계절변동에따른 수요예측

Ⅱ. 계절지수의 산출방식
많은 회사들의 제품이나 서비스에는 계절적 수요의 변동이 있다. 예를 들어
우체국에서 처리하는 우편물의 양은 크리스마스 휴가기간 중에 엄청나게
증가한다. 또 다른 에를 들자면 잔디나 정원에 관련된 제품들, 제설용삽,
자동차바퀴, 의복, 건축자재 등의 수요는 계절적 영향을 받는다.
대개의 사람들이 휴가기간동안 친지들에게 전화를 하므로 전화조차도 계절적
영향을 받는다. 많은 방법들이 계절적 영향을 가진 시계열의 영향을 받는다.
시계렬이란 시간순으로 나열된 과거의 자료를 의미하며, 추세, 계절적 변동,
순환요인 및 우연변동을 포함하고 있다. 시계렬분석법에서는 시계열자료를
이와 같은 구성요소들로 분해하여 수요를 예측한다. 이들의 모든 문제. 즉,
수요가 추세와 계절적 변동을 동시에 가지고 있을 떄 두 요소가 어떻게 서로
연관되어 있느냐가 문제가 된다. 일반적으로 추세와 계절적 변동의 결합
형태에는 가법적인 계절적 변동(additive seasonal variation)과 승법적인 계절적
변동 (multiplicative seasonal variation)의 두 가지 유형이 있다.
가법적인 계절적 변동에서는 추세치가 얼마나 되는 계절적 변동치는 언제나
일정하다고 본다. 따라서 계절적 변동이 가법적이면 추세와 계절적 변동을
포함한 예측치 FITS(forecast including trend and seasonal)는 다음과 같다.
FITS = 추세 + 계절적 변동 (식 1 - 1)
〔 그림 2 - 1 〕
〔 그림 2 - 2 〕
〔 그림 2 - 1 〕을 보면 일정한 계절적 변동폭을 가진 증가 추세를 보여 주고 있다.…