erelt zagvar

page 1

Эрэлтийн таамаглал

www.zaluu.comwww.zaluu.com

page 2

9-р бүлэг:

Эрэлтийн таамаглал

1. Таамаглалын хэлбэр

2. Эрэлтийн таамаглал хийх арга

3. Эрэлтийн таамаглал болон ҮҮАМ

4. Шүүн тунгаах арга (Judgment method)

5. Time series analysis

6. Causal method шалтгааны арга

7. Эрэлтийн хэлбэлзэлийн хэмжилт, удирдлага


page 3

1. Таамаглалын хэлбэрүүд

■ Таамаглалын хэлбэр

- Технологийн таамаглал：технологийн хөгжлийн

- Э/зийн таамаглал：Эз ийн нөхцөл байдлын

-Эрэлтийн таамаглал ： Ирээдүйн бүтээгдэхүүн

үйлчилгээний эрэлтийн таамаглал

Цаг хугацааны таамаглалын хэлбэр

- Богино хугацааны：6 сар доторх сар, 7 хоног, өдөр

бүрийн таамаглал

- Дунд хугацааны：6сар∼2жил

- Урт хугацааны：2жилээс дээш제8장 수요예측


page 4

2. Эрэлтийн таамаглалын аргын

хэлбэрүүд■ Үнэлгээний арга (judgment method)

- Хувь хүний шийдвэр мөн олон хүмүүсийн санал дээр

үндэслэн таамаглах

- Ихэвчлэн богино ба дунд хугацааны таамаглалд

ашигладаг.

계량적 기법Тоон шинжилгээны арга (quantitative method)

- 시계열분석기법(time series method)

· Өнгөрсөн эрэлтийн баримтад үндэслэн ирээдүйн

эрэлтийг таамаглах

· Богино ба дунд хугацааны таамаглалд ашиглана

- 인과형 모형(causal method)

·Эрэлтэд нөлөөлөх хүчин зүйлсийн хамааралыг

шинжилгээ хийж таамаглах арга

· дунд, урт хугацааны таамаглал제8장 수요예측


page 5

3. Эрэлтийн таамаглал ба ҮҮАМ

■ ҮҮАМ ба эрэлтийн таамаглал

- Э/Т нь үйлдвэрийн шийдвэр гаргалтын суурь

материал болдог.

- Э/Т нь нөөцийн төлөвлөлт, захиалгат үйлдвэрлэлд

чухал ач холбогдолтой.

- Э/Т нь ялангуяа процесс инженееринг, хүчин

чадлын төлөвлөлт, нөөцтэй холбогдох шийдвэр

гаргалтын суурь болж өгдөг.

제8장 수요예측


page 6■ ҮҮАМ ийн таамаглалын цар хүрээ, арга

Т/цар хүрээ ХугацааБодит

байдал

Тохирсон

таамаглалын арга

Процесс

угсралтУрт Дунд

Judgment, causal

method

Хүчин

чадлын төл

· байршил

· нэгдсэн

төлөвлөлт

· цаг

хугацааны

Урт

Дунд

Дунд

Дунд

Өндөр

Маш

өндөр

Judgment, causal

Causal, time series

Time series

Нөөцийн

удирдлагаБогино Маш өн Time series


page 7

4. Judgment method■ 델파이법(Delphi method)- Мэргэжилтэнгүүдийг цуглуулан баг бүрдүүлнэ. Үүний дараа

асуултуудыг хэлэлцэн таамаглалын хэмжээг гаргаж ирнэ.

- Цаг ба зардал ихээр зарцуулагдах ба таамаглалд тодорхой бус

зүйл их үүсдэг. Өнгөрсөн үеийн мэдээлэл байхгүй тохиолдол

өргөнөөр ашигладаг. Байршилын төлөвлөгөө, шинэ бүтээгдэхүүн

г аргах, зах зээлийн стратеги зэрэг урт хугацааны төлөвлөлтөнд

өргөнөөр ашигладаг

■ 시장조사법(market research)

- судалгаа, ярилцлага, утсан судалгаа зэрэг олон арга ашиглан

хэрэглэгчээс судалгаа авч таамаглал дэвшүүлэх

- Шүүн тунгаах арга дундаас цаг ба зардал хамгийн их

зарцуулагдах боловч таамаглал нь харьцангуй бодит байдаг

давуу талтай болно.



page 8

■ 패널동의법(panel consensus)

- Менежер , борлуулагч,хэрэглэгч зэрэг

оролцогчдоос чөлөөтэйгээр санал сонсож таамаглал

дэвшүүлэх арга.

