予測方法: 多項式回帰

LN は、需要履歴データに一致する n 次多項式に基づき、[多項式回帰] 予測方法に従って需要予測を計算します。

この予測方法の関連パラメータは次のとおりです。

[計画品目 - 予測設定 (cpdsp1110m000)] セッションでこれらのパラメータをメンテナンスできます。

多項式の次数は [多項式回帰の累乗数] フィールドで指定されます。[予測パラメータの自動更新] チェックボックスをオンにすると、LN により多項式の最適な次数が決定されます。

傾向調整済み平均需要

最初に、関連期間に対する傾向調整済み平均需要で、需要履歴の数字を調整します。

季節変動の影響なし:

TD(t) =	 AV

線形傾向の影響あり:

TD(t) = CS + TF x t

累進傾向の影響あり:

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

略語の意味は次のとおりです。

(*) 平均需要は、期間ごとの履歴需要の数字を合計したものを、需要履歴を持つ期間数で割って決定されます。

LN は、多項式回帰方法で多項式の係数を計算します。多項式回帰の詳細については、関連トピックを参照してください。

LN は、過去の平均ノイズで増大した、対象期間に対する傾向調整済み平均需要に基づいて、各予測期間に対する需要を計算します。

ノイズは、決定した傾向と比較される需要データの変動です。平均ノイズは、前の季節サイクルの整数である履歴期間を基準に、各予測期間に対して決定されます。

注:

[季節変動影響タイプ] フィールドが [適用なし] の場合、LN は、最大の季節の長さが履歴需要を持つ期間数の 4 分の 1 である、架空の季節サイクルを想定します。

この図は、2 つの季節サイクルの需要履歴データを示します。これらは 8 つの予測期間で構成されます。期間 9 が現在の期間です。

SCT = 季節サイクル時間

この図は、多項式回帰で決定される多項式を示します。

各履歴期間について、多項式基準の需要が需要の傾向と比較されます。次の公式によって特徴づけられる、線形傾向が存在するものと仮定します。

TD(t) = CS + TF x t

これらの差異に基づく平均ノイズは、傾向調整済み需要に追加されます。たとえば、予測期間 9 の平均ノイズは、期間 1 と 5 のノイズの平均です。


予測期間	傾向	平均ノイズ	基準となる期間	予測需要
9	72	-13	1,5	59
10	74	-8	2,6	66
11	76	+13	3,7	89
12	78	+4	4,8	82
13	80	-13	1,4	67
14	82	-7	2,6	75

この図は次の結果を示します。

予測期間	傾向	平均ノイズ	基準となる期間	予測需要
9	72	-13	1,5	59
10	74	-8	2,6	66
11	76	+13	3,7	89
12	78	+4	4,8	82
13	80	-13	1,4	67
14	82	-7	2,6	75

予測期間	傾向	平均ノイズ	基準となる期間	予測需要
9	72	-13	1,5	59
10	74	-8	2,6	66
11	76	+13	3,7	89
12	78	+4	4,8	82
13	80	-13	1,4	67
14	82	-7	2,6	75

予測期間	傾向	平均ノイズ	基準となる期間	予測需要
9	72	-13	1,5	59
10	74	-8	2,6	66
11	76	+13	3,7	89
12	78	+4	4,8	82
13	80	-13	1,4	67
14	82	-7	2,6	75