장단기수요예측ocw.sogang.ac.kr/rfile/smarteducation/2014/1semester... · 2014-07-28 ·...

1-1-

서강대학교 경영학부•경영전문대학원

교수 서창적

생산관리론

장단기 수요예측

2

학습내용

수요예측기법

예측오차의 측정과 통제

수요예측기법의 선정

3

•기업의 제품과 서비스에 대한 수요의 양과 시기를 예측하는 것

•수요예측이 이루어지면 수요를 충족시키기 위해 필요한 자원에대한 예측이 이루어지는데 이는 구매되는 부품과 원자재뿐만아니라 기업의 설비, 기계, 노동력에 대한 양과 시기를 예측하는 것

수요예측(demand

forecasting)이란?

“기업의 장기계획 수립을 위한 전제가 되며

단기적인 운영관리에 지대한 영향을 주는 활동이다.”

재무/회계부서 마케팅부서

예산수립과 비용통제등에 이용

신제품계획수립, 판매원에 대한보상계획수립 등에 이용

수요예측의 의의

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수요예측의 기간

수요예측은 예측되는 기간의 길이에 따라서 단기예측, 중기예측, 장기예측으로 나누어진다.

단기예측 중기예측 장기예측(3개월 ~ 1년) (1년 ~ 3년 미만) (3년 이상~ )

2) 수요자료의 종류

수요자료는 그 자료가 어떤 시간을 기준으로 기록되었는가에 따라서시계열자료(time series data)와 종단자료(cross-section data)로 나눌 수 있다.

시계열자료(time series data)

종단자료(cross-section data)

일정한 간격의 시간을 두고 자료를 수집하여 시간이 흐름에따른 변화를 파악할 수 있도록 기록

어느 한 시점을 기준으로 자료가 수집되어 그 시점의 상황을파악할 수 있도록 기록

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수요예측의 과정

수요예측 과정의 단계

6

수요예측기법의 종류

수요예측기법

정성적 예측기법(qualitative forecasting method)

계량적 예측기법(quantitative forecasting method)

시계열 예측기법(time series

forecasting method)

인과형 예측기법(causal

forecasting method)

•조직 내외의 사람들의 경험이나

견해와 같은 주관적 요소를

사용하는 예측기법

–시장조사법

–패널동의법

–중역의견법

–판매원의견합성법

–수명주기 유추법

–델파이법

•시계열 자료를 이용하여

예측하는 방법

–이동평균법,

–가중이동평균법

–지수평활법 등

•어떤 원인에 의하여

수요자료가 영향을

받는다고 생각하여 그

원인과 결과 사이의

관계를 찾아서 예측을

하는 방법

– 회귀분석법 등

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정성적 예측기법 (1)

시장조사법(Market Research)

패널동의법(Panel Consensus)

중역의견법(Executive Opinions)

판매원의견합성법(Sales forrce Composite)

수명주기 유추법(Life Cycle Analogy)

델파이법(Delphi Method)

