Metodo di previsione: regressione polinomiale

LN calcola le previsioni di domanda secondo il metodo di previsione Regressione polinomiale sulla base di un polinomio di grado n associato ai dati storici della domanda.

I parametri relativi a questo metodo di previsione sono:

  • Grado di regressione polinomiale
  • Tipo di influenza stagionale
  • Durata ciclo stagionale
  • Aggiornamento automatico parametri di previsione

È possibile gestire questi parametri nella sessione Articoli del piano - Impostazioni previsione (cpdsp1110m000).

Il grado del polinomio viene indicato dal campo Grado di regressione polinomiale. Se la casella di controllo Aggiornamento automatico parametri di previsione è selezionata, LN determina il grado ideale del polinomio.

Domanda media rettificata in base al trend

Anzitutto, i valori dello storico della domanda vengono rettificati con la domanda media rettificata in base alla tendenza per il periodo in questione.

Senza influenza stagionale:

TD(t) =	 AV

Con andamento della tendenza lineare:

TD(t) = CS + TF * t

Con andamento della tendenza progressivo:

TD(t) = BS * TF ^ (t-1)DM(t) = AD(t) - TD(t)

In cui:

DM(t)domanda media rettificata in base alla tendenza per il periodo t
TD(t)domanda basata sulla tendenza per il periodo t
AD(t)domanda effettiva per il periodo t
AVdomanda media (*)
CSdomanda costante
BSdomanda stimata per il periodo 1
TFfattore di tendenza

 

(*) la domanda media è la somma dei valori della domanda storica per periodo, diviso il numero di periodi con storico della domanda.

Coefficienti del polinomio

LN calcola i coefficienti del polinomio con il metodo di regressione polinomiale. Per ulteriori informazioni sulla regressione polinomiale, vedere gli Argomenti correlati.

Previsione della domanda

LN calcola la domanda per ciascun periodo di previsione secondo la domanda media rettificata in base alla tendenza per il periodo in questione, aggiungendovi l'alterazione media nel passato.

Alterazione

L'alterazione è la fluttuazione dei dati della domanda confrontati con la tendenza determinata. L'alterazione media viene determinata per ciascun periodo di previsione sulla base dei periodi dello storico trascorsi un numero intero di cicli di stagionalità.

Nota

Se il campo Tipo di influenza stagionale è Non applicabile, LN utilizza un ciclo di stagionalità fittizio con una durata della stagione massima pari a un quarto del numero di periodi con storico della domanda.

Esempio

Nella Figura 1 vengono illustrati i dati storici della domanda di due cicli di stagionalità, costituiti da 8 periodi di previsione. Il periodo 9 è il periodo corrente.

Figura 1
Figura 1
SCTdurata del ciclo di stagionalità

Nella Figura 2 viene illustrato il polinomio determinato dalla regressione polinomiale.

Figura 2
Figura 2

Per ciascun periodo dello storico, la domanda basata sul polinomio viene confrontata con la tendenza della domanda. Si presuppone la presenza di una tendenza lineare caratterizzata dalla formula riportata di seguito:

TD(t) = CS + TF * t

TD (t)domanda basata sulla tendenza per il periodo t
CSdomanda costante (= 54)
TFfattore di tendenza (= 2)
PeriodoPolinomioTendenzaAlterazione
14556-11
25358-5
37660+16
47062+8
54964-15
65566-11
77868+10
87070+0

 

L'alterazione media basata su queste differenze viene aggiunta alla domanda rettificata in base alla tendenza. L'alterazione media per il periodo di previsione 9, ad esempio, è la media dell'alterazione dei periodi 1 e 5.

Periodo di previsioneTendenzaAlterazione mediaIn base ai periodiDomanda prevista
972-131,559
1074-82,666
1176+133,789
1278+44,882
1380-131,467
1482-72,675

 

Il risultato viene illustrato nella Figura 3.

Figura 3
Figura 3