Talep Tahmin - erhanpolat.net

Ders Planı:
- Talep Yapıları
- Tahmin Etmede Önemli Kararlar
- Yargısal Yöntemler
- Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon
- Zaman Serisi Yöntemleri
- Zaman Serisi Yönteminin Seçimi
-
Çoklu Tekniklerin Kullanımı
- Birleştirme: Bir Süreç Olarak Talep Tahmini
Zaman Serileri : Bir hizmetin ya da ürünün
talebinin ortaya çıkışının tekrarlayan gözlemleri.
Beş temel talep zaman serisi yapısı
1. Yatay. Sabit bir ortalama etrafında verinin
dalgalanması.
2. Trend. Zaman içerisinde serinin ortalamasındaki
sistematik artış ya da azalış.
3. Mevsimsellik. Günün, haftanın, ayın veya
mevsimin zamanına bağlı olarak talepteki artış ya
da azalışın tekrarlayan yapısı.
4. Devirsellik. Daha uzun zaman periyotlarında (yıl,
on yıl, vb.) talepteki daha az öngörülebilir kademeli
artış ya da azalışlar.
5. Rastgele. Talepte tahmin edilemeyen değişim.
ŞEKİL: Talep Yapıları
•
Neyin Tahmin Edileceğine Karar Verme
-Toplama Düzeyi
Toplama : Benzer hizmetleri ya da ürünleri,
ürün aileleri şeklinde tahminlerini ve
planlamalarını yapabilmek için kümelemek.
-Ölçüm Birimleri
İş Birliğine Dayalı Planlama, Tahmin ve İkmal
(CPFR) : Tedarikçi ve müşterilere, internet
kullanarak talep tahmini yapmada iş birliği imkânı
sağlayan dokuz adımlı tedarik zincirinin
bütünleşmesi süreci.
Yargısal Yöntemler : Yönetici fikirlerini, uzman
görüşlerini, müşteri araştırmalarını ve satış
grubunun öngörülerini kantitatif tahminlere
dönüştüren tahmin yöntemi.
Nedensel Yöntemler : Talebi tahmin etmek için
tanıtım kampanyaları, ekonomik koşullar ve
rakiplerin eylemleri gibi bağımsız değişkenlerin
geçmiş verilerini kullanan kantitatif tahmin
yöntemi.
Zaman Serileri Analizi : Gelecekte talebin
büyüklüğünü tahmin etmek için ağırlıklı geçmiş
tarihsel veriye dayanan, trendleri ve mevsimsel
yapıları tanımlayan istatistiksel bir yaklaşım.
-Satış ekibinin tahminleri
Satış Ekibinin Tahminleri : Firmanın satış ekibinin
üyeleri tarafından periyodik olarak yapılan
öngörülerden derlenen tahminler.
-Yönetici görüşü
Yönetici görüşü : Bir ya da birden fazla
yöneticinin ya da müşterinin görüşlerinin,
tecrübelerinin ve teknik bilgilerinin tek bir tahmine
ulaşmak için özetlendiği tahmin yöntemi.
Teknolojik Tahmin : Teknolojideki son gelişmeleri
takip etmek için yönetici görüşü yaklaşımı
-Pazar araştırması
Pazar Araştırması : Dış müşterinin bir hizmete ya
da ürüne ilgisini, veri toplama anketleri ile hipotezler
oluşturarak ve test ederek belirleyen sistematik
yaklaşım.
-Delphi yöntemi
Delphi Yöntemi : Anonimlik sağlayarak bir grup
uzmanın uzlaşı sağlama süreci.
Doğrusal Regresyon : Bir değişkenin (bağımlı
değişken) doğrusal eşitlik ile bir ya da birden fazla
bağımsız değişkenle ilişkili olduğu nedensel
yöntem.
Bağımlı Değişken : Tahmin etmek istenen
değişken.
Bağımsız Değişken : Geçmişte bağımlı
değişkenlere etki ettiği ve gözlemlenen sonuçların
nedenleri olduğu varsayılan değişkenler.
Y = a + bx
Y = bağımlı değişken
X = bağımsız değişken
a = doğrunun Y-eksenini kestiği nokta
b = doğrunun eğimi
Doğrusal regresyon analizinin amacı, gerçek verilerin
çizilen doğrudan sapmalarının kareleri toplamını
minimize eden a ve b değerlerini bulmaktır.
