지수평활법에 의한 수요예측

  

 

 2.5  지수평활법 

 지수평활법은 이동평균법의 약점인 가중치 선정기준의 불합리성과 대상기간 N을 정하는 비합리성을 보다 합리적으로 개선한 가중이동평균법의 하나이다.

즉,  N기간을 과거시계열 자료가 있는 모든 기간에 대하여 무제한 연장하여 대상으로 삼으며, 가중치는 예측하려는 기간에 가까울수록 크게 하고 점차 멀어질수록 일정한 율()에 따라 정진적으로 작게 N기간에 걸쳐 적용하는 기법.

가중치는 지수로서 N기간에 대해 모두 합하면 1이 됨. 지수평활법은 1959년 RㆍGㆍBrown에 의해 소개된 이후 PㆍRㆍWinter에 의하여 계절변동을 감안한 모형으로 개선되었다.

(1) 단순(1차) 지수평활법

     

    여기서,: 제2기의 예측치        : 제1기의 예측치

             : 지수평활계수(0<<1)         : 제1기의 실적치

상기 공식을 일반화시키면

   단순(1차) 지수평활법에 의한 예측

1월 판매실적 210개, 1월 판매예측 200개일 때, 2월분 예측값은 얼마인가? 단, = 0.2

           = 200 +0.2(210-200) = 202

만약 2월 판매량이 180개였다면 3월분 예측값은?

         = 202 + 0.2(180 - 202) = 197.6

(2) 추세조정 지수평활법

Winter의 추세조정치를 토대로 한 지수평활법은

          여기서, : t기 추세조정 예측치

                      : t기 (단순) 예측치 

                     :  t기 추세치          : 지수평활상수

                     

                  단, : 추세평활상수

   추세조정 지수평활법에 의한 예측

다음 표는 ABC사의 TV판매실적을 월별로 나타낸 것이다. 이 판매시계열을 이용하여 지수평활법에 의한 추세조정예측치를 구하라. 단,  =0.2,  t = 0.2이다.

(도표 45) 추세조정 지수평활법의 계산

    ★ 

(3) 평활상수의 결정

가 클수록 최근의 실적치에 보다 큰 비중이 주어지는데(평활상수)의 결정방법은 다음과 같다.

(가) 시뮬레이션 방법

의 값은 제품마다 회사마다 다르기 때문에 효과적으로 구하는 공식은 없고 과거 실적을 근거로 0＜＜1사이의 값을 대안에 차례로 이용하여 예측차를 얻어보고 그 결과가 실적치에 얼마나 잘 합치하는가를 실제로 평가하는 시뮬레이션기법이 유용하다.

일반적으로의 값은 0.1＜＜0.3 이 추천된다. 

(나) 이동평균기간에 의한 추정법

『예』3개월 이동평균의 경우

     = 2/(3+1) = 2/4 = 0.5

(4) 예측오차의 추정과 통제

     

    여기서, MAD : 절대평균편차(Mean Absolute Deviation)      

              

        단, N : 관측대상기간
     

radial_purple.gif 출처 : 공장관리기술사(상권) 생산시스템공학    radial_purple.gif 출판사 : (주)ATPM컨설팅

radial_purple.gif 저자 : 공학박사/기술사/지도사 권오운 지음

                      
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