면 α=0.1 이더좋음. - 편의와편차중어느것을더중시하느냐에따라선택은달라짐. 41

42 (2) 예측오차의통제 예측기법의적합여부판단방법 - 실제치를예측치와시각적으로비교 - 추적지표 (TS:trackig sigal) 이용 추적지표 (TS) 기간 (t) 추적지표란누적예측오차를 MAD로나눈값으로서측정단위는 MAD임. - 추적지표의계산 실제수요 (A t ) TS = 예측치 (F t ) å( A t -F t ) t= 1 예측오차 (A t -F t ) MAD 42 누 적 예측오차 절대 편차 누 적 절대편차 MAD TS

43 추적지표의관리도 - TS가합리적인관리한계내에서정상적으로움직이면예측치가실제치를잘따라가고있다고판단 - TS가관리한계를벗어나거나관리한계내에서도비정상적으로움직이면그원인을조사하여조치를취해야함. - 추적지표의관리한계로는보통 ±4(MAD) 를사용 추적지표 관리상한선 중심선 관리하한선 기간 43

44 06 예측기법의적용분야 44

45 07 수요예측기법의선택 45

46 감사합니다 CONTINUAL IMPROVEMENT 46

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