ŞEKİL :Gerçek Veriye Göre Doğrusal Regresyon Doğrusu
Tedarik zinciri yöneticisi kapı menteşesinin talebini tahmin
etmek için daha iyi bir yol arayışındadır ve talebin reklam
harcamaları ile ilişkili olduğuna inanmaktadır. Aşağıda geçmiş
beş ayın satışları ve reklam verileri yer almaktadır.
Firma, gelecek ay ürünün reklamına 1,750 $ harcayacaktır.
Bu ürün için doğrusal regresyonu kullanarak eşitliği ve
tahmini elde ediniz.
ŞEKİL: POM for Windows Kullanılarak Reklam ve
Satış Verilerine İlişkin Doğrusal Regresyon Doğrusu
Zaman serileri bağısız değişken olarak
sadece zamanı kullanır.
• En basit zaman serisi yöntemi «tecrübesiz
tahmin» dir
Tecrübesiz Tahmin : Gelecek dönemin
tahmininin şimdiki dönem talebine eşit olduğu
zaman serisi yöntemi, ya da Dt+1 = Dt.
-Basit İlerleyen Ortalamalar
Basit İlerleyen Ortalama Yöntemi : En yakın n dönemin
ortalama talebini hesaplayarak talep zaman serisinin
ortalamasını tahmin etmek için kullanılan zaman serisi
yöntemi.
Yalnızca en yakın dönemin ortalama talebini hesaplamayı ve
gelecek dönemlerin tahmini olarak kullanmayı gerektirir.
-Tahmin hatası
Tahmin Hatası : Verilen dönemin gerçekleşen
talebinden tahmin değeri çıkarılarak bulunan fark.
a. 4. haftada bir tıp kliniğine gelen hasta sayısının
üç haftalık ilerleyen ortalama tahminini
hesaplayınız. Geçmiş üç haftanın gelen hasta
sayıları aşağıdaki gibi gerçekleşmiştir.
b. 4. haftada gerçekleşen gelen hasta sayısı 415 ise,
4. haftanın tahmin hatası nedir?
c. 5. hafta için tahmin nedir?
a. 3. haftanın sonunda ilerleyen ortalama tahmini
b. 4. haftanın tahmin hatası
C.
-Ağırlıklı İlerleyen Ortalamalar
Basit ilerleyen ortalama yönteminde, her talep
ortalamada 1/n olmak üzere aynı ağırlığa sahiptir.
Ağırlıklı İlerleyen Ortalama : Ortalamada
geçmiş her talebin ağırlığının olduğu; ağırlıkların
toplamı 1.0’e eşit olduğu zaman serisi yöntemi.
-Üssel Düzeltme
Üssel Düzeltme Yöntemi : Yakın dönemin
taleplerine daha önceki dönemin taleplerinden
daha fazla ağırlık vererek zaman serisinin
ortalamasını hesaplayan ağırlıklı ilerleyen
ortalama yöntemi.
Küçük a  Yavaş tepki
Büyük a  Hızlı tepki
a. Örnek 2’de gelen hasta verilerini yeniden göz
önünde bulundurunuz. Şimdi 3. haftanın sonudur.
a=0.10 değerini kullanarak, 4. haftanın üssel
düzeltme tahminini hesaplayınız.
b. 4. haftanın gerçekleşen talebi 415 hasta
olmuş ise, tahmin hatası nedir?
c. 5. haftanın tahmini nedir?
a.
b.
c.
Trend-Düzeltmeli Üssel Düzeltme Yöntemi : Üssel
olarak düzeltilen tahmine trendi dâhil eden yöntem.
Medanalysis Şirketi, 10 aile hekiminden oluşan bir grup
doktor ile hastalarına yeni bir sağlık bakım programı ve
tıbbi laboratuvar hizmeti sunmaktadır. Yöneticiler haftalık
kan tetkiki istem sayısının tahmin edilmesi ile
ilgilenmektedirler. Kolesterolün kalp üzerindeki zararlı
etkilerine yönelik yapılan yayınlar standart kan testlerine
olan talebi ülke genelinde arttırmıştır. Medanalysis, son
dönemlerde haftada ortalama 28 kan testi yapmıştır. Trend
haftada 3 hasta artarak sürmektedir. Bu haftanın talebi 27
kan testidir. Gelecek haftanın talebini tahmin etmek için a
= 0.20 ve β = 0.30 olarak kullanılmaktadır.
