ÜSTEL YUMUŞATMA: YÖNTEM VE ÖRNEK - DUDAS - 2025

Üssel düzeltme , belirli bir süre için bir makale talebini tahmin etmek bir yoldur. Bu yöntem, talebin belirli bir dönemdeki geçmiş tüketimin ortalamasına eşit olacağını ve zaman içinde daha yakın olan değerlere daha fazla ağırlık veya ağırlık vereceğini tahmin eder. Ek olarak, aşağıdaki tahminler için mevcut tahminin mevcut hatasını dikkate alın.

Talep tahmini, bir ürün veya hizmet için müşteri talebini tahmin etme yöntemidir. Yöneticilerin bir mal veya hizmet için satış talebinin ne olmasını beklediklerini hesaplamak için geçmiş verileri kullandıkları bu süreç süreklidir.

Kaynak: Pixabay.com

Şirketin geçmişinden gelen bilgiler, satışların artıp azalmayacağını görmek için piyasa ekonomik verilerine eklenerek kullanılır.

Talep tahmininin sonuçları, satış departmanı için hedefler belirlemek ve şirketin hedefleri ile uyumlu kalmaya çalışmak için kullanılır.

Üstel yumuşatma yöntemi

Düzeltme çok yaygın bir istatistiksel süreçtir. Düzgünleştirilmiş veriler genellikle günlük yaşamın çeşitli biçimlerinde bulunur. Bir şeyi tanımlamak için her ortalama kullanıldığında, düzleştirilmiş bir sayı kullanılır.

Kaydedilen en sıcak kışın bu yıl yaşandığını varsayalım. Bunu ölçmek için, kaydedilen her bir geçmiş yılın kış dönemi için günlük sıcaklık verileriyle başlıyoruz.

Bu, büyük "sıçramalara" sahip bir dizi sayı oluşturur. Bir kışı diğeriyle karşılaştırmayı kolaylaştırmak için verilerdeki tüm bu sıçramaları ortadan kaldıran bir sayıya ihtiyacınız var.

Verilerdeki sıçramayı ortadan kaldırmaya yumuşatma denir. Bu durumda, düzleştirmeyi sağlamak için basit bir ortalama kullanılabilir.

Tahminde yumuşatma

Talebi tahmin etmek için, yumuşatma aynı zamanda geçmişteki talepteki varyasyonları ortadan kaldırmak için de kullanılır. Bu, gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılabilecek talep modellerinin daha iyi tanımlanmasını sağlar.

Talepteki değişimler, sıcaklık verilerindeki "sıçrama" ile aynı kavramdır. Talep geçmişindeki değişikliklerin kaldırılmasının en yaygın yolu, ortalama veya özellikle hareketli ortalama kullanmaktır.

Hareketli ortalama, ortalamayı hesaplamak için önceden tanımlanmış sayıda periyot kullanır ve bu periyotlar zaman geçtikçe hareket eder.

Örneğin, dört aylık hareketli bir ortalama kullanıyorsanız ve bugün 1 Mayıs ise, Ocak, Şubat, Mart ve Nisan için ortalama talebi kullanacaksınız. 1 Haziran'da Şubat, Mart, Nisan ve Mayıs talepleri kullanılacak.

Ağırlıklı hareketli ortalama

Basit bir ortalama kullanılırken, veri setindeki her değere aynı önem uygulanır. Bu nedenle, dört aylık hareketli ortalamada her ay hareketli ortalamanın% 25'ini temsil eder.

Gelecekteki talebi tahmin etmek için talep geçmişini kullanmak, en son dönemin tahmin üzerinde daha büyük bir etkiye sahip olduğu anlamına gelir.

Hareketli ortalama hesaplaması, istenen sonuçları elde etmek için her periyot için farklı "ağırlıklar" uygulamak üzere uyarlanabilir.

Bu ağırlıklar yüzde olarak ifade edilir. Tüm dönemler için tüm ağırlıkların toplamı% 100 olmalıdır.

Bu nedenle, dört aylık ağırlıklı ortalamada en yakın dönem için ağırlık olarak% 35 uygulamak isterseniz,% 100'den% 35 çıkarabilir, kalan üç dönem arasında bölmek için% 65 bırakabilirsiniz.