• 시장의 상황에 대한 자료를 수집하기 위해서

소비자 패널을 사용하거나 설문지,

서베이(survey) 등을 사용하는 것

• 기업의 총매출액, 제품군의 매출액,

개별제품의 매출액을 예측할 수 있음

• 장점

단기적인 예측에 아주 좋은 결과를 보이고

있으며 시장의 호황과 불황의 분기점을

비교적 잘 예측할 수 있음

• 단점

예측비용과 시간이 다른 기법들에 비하여

비교적 많이 소요됨

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• 소비자, 영업사원, 경영자들을 모아서 패널을

구성하고 이들의 의견을 모아서 예측치로 활용하는

방법

• 여러 사람들의 의견을 사용하므로 한 사람의

의견보다는 더 낫다고 하는 가정에서 시작

• 단점

- 패널을 어떻게 구성하느냐에 따라서 결과에 큰

차이가 나게 됨

- 의견이 강한 사람(즉, ‘목소리가 큰 사람’)의

의견이 패널 전체의 의견을 좌우하게 되는 경우가

많음








9

• 경영자들 중에서 상위층의 경영자들(중역들)이 모여서

집단적으로 행하는 예측기법

• 보통 장기계획이나 신제품개발을 위해서 사용됨

• 장점

최고경영자의 독특한 재능과 지식, 경험 등을 충분히

활용할 수 있음

• 단점

의견이 절대적으로 강한 사람이 있으면 그 유효성이

떨어짐








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• 판매원들에게 각자 담당하고 있는 지역의 수요를

예측하도록 하고 이러한 지역 수요의 예측치들을 모두

합해서 전체의 수요로 간주하는 예측방법

• 단점

- 판매원들은 소비자들의 구매의도는 파악할 수 있지만

구매의도를 가진 소비자가 실제로 구매하지 않는

경우도 많기 때문에 그 정확도는 떨어짐

- 판매원들의 최근의 경험에 따라서 예측치가 크게

차이가 남








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• 과거의 자료가 없는 품목의 수요를 예측하려 할 때 이

품목과 비슷한 품목의 제품수명주기 상의 수요변화에

관한 과거의 자료를 이용하여 수요의 변화를 유추하여

예측하는 방법

• 기본적인 가정은 과거의 상황이 미래에도 유사하게

전개된다는 것

• 장점

중기나 장기의 수요예측에 적합하다고 알려져 있으며

비용이 적게 듦

• 단점

신제품과 비슷한 기존제품을 어떻게 선정하는가에

따라서 예측결과가 큰 차이가 남








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• 그리스의 델파이 신전에서 신탁을 받는 것과 같이

전문가들을 대상으로 하여 우편을 통한 질문과 응답에

대한 통계 및 피드백의 과정을 의견의 일치를 볼 때까지

반복적으로 사용하는 방법

• 주의할 점

전문가들은 전문가 집단의 다른 사람들이 누구인지를

모르도록 하여 자유로운 의견을 피력함

• 장점

기술적 예측이라고 불리는 예측에 잘 맞는다고 알려짐

• 단점

시간이 오래 걸린다는 점과 설문지 작성의 어려움








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델파이법

전문가들의 의견을 통계를 낸 후 그 결과를 전문가들에게 다시 우송4단계

다른 사람들의 의견을 자신들의 의견과 비교할 기회를 줌5단계

전문가들의 의견이 일치할 때까지 이러한 과정을 반복함7단계

예측 대상에 대한 질문을 전문가들에게 우송2단계

전문가들은 자신들의 의견을 적은 답을 송부3단계

예측하려는 대상에 대한 전문가들을 선정1단계

원래의 질문에 대한 전문가들의 새로운 답을 모아서 또 통계를 내고 피드백을할 기회를 줌6단계


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계량적 예측기법 _ 이동평균법

•과거의 몇 기간의 실제치를 평균하여 다음 기간의 예측치로사용하는 것

이동평균법이란?

수식

Dt + Dt-1 +ᆞᆞᆞ+ Dt-N+1Ft+1 = ---------------------

N

여기서 Dt는 t 기의 실제치이고, Ft는 t 기의 예측치이다

이동평균법에서 경영자는 평균에 사용할 과거의 기간수(N)를 결정하여야 한다.

N이 커지면 → 미래의 예측치는 우연에 의한 변화를 반영하는 폭이 줄어들어 안정적인예측치가 되는 장점이 있지만 수요의 변화에 빠르게 반응하지 못하게 된다.

N이 작아지게 되면→ 시장의 변화에 잘 적응하는 대신에 우연요인을 상쇄시키지못하므로 시장의 변화에 과민하게 반응할 염려가 있다.

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Pop quiz !

F6 = (210+220+230+250)/4 = 227.5

해답

다음 문제를 풀어볼까요?

Q. 다음과 같은 매출액(단위 백만원) 자료가 있다고 하자.

4개월 이동평균법으로 6월의 매출액 예측치를 구하시오.

2005년 1월-240, 2월-250, 3월-230, 4월-220, 5월-210

이동평균법

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계량적 예측기법 _ 가중이동평균법

•현재에 가장 가까운 과거 N기간 동안의 가중평균치를

미래의 예측치로 사용하는 방법

가중이동평균법(weighted moving

average method)이란?