ŞEKİL 5 : Medanalysisin Trend-Düzeltmeli Tahmini
•
Mevsimsel Yapılar
Mevsimsel yapılar bir yıldan daha kısa dönemlerde
(saat, gün, hafta veya üç aylık) ölçülen, talepte
düzenli olarak aşağı ya da yukarı doğru hareketlerin
tekrar etmesidir.
Çarpımsal Mevsimsel Yöntem : Mevsimsel
tahmini elde etmek için, ortalama talep tahmini ile
mevsimsel faktörlerin çarpıldığı yöntem.
Çarpımsal Mevsimsel Yöntem
1. Yıllık talebi mevsim sayısına bölerek mevsim başına
ortalama talebi hesaplayınız.
2. Mevsimin gerçekleşen talebini mevsim başına
ortalama talebe bölünüz. Bulduğunuz sayıya
mevsimsellik endeksi denir.
Örneğin, Nisan ayının hesaplanan 1.14 mevsimsel
endeksi, Nisan ayının talebinin aylık ortalama
talepten % 14 daha fazla olduğunu göstermektedir.
3. Adım 2’deki sonuçları kullanarak her mevsimin ortalama
mevsimsel endeksini hesaplayınız. Mevsimin mevsimsel
indisini ekleyiniz ve verinin yıl sayısına bölünüz.
4. Gelecek yılın her mevsiminin tahminini hesaplayınız.
Tecrübesizlik yöntemi, ilerleyen ortalamalar, üssel
düzeltme ya da doğrusal regresyon kullanarak gelecek
yılın, yıllık talebini tahmin ederek başlayınız. Ardından,
mevsim başına ortalama talebi elde etmek için yıllık
talebi, yıl içindeki mevsim sayısına bölünüz. Son olarak,
mevsim başına ortalama talep ile Adım 3’te bulunan
uygun mevsimsel endeks ile çarpılarak mevsimsel
tahmini elde ediniz.
Stanley Steemer halı temizleme firmasının
yöneticisi gelecek yıl beklenen müşteri sayısının
üç aylık dönemler halinde tahminine ihtiyaç
duymaktadır. Halı temizleme işi üçüncü üç aylık
dönemde en fazla talebin yaşandığı, birinci üç
aylık dönemde en az talebin gerçekleştiği
mevsimsel karakteristiğe sahiptir. Geçmiş dört
yılın üç aylık dönemler halinde talep verileri
aşağıdadır:
5. yılın toplam talep tahmininin 2,600 müşteri
olması bilgisine dayanarak, yönetici 5. yılın her üç
aylık dönemine ilişkin müşteri talebini tahmin
etmek istemektedir.
•
Tahmin Hatası
• Sistematik ( Yanılgı) Hata
• Rassal ( Şansa Bağlı) Hata
Kümülatif Tahmin Hataları Toplamı (CFE) : Bir
tahmindeki yanılgıyı değerlendiren toplam tahmin
hatasının ölçümü.
Ortalama hata karesi (MSE), standart sapma (s)
ve ortalama mutlak sapma (MAD) tahmin
hatalarının dağılımını ölçer.
Ortalama Hata Karesi (MSE) : Tahmin hatalarının
dağılımının ölçüsü.
Standart Sapma (σ) : Tahmin hatalarının
dağılımının ölçüsü.
Ortalama Mutlak Sapma (MAD) : Tahmin
hatalarının dağılımının ölçüsü.
Ortalama Mutlak Hata Yüzdesi (MAPE) : Talep düzeyinin
tahmin hatası ile ilgili olan ve doğru bir perspektifte hata
performansını ortaya koymak için faydalı olan ölçü.
Aşağıdaki tablo bir mobilya imalatçısının döşemeli
sandalyesinin geçmiş sekiz aya ilişkin gerçekleşen
satışlarını ve yapılmış tahminlerini göstermektedir.