■ 역사적 유추법(historical analogy)

- Шинэ бүтээгдэхүүнтэй адил өмнөх үеийн холбогдох

мэдээлэл байхгүй тохиолдолд ижил төсөөтэй

бүтээдэхүүний мэдээлэлд үндэслэн таамаглал

дэвшүүлэх арга



page 9

5. 시계열분석기법(Time series method)

■ time series ийн эльментүүд

- Time series гэдэг нь тогтмол хугацаатайгаар тухайн зүйлтэй холбогдол мэдээлэлийг

хэлнэ(жнь：сар бүр, 7хоног бүр, улирал бүрийн борлуулалтын хэмжээ гм.)

- хүчин зүйлсүүд нь

· чиг хандлага(T) · улиралын өөрчлөлт(S)

· эргэх хүчин зүйлс (C) · дүрэмгүй өөрчлөлт эсвэл эрсдэлтэй өөрчлөлт(R)

(1) Хүчин зүйлс

0 1 2 3 4년

Time series

Чиг хандлаг

Улиралын өөрчлөлт Эргэх хүчин

зүйлс

Эрсдэлт өөрчлөлт



page 10■ time series analyses хэлбэр - энэ хэлбэрт эрэлтY г цаг хугацааны 4 хүчин зүйлийг

нэгтгэн ойлгодог

Y=f(T, S, C, R)

үржвэрийн арга：Y=T·S·C·R

Нийлбэрийн арга：Y=T+S+C+R

■ 시계열의 패턴

(a) Чиг ба улиралын өөрчлөлт байхгүй

(c) Тэргүүлэх хандлага ба улиралын өөрчлөлт (нийлбэр)

(b) Улиралын өөрчлөлтэй үед

(d) Чиг хандлага, улиралын үржвэрийн өөрчлөлт


page 11

(2) 단순이동평균법(simple moving average)

■ Энгийн хөдөлгөөнт дундаж аргын онцлог

- цаг хугацааны өөрчлөлтүүд ба өөрчлөгдөх хандлага байхгүй

тохиолдолд ашиглана

- Хөдөлгөөнт дунджаар дамжуулан санамсаргүй өөрчлөлтийг

арилгах

- тодорхой хугацаанд дахь бодит эрэлтийн мэдээлэлд үндэслэн

энгийн дундаж утгыг таамаглана.

At-1+ At-2+···+ At-N

NFt =

Энд Ft = хугацаа t ны эрэлтийн таамаглал

At= t үеийн бодит эрэлт

N=хөдөлгөөнт дундаж хугацаа



page 12

■ Жишээ

- Бодит эрэлт


Сар(t) 1 2 3 4 5

Бодит эрэлт(At) 4 3 4 5 ?

- Хөдөлгөөнт дундаж хугацаа：4сар

- 5 сарын т/ эрэлт：F5 = = = 4

- Анхаарахад хэрэв 5сарын бодит эрэлт 5

тохиолдолд 6 сарын т/эрэлт нь дараахтай адил болно.

F6 = = 4.25

5+4+3+4

4

16

4

5+5+4+34


page 13

■ Хөдөлгөөнт дундаж хугацааг шийдвэрлэх

- хөдөлгөөнт дундаж хугацааг уртаар авах тусам

санамсаргүй хүчин зүйлс илүү хасагдах болно. Иймээс

таамаглалын шугам нь муруйх ба эрэлтийн бодит

таамаглалыг бага тусгана.