수식

• 장점- 시계열의 최근 값을 더 중요하게 여길 수 있도록 설계- 가중치를 신중하게 선택하면 변화에 대해 민감하게 반응하도록 평균하는

기간 수를 증가시킬 수 있음- 기간이 길면 길수록 불규칙한 시계열을 평준화하는 효과를 낼 수 있음

• 단점- 가중치를 결정하는 방법이 아직 정해진 것이 없어서 가중치의 결정을 예측하는사람의 판단에 의존함

Ft = α1Dt1 + α2Dt2 +ᆞᆞᆞ+ αNDtN

단, 여기서 αi는 가중치이며, α1+ α2+ᆞᆞᆞ+αN=1이다.

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Pop quiz !

F6 = 0.1(140)+0.2(160)+0.3(170)+0.4(160) = 161(대)

해답


Q. 다음과 같은 VTR 판매대수의 자료가 있다고 하자. 6월의

예측치를 구하기 위해서 가중치가 바로 전달에는 0.4, 그

전달에는 0.3, 또 그 전달에는 0.2, 그리고 그 전달에는 0.1인

가중이동평균을 계산하면 얼마인가?

2005년 1월-180, 2월-140, 3월-160, 4월-170, 5월-160

가중이동평균법

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계량적 예측기법 _ 지수평활법 (1)

•현재에서 멀어지는 과거로 갈수록 점점 더 작은 가중치가

부여되도록 하는 일종의 가중이동평균법

•평활상수 α를 사용하여 가중치를 조정함

지수평활법(exponential

smoothing)이란?

수식

경영자는 평활상수(α)를 결정하여야 한다.

α가 커지면 → 예측치는 수요의 변화에 빠르게 반응하며

α가 작아지면 → 예측치는 수요의 변화에 느리게 반응한다.

대개의 경우 α는 0.1에서 0.3 사이의 값으로 결정된다.

Ft = αDt1 + (1-α)Ft1, 0≤α≤1

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평활상수 α의 선택

아래 그림은 평활상수(α)가 작은 경우와 큰 경우에 예측치가 실제 수요를 어떻게

반영하는지를 나타내고 있다.


20

Pop quiz !

해답


Q. 다음과 같은 매출액(단위 백만원) 자료가 있다고 하자.

α=0.1일 때 지수평활법으로 6월의 매출액 예측치를 구하시오.

1월의 예측치는 220이었다고 가정한다.

2005년 1월-240, 2월-250, 3월-230, 4월-220, 5월-210

F2 = 0.1D1+(10.1)F1 = 0.1×240+0.9×220 = 222

F3 = 0.1D2+(10.1)F2 = 0.1×250+0.9×222 = 224.8

F4 = 0.1D3+(10.1)F3 = 0.1×230+0.9×224.8 = 225.32

F5 = 0.1D4+(10.1)F4 = 0.1×220+0.9×225.32 = 224.788

F6 = 0.1D5+(10.1)F5 = 0.1×210+0.9×224.788 = 223.3092


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계량적 예측기법 _ 회귀분석법 (1)

•독립변수와 종속변수의 관계를 선형회귀방정식으로표현하여 독립변수의 변화에 따른 종속변수의 변화를예측하려는 예측기법

회귀분석법(regression analysis)

이란?

•독립변수가 하나라면 단순회귀분석(simple regression analysis)을 사용•독립변수가 여러 개라면 다중회귀분석(multiple regression analysis)을사용

•수요의 변화를 유발시키는 변수•원인

종속변수(dependent variable)

• 수요• 결과

독립변수(independent variable)Vs.

인과형 예측기법

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•회귀분석법에서는 독립변수와 종속변수 사이에선형관계(linear relationship), 즉 직선의 비례관계가 있다고가정하고 선형관계를 식으로 나타낸 것

선형회귀방정식(linear regression equation) 이란?

• 이 때 a와 b는 회귀계수(regression coefficients)라고 부르는데 이 두

계수의 값이 결정되면 독립변수인 X와 종속변수의 예측치인 Y의 관계가

정확하게 나타난다.