Bu ürün için CFE, MSE, s, MAD ve MAPE’leri
hesaplayınız.
-İzleme Sinyalleri
İzleme Sinyali : Tahmin yönteminin, talepte
gerçekleşen değişimleri doğru olarak tahmin edip
etmediğini gösteren ölçü.
ŞEKİL:İzleme Sinyali
-Bilgisayar Desteği
- İstatistiksel Kriterleri Kullanma
1. Daha dengeli talep yapılarının projeksiyonu için
daha düşük α ve β değerleri ya da geçmiş
deneyime ağırlık vermek için daha büyük “n”
değerleri kullanınız.
2. Bu bölümde yer alan modelleri kullanarak, daha
dinamik talep yapılarının projeksiyonu için daha
büyük α ve β değerlerini ya da daha küçük “n”
değerlerini deneyiniz. Geçmiş talep yapıları
değiştirildiğinde, yakın döneme ağırlık verilmelidir.
Kontrol Kümesi : Zaman serilerinde
daha önceki dönemlerden geliştirilen farklı
modelleri test etmek üzere ele alınan daha
yakın döneme ilişkin gerçekleşen talepler.
Birleşik Tahminler : Değişik yöntemlere, değişik
verilere ya da her ikisine birden bağlı olarak bağımsız
tahminlerin ortalamasından elde edilen tahminlerdir.
Odak Tahminleme : Ayrı ayrı tekniklerden oluşan bir
grup tahminden en iyisini seçen tahmin yöntemidir.
•
Tipik Tahmin Süreci
•
İç İçe Geçmiş Bir Süreç Olarak Tahmin
Chicken Palace belirli aralıklarla özet fi yatlardan
müşterilerine beş parça tavuk içeren akşam yemeği
sunmaktadır. Y satılan akşam yemeği sayısı ve X fi
yat olsun. Aşağıdaki tabloda geçmiş verilere ve
hesaplamalara dayalı olarak, regresyon eşitliğini,
korelasyon katsayısını ve belirleme katsayısını
belirleyiniz. Fiyat 3.00 $ olduğunda, Chicken Palace
kaç akşam yemeği satmayı ummalıdır?
Polish General’s Pizza Parlor, Avrupa pizzası
tatlarına eğilimli daimi müşterilere hizmet veren
küçük bir restorandır. Spesiyalitelerinden biri
“Polish Prize” pizzadır. Son dönemlerde
gerçekleşen talep aşağıda verilmiştir:
a. 23 Haziran - 14 Temmuz arasında pizza
taleplerini n = 3 olacak şekilde basit ilerleyen
ortalama kullanarak tahmin ediniz. Ardından, n = 3
ve en yakın dönemin talebinin ağırlığı 0.50 olmak
üzere 0.50, 0.30 ve 0.20 ağırlıklarını uygulayarak
ağırlıklı ilerleyen ortalama yöntemi ile tahmini
tekrar ediniz.
b. Her yöntem için MAD’i hesaplayınız.
a.
b. Ortalama mutlak sapma aşağıdaki gibi
hesaplanmaktadır:
Acme Rocket Firması tarafından üretilen ürünün
aylık talepleri aşağıdaki gibi gerçekleşmiştir:
a. Ocak-Haziran arasındaki dönemlerin ürün taleplerini tahmin
etmek için üssel düzeltme yöntemini kullanınız. Mayıs ayının
başlangıç tahmini 105 adettir; a = 0.2’dir.
b. Aralık sonu itibariyle izleme sinyalini hesaplayınız. Tahmin
yönteminizin performansı hakkında ne söyleyebilirsiniz.
c. Aralık sonu itibariyle.
a.
b.
c.
Northville Postanesi, her hafta günlük posta sayısının
mevsimsel yapı gösterdiğini belirlemiştir. İki temsili
hafta için, aşağıdaki veri posta sayılarını (1,000 adet
olarak) göstermektedir.
a. Haftanın her günü için mevsimsel faktörü
hesaplayınız.
b. Posta müdürü gelecek hafta 230,000
sıralanmış posta tahmin etmekte ise,
haftanın her günü için posta sayısını
tahmin ediniz.
a.
b.