- ХДХ нь таамаглалын тогтвортой байдал эрэлтийн

өөрчлөлт хамааралыг тусгахуйцаар оновчтой сонгох

шаардлагатай болдог.



page 14

■ 3주 및 6주 단순이동평균법에 의한 수요예측


±â °£ ½Ç Á¦ ¼ö ¿ä3ÁÖ Ü ¼ø ÀÌ µ¿

Æò ±Õ ¿¡ ÀÇ ÇÑ

¿¹ Ãø Ä¡

6ÁÖ Ü ¼ø ÀÌ µ¿

Æò ±Õ ¿¡ ÀÇ ÇÑ

¿¹ Ãø Ä¡

1 102 183 294 15 19.05 30 20.76 12 24.77 16 19.0 19.08 8 19.3 20.09 22 12.0 18.3

10 14 15.3 17.211 15 14.7 17.012 27 17.0 14.513 30 18.7 17.014 23 24.0 19.315 15 26.7 21.8

0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

±â °£ (ÁÖ )

¼ö ¿ä

½Ç Á¦ ¼ö ¿ä3ÁÖ Ü ¼ø ÀÌ µ¿ Æò ±Õ ¿¡ ÀÇ ÇÑ ¿¹ Ãø Ä¡6ÁÖ Ü ¼ø ÀÌ µ¿ Æò ±Õ ¿¡ ÀÇ ÇÑ ¿¹ Ãø Ä¡


page 15

(3) 가중이동평균법(weighted moving average)

■ Аргачлал

- N хугацааны мэдээний жигнэгдсэн үнэлгээний

нийлбэр 1 байх жигнэгдсэн үнэлгээтэй байна.

Дараа нь , жигнэгдсэн нийлбэр үнэлгээгээр

таамаглал дэвшүүлнэ.

Ft=Wt-1 At-1 +Wt-2At-2+···+Wt-NAt-N

энд Ft = t хугацаан эрэлтийн таамаглал

At = t хугацааны бодит эрэлт

Wt = t хугацаанд харгалцах жигнэгдсэн

үнэлгээ 제8장 수요예측

Nt

ti

iW1

1


page 16

■ Жнь:

- Бодит эрэлт


Сар(t) 1 2 3 4 5

Бодит эрэлт(At) 100 90 105 95 ?

- жигнэгдсэн үнэлгээг таамаглах сарын өмнөх

сарыг 0.4, 2 сарын өмнөх 0.3, 3 сарын өмнөх нь 0.2,

4сарын өмнөх 0.1 гэж тооцоолж таамаглая.

F5 = 0.4(95)+0.3(105)+0.2(90)+0.1(100)=97.5

- 5 сарын бодит эрэлт 110 байсан бол 6 сарын

эрэлтийн таамаглал нь

F6 = 0.4(110)+0.3(95)+0.2(105)+0.1(90)=102.5


page 17

(4) 지수평활법(exponential smoothing) зэргийн зохицуулалтын арга■ Онцлог

- Байнгийн багасах жигнэгдсэн үнэлгээг ашиглан

сүүлийн мэдээлэл байх тусам илүү өндөр зэрэглэл өгч

таамаглал дэвшүүлэх арга

- Энэ арга нь хөдөлгөөнт дундаж аргатай адилхан

улиралын болон чиг хандлагын нөлөөлөл бага байх үед

ашигладаг.



page 18■ Аргачлал

- Ft = α At-1 + (1-α)Ft-1

энд α= зэрэглэлийн параметр(0≤α≤1)

- Ft = αAt-1 + (1-α) Ft-1

= αAt-1 + Ft-1 - αFt-1

= Ft-1 + α(At-1 - Ft-1)

Шинэ таамаглал=өмнөх таамаглал+ α X (таамаглалын

хэлбэлзэл)

■ Ж нь

- өнгөрсөн сарын таамаглал(Ft－1)нь 100ш, Бодит эрэлт(At－1) нь

110ш, тэгээд зэрэглэлийн параметр α＝0.3 үед энэ сарын

эрэлтийн таамаглал нь

таамаглал (Ft)

Ft = Ft-1 + α(At-1 -Ft-1 )

= 100 + 0.3(110-100)

