생산 경영 - 향후 수요 예측 과 그에 대한 MATLAB 프로그래밍
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지수평활모형, 선형추세 지수평활모형, 계절조정 선형추세 지수평활모형, 시계열 분해법을 통해 예측해보고 이 결과를 분석, 비교하였다.
각 모형으로 예측을 하는데 있어서 필요한 평활계수(alpha), 추세평활계수(beta), 승법계절지수(gamma) 등은 예측값과 실제수요값의 오차를 최소화하는 값을 적용하였으며, 이 때 오차값은 MAD를 통하여 구하였다. 이렇게 구한 alpha, beta, gamma 값을 적용하여 예측하며, 제시된 RSFE, MAD, TS 값들은 9~12분기의 값이다.
이러한 값들은 MATLAB을 통하여 예측하였고 이 때 사용했던 코드들은 뒤에 첨부하였다.
1. 지수 평활 모형
alpha=평활계수
지수평활모형은 필요한 정보의 양이 적고 쉽기 때문에 많이 사용되는 모형이다. 하지만 간단한 모형인 만큼 그로 인해서 얻을 수 있는 예측 또한 제한될 수 있다. 위의 표에서 살펴보면 12분기까지의 실제 수요값이 주어진 상황이었기 때문에 13분기의 값은 예측할 수 있지만, 14분기를 예측하기 위해서는 13분기의 실제수요값이 필요하다는 점에서 13분기의 예측치를 그대로 사용하게 된다. 실제수요값이 제시되지 않았기 때문에 전분기의 예측치가 계속 이어지게 되는 것이다. 따라서 단기적인 상황에서 간단한 의사결정을 할 때에는 유용하겠지만 주어진 상황처럼 시평이 긴 상황에서는 사용하기 부적절한 모형이라고 할 수 있다.
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