수식

Y = a + bX


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• 단순선형회귀방정식

두 변수사이의 관계를 선형(직선)관계로 가정

bXaY ˆ

최소자승법으로 a 와 b를 구함

X i

y i

a+bx i


24

XbYa

n

XX

n

YXYX

bn

i

n

ii

i

n

ii

n

iin

iii

1

1

2

2

11

1

)(

))((


25

한국 실리콘밸리(주)의 예

월 가격(X : 십만원) 판매량(Y : 대) X2 XY

1 23 150 529 3450

2 22 155 484 3410

3 21 165 441 3465

4 19 170 361 3230

5 18 175 324 3150

6 17 180 289 3060

∑ 120 995 2428 19765

평균 20 165.83


26

XY

XbYa

nXX

nYXXY

b

82.426.262ˆ

26.26220)82.4(83.165

82.428135

6)120(2428

699512019765

)( 222


27

결정계수

x

y

-y

-(Y-y)2

(y-Y)2

= 설명되는 변동

설명되지 않는 변동 =

-(y-y)2

= 총 변동

독립변수의 변동이 종속변수의 변동을 얼마만큼 설명하는가를 나타내는 계수


28

9703.083.67028

18225

6995165675

6)120(2428

699512019765

165675

22

2

22

22

2

2

nYY

nXX

nYXXY

r

Y


29

• 상관계수두 변수 사이에 존재하는 관계인 상관관계의 정도를 나타내는 계수

985.0 가지므로 상관관계를 음의 여기서는985.09703.0

예 실리콘밸리(주)의 한국11 ,

2

22

22

rr

r-nYY

nXX

nYXXY

r

단


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수요예측의 오차 (1)

•예측된 각 기간의 오차를 모두 합하여 예측기간 수로 나눈것

평균오차(mean error; ME) 란?

• 평균오차를 편의(bias)라고 부르기도 한다.- ME가 음의 값을 가지는 경우 : 실제치보다 예측치가 더 큰 경우로 예측자가

낙관적으로 예측한다는 것을 의미- ME가 양의 값을 가지는 경우 : 실제치보다 예측치가 더 작은 경우로 예측자가

비관적으로 예측한다는 것을 의미

수식

N

FDME

N

iii

1)(

여기서 Ft는 t기의 예측치이고, Dt는 t기의 실제치이며 N은 예측기간의 수이다

31

•예측된 각 기간의 오차의 절대치를 모두 합하여 예측기간수로 나눈 것

평균절대편차(mean absolute

deviation; MAD) 란?

수식

N

FDMAD

N

iii -

= =1


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•예측된 각 기간의 오차의 절대치를 실제치로나누어 퍼센트를 계산하고 이를 모두 합하여예측기간 수로 나눈 것

평균절대비율오차(mean absolute percentage

error; MAPE) 란?

수식

(%)

)100(1

N

D

FD

MAPE

N

i i

ii-

==

X


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•예측된 각 기간의 오차의 제곱을 모두 합하여 예측기간수로 나눈 것

평균제곱오차(mean squared error:

MSE) 란?

수식

( )

N

FDMSE

N

iii -

= =1

2


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예측기법의 선정방법

예측기법의 환경

예측에 필요한 자료

• 예측기법을 선정하는 데에는 예측기법 그 자체에 대한 평가도 필요하다. 이러한

평가기준은 정확성, 간편성, 견실성을 들 수 있다.

– 정확성 : 예측오차가 적음을 의미

– 간편성 : 예측기법이 이해하기 쉽고 사용하기에 간편함을 의미

– 견실성 : 예측이 자료의 급격한 변동에 대해서도 쉽게 변동하지 않는 것(예측의

안정성)

• 예측의 목적을 명확히 하는 것이 중요• 예측에 사용할 수 있는 시간과 자원이 예측기법에서 요구하는 정도가

되는지를 고려• 예측기법을 사용하는 사람들의 수준 고려

• 예측기법에서 필요로 하는 자료가 어떤 것들이며 구할 수 있는지를파악• 예측기법에서 요구하는 자료의 형태를 파악

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