= 103



page 19

■ Аргачлал

Ft = α At-1 + α(1- α)At-2+ α(1- α)2At-3

+ ··· + α(1- α)t-2A1 + (1- α)t-1F1

- энд зэрэглэл нь α(0≤α≤1)

α≥ α(1- α )≥α(1- α )2≥········≥α(1- α )t-2

- энд хамгийн сүүлийн үеийн материал нь илүү

өндөр зэрэглэл авах ба үүнээс буурах

дараалалаар явагдана.



page 20

■ α＝0.1과 α＝0.5에 의한 지수평활예측치


0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

±â °£

¼ö ¿ä

½Ç Á¦ Ä¡ (At)

Áö ¼ö Æò È° ¹ý ¿¡ ÀÇ ÇÑ ¿¹ Ãø Ä¡ ¥á=0.1

Áö ¼ö Æò È° ¹ý ¿¡ ÀÇ ÇÑ ¿¹ Ãø Ä¡ ¥á=0.5

¥á=0.1 ¥á=0.5

1 10 15.00 15.002 18 14.50 12.503 29 14.85 15.254 15 16.27 22.135 30 16.14 18.576 12 17.53 24.297 16 16.98 18.158 8 16.88 17.089 22 15.99 12.54

10 14 16.59 17.2711 15 16.33 15.6412 27 16.20 15.3213 30 17.28 21.1614 23 18.55 25.5815 15 18.99 24.29

Áö ¼ö Æò È° ¹ý ¿¡ ÀÇ ÇÑ ¿¹ Ãø Ä¡½Ç Á¦ Ä¡ (A t )±â °£

* 최초의 예측치 F1은 15로 하였음.


page 21

(5) 추세분석법(trend analysis)


■ чиг хандлагын арга

- энэ нь цаг хугацааны өөрчлөлтийн чиг хандлагыг

илэрхийлсэн шугмаар илэрхийлэгддэг.

хандлагын шулуун шугам

= a+bt

энд t=хугацаа, t=1,2,…,n

Yt=t үеийн бодит эрэлт

=t үеийн шулуун шугмын эрэлт

b = налуугын коефцент

Yt^

Yt^


page 22

■ Өнгөрсөн мэдээлэл ба хандлагын шугам


Yt ,Yt^

0 1 2 3 4

Yt =a+bt^

Y1^

Y2^

Y3^

Y4^

Y1

Y2

Y3

Y4

Налуу=b

хэлбэлзэл

хугацаа(t)

a


page 23■ хандлагын шугамыг тодорхойлох

- Бодит эрэлт ба хандлагын шугмын таамаглал,

хэлбэлзэлийн нийлбэр хамгийн бага байхууцаар a ба

b ын утгыг олно.

■ ж нь

- Бодит

эрэлт

n

tbY

ttn

tYtYn

n

t

n

tt

n

t

n

t

n

t

n

tt

n

tt

a

b

11

1

2

1

2

111

)(

))((

Он Бодит эрэлт

1996

1997

1998

1999

2000

30

40

60

50

80


page 24- Чиг хандлагын шугамыг олох тооцоолол

Он Хугацаа(t) Бодит эрэлт(Yt)

t2 tYt

19961997199819992000

12345

30

40

60

50

80

1

4

9

16

25

30

80

180

200

400

합 계 15 260 55 890

- a ба b утгын тооцоолол

- Хандлагын шулуун

- 2001оны эрэлтйн таамаглал

19

11

5

)15(11260

)15()55(5

)15(260)890(52

a

b

tbtaYt 1119ˆ

85)6(1119ˆ6 Y



page 25

(6) 시계열분해법

■ цаг хугацааны ангилалт арга

- энд цаг хугацаа тус бүрээрх мэдээлэлийг хүчин

зүйлс тус бүрээр ангилан эрэлтийг таамаглана.

чиг хандлага ба улиралын өөрчлөлтийн нэгдэл


- Нийлбэрийн арга,

улиралын өөрчлөлт

· Чиг хандлагаас

хамаарахгүйгээр улиралын

өөрчлөлт нь байнга

тохиолдоно.