Örneğin, dört ay için sırasıyla% 15,% 20,% 30 ve% 35'lik bir ağırlık elde edebilirsiniz (15 + 20 + 30 + 35 = 100).

Üstel yumuşatma

Üstel yumuşatma hesaplaması için kontrol girişi, yumuşatma faktörü olarak bilinir. En son dönem için talebe uygulanan ağırlığı temsil eder.

Ağırlıklı hareketli ortalama hesaplamasında en son dönem ağırlığı olarak% 35 kullanılırsa, üstel yumuşatma hesaplamasında da yumuşatma faktörü olarak% 35'i kullanmayı seçebilirsiniz.

Üstel kısım

Üstel yumuşatma hesaplamasındaki fark, önceki her döneme ne kadar ağırlık uygulanacağını hesaplamak zorunda kalmak yerine, bunu otomatik olarak yapmak için yumuşatma faktörünün kullanılmasıdır.

Bu "üstel" kısımdır. Düzeltme faktörü olarak% 35 kullanılırsa, en son dönem için talep ağırlığı% 35 olacaktır. En son dönemden önceki döneme ait talebin ağırlıklandırması% 35'in% 65'i olacaktır.

% 65,% 100'den% 35 çıkarılmasından gelir. Bu, o dönem için% 22,75 ağırlıklandırmaya eşittir. Önümüzdeki en son dönem için talep% 35'ten% 65'ten% 65'e, yani% 14,79'a eşit olacak.

Bir önceki dönem,% 65'in% 65'inin% 65'i,% 35'in% 9.61'e eşdeğer olarak ağırlıklandırılacaktır. Bu, ilk döneme kadar önceki tüm dönemler için yapılacaktır.

Formül

Üstel yumuşatmanın hesaplanması için formül aşağıdaki gibidir: (D * S) + (P * (1-S)), burada,

D = dönem için en son talep.

S = ondalık biçimde gösterilen yumuşatma faktörü (% 35 0,35 olacaktır).

P = en son dönem tahmini, önceki dönem düzeltme hesaplamasının sonucu.

0,35'lik bir yumuşatma faktörüne sahip olduğumuzu varsayarsak: (D * 0,35) + (P * 0,65).

Gördüğünüz gibi, gereken tek veri girişi talep ve en son dönem tahminidir.

Misal

Bir sigorta şirketi, pazarını ülkenin en büyük şehrine genişletmeye karar vererek araçlar için sigorta sağlıyor.

Şirket, ilk adım olarak, bu şehrin sakinleri tarafından ne kadar araç sigortası satın alınacağını tahmin etmek istiyor.

Bunu yapmak için, başka bir küçük şehirde satın alınan araba sigortası miktarını ilk veri olarak kullanacaklar.

1. dönem için talep tahmini 2.869 sözleşmeli araç sigortasıdır, ancak bu dönemdeki gerçek talep 3.200'dür.

Şirketin takdirine bağlı olarak, 0,35'lik bir yumuşatma faktörü atar. Önümüzdeki dönem için tahmin talebi: P2 = (3200 * 0.35) + 2869 * (1-0.35) = 2984.85.

Aynı hesaplama, o ay için gerçekte elde edilenlerle tahmin edilenler arasında aşağıdaki karşılaştırmalı tablo elde edilerek tüm yıl için yapıldı.

Ortalama alma teknikleriyle karşılaştırıldığında, üstel yumuşatma eğilimi daha iyi tahmin edebilir. Ancak, grafikte gösterildiği gibi yine de yetersiz kalıyor:

Tahminin gri çizgisinin, tam olarak takip edilemeden mavi talep çizgisinin çok altında veya üstünde olabileceği görülebilir.

Referanslar

1. Wikipedia (2019). Üstel yumuşatma. Alınan: es.wikipedia.org.
2. Ingenio Empresa (2016). Talebi tahmin etmek için basit üstel yumuşatma nasıl kullanılır? Ingenioempresa.com adresinden alınmıştır.
3. Dave Piasecki (2019). Üstel Yumuşatma Açıklaması. Alınan: envanterops.com.
4. Çalışma (2019). Talep Tahmin Teknikleri: Hareketli Ortalama ve Üstel Düzeltme. Alındığı kaynak: study.com.
5. Cityu (2019). Üstel Düzeltme Yöntemleri. Alınan: personal.cb.cityu.edu.hk.