Ders Planı: - Talep Yapıları. - Tahmin Etmede Önemli Kararlar. - Yargısal Yöntemler. - Nedensel Yöntemler: Doğrusal Regresyon

Transkript

1

2 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

3 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.

4 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.

5 ŞEKİL: Talep Yapıları

6 Neyin Tahmin Edileceğine Karar Verme -Toplama Düzeyi Toplama : Benzer hizmetleri ya da ürünleri, ürün aileleri şeklinde tahminlerini ve planlamalarını yapabilmek için kümelemek. -Ölçüm Birimleri

7 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.

8 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.

9 -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

10 -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.

11 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.

12 Y = a + bx Y = bağımlı değişken X = bağımsız değişken a = doğrunun Y-eksenini kestiği nokta b = doğrunun eğimi

13 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

14 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.

15

16 ŞEKİL: POM for Windows Kullanılarak Reklam ve Satış Verilerine İlişkin Doğrusal Regresyon Doğrusu

17 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.

18 -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.

19 -Tahmin hatası Tahmin Hatası : Verilen dönemin gerçekleşen talebinden tahmin değeri çıkarılarak bulunan fark.

20 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?

21 a. 3. haftanın sonunda ilerleyen ortalama tahmini b. 4. haftanın tahmin hatası C.

22 -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.

23 -Üssel Düzeltme Üssel Düzeltme Yöntemi : Yakın dönemin taleplerine daha önceki dönemin taleplerinden daha fazla ağırlık vererek zaman serisinin ortalamasını hesaplayan ağırlıklı ilerleyen ortalama yöntemi.

24 Küçük a Yavaş tepki Büyük a Hızlı tepki

25 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?

26 a. b. c.

27 Trend-Düzeltmeli Üssel Düzeltme Yöntemi : Üssel olarak düzeltilen tahmine trendi dâhil eden yöntem.

28

29 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.

30

31 ŞEKİL 5 : Medanalysisin Trend-Düzeltmeli Tahmini

32

33 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.

34 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.

35 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.

36 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:

37 5. yılın toplam talep tahmininin 2,600 müşteri olması bilgisine dayanarak, yönetici 5. yılın her üç aylık dönemine ilişkin müşteri talebini tahmin etmek istemektedir.

38

39 Tahmin Hatası Sistematik ( Yanılgı) Hata Rassal ( Şansa Bağlı) Hata Kümülatif Tahmin Hataları Toplamı (CFE) : Bir tahmindeki yanılgıyı değerlendiren toplam tahmin hatasının ölçümü.

40 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.

41 Ortalama Mutlak Hata Yüzdesi (MAPE) : Talep düzeyinin tahmin hatası ile ilgili olan ve doğru bir perspektifte hata performansını ortaya koymak için faydalı olan ölçü.

42 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.

43

44

45 -İzleme Sinyalleri İzleme Sinyali : Tahmin yönteminin, talepte gerçekleşen değişimleri doğru olarak tahmin edip etmediğini gösteren ölçü.

46 -Bilgisayar Desteği ŞEKİL:İzleme Sinyali

47 - 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.

48 Kontrol Kümesi : Zaman serilerinde daha önceki dönemlerden geliştirilen farklı modelleri test etmek üzere ele alınan daha yakın döneme ilişkin gerçekleşen talepler.

49 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.

50 Tipik Tahmin Süreci İç İçe Geçmiş Bir Süreç Olarak Tahmin

51

52 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?

53

54

55 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:

56 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.

57 a.

58 b. Ortalama mutlak sapma aşağıdaki gibi hesaplanmaktadır:

59 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.

60 a.

61 b. c.

62 Northville Postanesi, her hafta günlük posta sayısının mevsimsel yapı gösterdiğini belirlemiştir. İki temsili hafta için, aşağıdaki veri posta sayılarını (1,000 adet olarak) göstermektedir.

63 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.

64 a.

65 b.