· FITS＝Ч/Х＋ у/өөрчлөлт1월 7월 1월 7월 1월 7월 1월 7월 1월

수

요


page 26


1월 7월 1월 7월 1월 7월 1월 7월 1월

эрэлт

- Үржвэрийн арга, улиралын өөрчлөлт

· чиг хандлагаас хамаарч улиралын өөрчлөлтийн

хэмжээ өөрчлөгдөнө.

· FITS＝Ч/Х×улиралын хэмжигдэхүүн


page 27

■ жишээ1


Улирал

2007он 2008он Таамаглал

Бодит эрэлт

Улиралын өөрчлөлт

Улиралын зэрэг

Нийлбэрийнарга

Үржвэрийн арга

Хавар

Зун

Намар

Өвөл

90

150

110

50

90-100=-10

150-100= 50

110-100= 10

50-100=-50

90/100=0.9

150/100=1.5

110/100=1.1

50/100=0.5

110-10=100

110+50=160

110+10=120

110-50= 60

110×0.9= 99

110×1.5=165

110×1.1=121

110×0.5= 55

Нийл

бэр400 440 440

Дундаж улиралын эрэлтийнтаамаглал(2007년)=400/4=100

ДУЭТ(2008년)=440/4=110


page 28■ жишээ 2

-


Он Улирал хугацааборлуулал

т сая

улиралын борлуулал

т

улиралын коефцент

2005 1 / 4 1 30 2 / 4 2 42 3 / 4 3 55 57.4 55/57.4→ 0.958 4 / 4 4 100 58.5 1.709

2006 1 / 4 5 35 59.5 0.588 2 / 4 6 46 62.5 0.736 3 / 4 7 59 66.0 0.894 4 / 4 8 120 68.4 1.754

2007 1 / 4 9 43 71.3 0.603 2 / 4 10 57 75.5 0.755 3 / 4 11 71 4 / 4 12 142

30/2+42+55+100+35/24


page 29

- Улирал бүрээрх дундаж зэргийн тооцоолол

Он 1/4улирал 2/4улирал 3/4улирал 4/4улирал

2005

2006

2007

0.588

0.603

0.736

0.755

0.958

0.894

1.709

1.754

Дундаж 0.596 0.746 0.926 1.732

-2008оны улиралын борлуулалтын таамаглал

2001

улирал

Хугацааны

дугаар

(t)

Улиралын дундаж борлуулалтын

таамаглал

( =47.8+2.63t)

Улиралын дундаж

коефцент

Чиг хандлага ба улиралын

өөрчлөлтийг

тусгасан таамаглал

1 / 4

2 / 4

3 / 4

4 / 4

13

14

15

16

82.0

84.6

87.2

89.9

0.596

0.746

0.926

1.732

82.0×0.596= 48.8

84.6×0.746= 63.1

87.2×0.926= 80.7

89.9×1.732=155.7

tY



page 30

6. 인과형 모형 Causal method

■ Шалтгааны арга

- Энэ арга нь эрэлтийг хамааралт хүчин зүйлээр,

эрэлтэд нөлөөлөл үзүүлдэг хүчин зүйлсийг хамааралт

бус хүчин зүйлсээр тооцож эдгээрийн хамааралыг

илэрхийлж эрэлтийг таамаглана.

■ 회귀분석(regression analysis)

- хамааралт бус хүчин зүйлийн тоо

· 1ш → энгийн регресс

· 2ш дээш → олон регресс

- хамааралт х/з болон хамааралт бус х/з ийн хамаарал

· Шулуун → шулуун шугман регресс

· Шулуун бус → шулуун бус шугаман регресс анализ



page 31

(1) 단순선형회귀분석 Энгийн шугаман регресс


■ шугаман регресс

= a + bX

= хамааралт хүчин зүйл(эрэлт)

X = хамааралт бус хүчин зүйл(эрэлтэнд хамгийн их

нөлөөлөл үзүүлдэг хүчин зүйл)

a = регрессийн тогтмол утга

b = шулууны налуугын коефцент

■ a ба b ын утга

Y

n

XbY

XXn

YXYXn

n

ii

n

ii

n

ii

n

ii

n

ii

n

ii

n

iii

a

b

11

1

2

1

2

111

)(

))((

Y

Y


page 32


■ Хамааралын коефцент(correlation coefficient)

- Хамааралт х/з болох эрэлтY ба хамааралт бус х/з X ын шулуун

хамааралын хэмжээ, ө.х энэхүү хамааралыг r аар хэмжинэ.

- Хамааралын коефцент r нь －1 ээс ＋1 хүртэл утгаар илэрхийлэгдэх

ба r＝0 нь хамааралгүй болохыг мөн r＝±1 нь шууд бүрэн хамааралтай

болохыг илэрхийлнэ.

- Х/коефцент нь (＋ ) байвал 2 хүчин зүйл X ба Y нь нэг чиглэл

болохыг ； ( － ) байвал X Y нь өөр хоорондоо эсрэг чиглэлрүү

өөрчлөгдөхийг илэрхийлнэ.

- Х/к r ийг олох арга

n

ii

n

ii

n

ii

n

ii

n

ii

n

ii

n

iii

YYnXXn

YXYXn

r

1

2

1

2

1

2

1

2

111

)()(

))((


page 33■ Шийдвэрлэх коефцент(coefficient of determination)

- Хамааралын коефцент r ын квадрат, ө/х r2 ийг

хэлнэ.

- Ш/к нь хамааралт х/з Y ийн нийт өөрчлөлт дундаас

чөлөөт хүчин зүйл X ийн тайлбарлах өөрчлөлтийн

харьцааг хэлнэ.

■ Жнь

- 화물차들의 총운행거리와 타이어 사용량Сар(i)

Дугуйны эрэлт

Нийт явсан зам

(нэгж：10000 ㎞)

1

2

3

4

5

6

10

15

12

8

9

18

24

32

27

18

20

43


page 34- Регрессийн таамаглалын тооцоолол

i Xi Yi XiYi Xi2 Yi

2

123456

243227182043

10151289

18

240480324144180774

5761,024

729324400

1,849

1002251446481

324

합 계 164 72 2,142 4,902 938

79.0

41.0

6

)164(41.072

)164()902,4(6

)72(164)142,2(62

a

b

- A ба b ын утга

-Регрессийн тооцоолол

= 0.79+0.41X


Y


page 35

- Дараагийн сарын нийт явах замыг 35000km гэж

таамаглавал дугуйн эрэлт нь дараахтай адил

таамаглал гарна.

= 0.79+0.41(35)

= 15.14( 15ш)

-Нийт явах зам ба дугуйн ашиглалтын хэмжээний

шугаман регрессийн тооцоолол

- Энэ 2 хүчин зүйлсийн хамаарал нь маш хүчтэй(＋)

хамааралыг үзүүлж байна

Хоорондын хамаарал нь r2=0.98 ба дугуй

ашиглалтын өөрчлөлтийн 98％ нь нийт явсан замын

нийлбэрт үндэслэгдэн тайлбарлагдана.

99.0])72()938(6][)164()902,4(6[

)72(162)142,2(6

22

r

Y


page 36

(2) 다중선형회귀분석 Олон хүчин зүйлсийн регресс


■ k ш хамааралт бус хүчин зүйлсээс бүрдсэн регресс

kkXbXbXbaY 2211ˆ

7. Таамаглалын алдааны хэмжилт, удирдлага

■ Таамаглалын алдааны хэлбэр

- 편 의 ( 偏倚： bias) ： Таамаглалын хэмжээн бодит

байдалтай харьцуулахад ерөнхийдөө өндөр ба бага

байх.

- Стандарт тархалт: Т/х ба бодит утгын зөрүү


page 37

■ Таамаглалын (forecast) онцлог

- Таамаглал алдаатай байх нь ердийн үзэгдэл.

· Т/хэмжээтэй хамт таамаглалын хэлбэлзэлийн мэдээлэлийг

хангах шаардлагатай.

· Дараа сарын борлуулалтыг таамаглах үед т/х тэй яг нийцэж

тохирно гэдэг нь хэцүү зүйл.

- салангид таамаглалаас нэгтгэсэн таамаглал нь илүү оновчтой

байдаг.

· Машины жилийн борлуулалтын хэмжээг таамаглах тохиолдолд нэг

төрлийн машины эрэлтээс илүү нийт таамаглал илүү оновчтой байдаг.

- Таамаглалын хэмжээ нь хугацаа богино байх тусам илүү оновчтой

гарч ирдэг.

· Маргаашийн цаг агаарыг таамаглах нь 7 хоногийн дараах цаг

агаарыг таамаглахаас илүү тодорхой байдаг.



page 38

(1) Таамаглалын хэлбэлзэлийн хэмжилт


■ Дундаж хэлбэлзэл (ME：mean error)

- энэ нь тогтмол хугацаан дахь хэлбэлзэлийн нийлбэрийг

хугацааны тоонд хуваана.

Энд At＝t үеийн бодит эрэлт

Ft＝t үеийн таамаглалт хэмжээ

n＝ хугацааны тоо

- 예측모형이수요를 일관되게 과대 또는 과소예측을 하지

않는다면(즉, 편의가 없다면) 양의 오차와 음의 오차가

상쇄되어 ME는 0에 근접해야 함.

- ME는 양의 오차와 음의 오차가 상쇄되기 때문에 ME가

0에 가깝다고 하더라도 절대편차는 클 수가 있음.

n

FAn

t

tt 1

)(

ME=


page 39


■ 평균자승오차(MSE：mean squared error)

- энэ нь хэлбэлзэлийн квадратын нийлбэрийг

хугацааны тоонд хуваасаныг хэлнэ.

n

FAn

t

tt

2

1

)(

- Дундаж квадрат хэлбэлзэл нь + ба – хэлбэлзэлийн

зөрүүг квадратад дэвшүүлж олдог учраас хэлбэлзэл

ихсэх тусам харгалзах жигнэгдсэн дундаж утга

ихсэхийг илэрхийлнэ.

MSE =


page 40


■ 평균절대편차(MAD：mean absolute deviation)

- MAD нь дараах аргаар тодорхойлогдоно.

- MAD ба таамаглалын хэлбэлзэлын стандарт

дундаж σ ын холбоо хамаарал

1σ≒1.25MAD эсвэл 1MAD≒0.8σ

MAD =n

FAn

t

tt 1

||


page 41

■ 평균절대비율오차(MAPE：mean absolute percent error)

- Энэ нь бодит эрэлтийн талаарх хэлбэлзэлийн

харьцааг бүгдийг нь нэмсэний дараа хугааны тоонд

хуваана.

- Энэ арга нь цаг хугацаанаас хамаарч эрэлтийн

хэмжээ ихээр өөрчлөгдөх үед ашигладаг таамаглалт

хэлбэлзэлийг хэмжих арга. .


n

n

t tA

tF

tA

%100

1

||

MAPE =


page 42


■ ME, MSE, MAD ба MAPE ийн тооцоолол

хугацаа

t

Б/Э

At

Таамаглал

Ft

хэлбэлзэл

At-Ft

А/тархалт

｜At-Ft｜

Хэл/квад

(At-Ft)2

Хэл/хувь

(｜At-Ft｜/ At)

×100%

1

2

3

4

5

6

7

8

53

59

64

48

55

52

55

44

54

55

56

58

50

55

52

48

-1

4

8

-10

5

-3

3

-4

1

4

8

10

5

3

3

4

1

16

64

100

25

9

9

16

1.89

6.78

12.50

20.83

9.09

5.77

5.45

9.09

계 2 38 240 71.40

ME=2/8=0.25 MAD=38/8=4.75

MSE=240/8=30 MAPE=71.4(%)/8=8.93%


page 43■ Таамаглалын хэлбэлзэл ашигласан аргын үнэл/сонголт

Хугацаа

(t)

Б/Х

(At)

Таам/Хэмж(Ft) Та/Хэл(At－Ft)Аб/Тарх

(｜At－Ft｜)

α＝0.1 α＝0.5 α＝0.1 α＝0.5 α＝0.1 α＝0.5

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

10

18

29

15

30

12

16

8

22

14

15*

14.50

14.85

16.27

16.14

17.53

16.98

16.88

15.99

16.59

15*

12.50

15.25

22.13

18.57

24.29

18.15

17.08

12.54

17.27

-5.00

3.50

14.15

-1.27

13.86

-5.53

-0.98

-8.88

6.01

-2.59

-5.00

5.50

13.75

-7.13

11.43

-12.29

-2.15

-9.08

9.46

-3.27

5.00

3.50

14.15

1.27

13.86

5.53

0.98

8.88

6.01

2.59

5.00

5.50

13.75

7.13

11.43

12.29

2.15

9.08

9.46

3.27

계 13.27 1.22 61.77 79.06

α＝0.1 үеийн ME＝13.27/10＝1.33, MAD＝61.77/10＝6.18

α＝0.5일 үеийн ME＝1.22/10＝0.12, MAD＝79.06/10＝7.91

* Хамгийн бага таам/хэмж F1 нь 15 байна.

- ME үндэслэвэл α=0.5 мөн MAD үндэслэвэл α=0.1 нь илүү

тохиромжтой.

- 편의와 편차 중 어느 것을 더 중시하느냐에 따라 선택은 달라짐.


page 44(2) Таамаглалын хэлбэлзэлийг зохицуулах■ Таамаглалын арга тохирсон эсэхийг шийдвэрлэх арга

- Бодит хэмжээ болон т/х – г цаг хугацааны хувьд харьцуулах

- Таамаглалын индекс(TS：tracking signal) ашиглах

■ Таамаглалын индекс(TS)

- Энэ нь нийт таамаглалын хэлбэлзэлийг MAD-д хуваасан

утгаар хэмжигдэнэ.

Нэгж нь MAD .

- 추적지표의 계산

MAD

)(1

n

ttt FA

хуга

(t)

Б/Э

(At)

Т/Э

(Ft)

Т/Хэл

(At-Ft)

Нийт

т/хэлАб/Тар

Нийт

Аб/тархалт

MAD TS

1

2

3

4

5

6

150

146

156

152

145

142

151

155

147

145

148

147

-1

-9

9

7

-3

-5

-1

-10

-1

6

3

-2

1

9

9

7

3

5

1

10

19

26

29

34

1.00

5.00

6.33

6.50

5.80

5.67

-1.00

-2.00

-0.16

0.92

0.52

-0.35

TS =


page 45■ Таамаглалт индекс 추적지표의 관리도

- TS нь удирдлагын хяналтын шугаман доторх хэлбэлзэлийг Т/Х нь Б/Х

ээсээ хамааралтай байна гэж үзнэ.

- TS нь хяналтын хүрээнээс хэтрэх ба хяналтын дотор харилцан

адилгүй байвал тэр шалтгааныг судлан тогтоох шаадлагатай болно.

- Таамаглалт индексийн удирдлагын хяналт нь ерөнхийдөө

Хэвийн ±4(MAD) ашиглана

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

1 2 3 4 5 6

±â °£

ÃßÀûÁöÇ¥

Дундаж шугам

Хяналтын доодутга

Хяналтын шугам



page 46

7. Эрэлтийн таамаглалын арга сонгох

Бүтээгдэхүүний төвшин

Орон нутгийн төвшин

Таамаглалт бүтээгдэхүүн

Таамаглалын хэрэглээ

Процесс угсрах

Байршил төлөвлөлт

Нэгдсэн төлөвлөгөө

Цаг хугацааны төлөвлөгөө

Нөөцийн удирдлага

Богино хугацаа

Дунд

Урт

Таамаглалын хугацаа

Мэдээлэл байгаа эсэх ба хэлбэр

Мэдээний тогтмол байдал

Чиг хандлага

Улиралын өөрчлөлт

Дараалалын өөрчлөлт

Ашиглах боломжТой арга сонгох

Эцсийн арга сонгох

Бүтцийн нөхцөлбайдал

Арга ашиглахуян хатан

байдал ба зардал

Тухайн аргын Онцлогыг

ойлгох

Аргын оновчтойбайдал болон оновчтой бус

байдалаас шалтгаалах эрсдэл


Documents

erelt zagvar