予測方法: 指数平滑法
LN は [指数平滑法] の予測方法に従って以下のように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。
- [予測パラメータの自動更新]
- [需要の平滑化係数]
- [傾向の平滑化係数]
- [季節の平滑化係数]
- [予測エラーの平滑化係数]
- [需要予測の追跡シグナル]
- [クリティカル追跡シグナル]
[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。
[予測パラメータの自動更新] チェックボックスがオンの場合、LN はまず指数平滑法の平滑化係数を再計算します。対話プロセスを使用し、0.2 および後で 0.05 のステップサイズを使用して、LN は需要、季節、および傾向に対する最適な平滑化係数の組合せを生成します。この組合せによって、平均絶対偏差 (MAD) が最小になります。
次に LN は、需要履歴を持つ最初の期間から開始して最後の予測期間まで、指数平滑法によって需要予測を計算します。
需要予測の各種変数は以下のように計算されます。
平均需要
季節変動の影響なし:
AV(t) = FD(t) + a (AD(t) - FD(t))
一定の季節変動の影響あり:
AV(t) = (FD(t) + a (AD(t) - FD(t))) - SF(t)
累進季節変動の影響あり:
AV(t) = (FD(t) + a (AD(t) - FD(t))) ÷ SF(t)
これは次のとおりです。
AV(t) | 期間 t の季節調整済みの平均需要 |
FD(t) | 期間 t の需要予測 |
AD(t) | 期間 t の実際需要 (*) |
SF(t) | 期間 t の季節係数 |
a | [需要の平滑化係数] フィールド |
(*) 現行期間および以降の期間については、予測需要を実際需要とします。
傾向係数
線形傾向の影響あり:
TF(t) = TF(t-1) + b ((AV(t)-AV(t-1)) - TF(t-1))
累進傾向の影響あり:
TF(t) = TF(t-1) + b (1.0 + ((AV(t)-AV(t-1)) ÷ AV(t)) - TF(t-1))
これは次のとおりです。
TF(t) | 期間 t の傾向係数 |
AV(t) | 期間 t の季節調整済みの平均需要 |
b | [傾向の平滑化係数] フィールド |
季節係数
一定の季節変動の影響あり:
SF(t+L) = SF(t) + g ((AD(t) - AV(t)) - SF(t))
累進季節変動の影響あり:
SF(t+L) = SF(t) + g ((AD(t) ÷ AV(t)) - SF(t))
これは次のとおりです。
SF(t) | 期間 t の季節係数 |
AD(t) | 期間 t の実際需要 (*) |
AV(t) | 期間 t の季節調整済みの平均需要 |
L | 期間内の季節の長さ |
g | [季節の平滑化係数] フィールド |
(*) 現行期間および以降の期間については、予測需要を実際需要とします。
需要予測
傾向影響なし:
FD(t+1) = AV(t)
線形傾向の影響あり:
FD(t+1) = FD(t+1) + TF(t)
累進傾向の影響あり:
FD(t+1) = FD(t+1) x TF(t)
一定の季節変動の影響あり:
FD(t+1) = FD(t+1) + SF(t+1)
累進季節変動の影響あり:
FD(t+1) = FD(t+1) x SF(t+1)
これは次のとおりです。
AV(t) | 期間 t の季節調整済みの平均需要 |
TF(t) | 期間 t の傾向係数 |
SF(t+1) | 期間 t+1 の季節係数 |
FD(t+1) | 期間 t+1 の需要予測 |
平均予測エラー
これは次のとおりです。
AD(t) | 期間 t の実際需要 |
FD(t) | 期間 t の需要予測 |
AE(t) | 期間 t の平均絶対偏差 (MAD) |
SE(t) | 期間 t の平均予測エラー (SER) |
abs(FD(t)-AD(t)) | (FD(t)-AD(t)) の絶対値 |
e | [予測エラーの平滑化係数] フィールド |
追跡シグナルは次のように計算されます。
TS(t) = abs(SE(t) ÷ AE(t))
これは次のとおりです。
TS(t) | 追跡シグナル |
SE(t) | 期間 t の平均予測エラー (SER) |
AE(t) | 期間 t の平均絶対偏差 (MAD) |
abs(SE(t) ÷ AE(t)) | (SE(t) ÷ AE(t)) の絶対値 |
予測需要 (FD) が常に実際需要 (AD) より大きい場合、(SE(t) ÷ AE(t)) の値は 1 です。予測需要 (FD) が常に実際需要を下回る場合、(SE(t) ÷ AE(t)) の値は -1 です。追跡シグナルは、0 から 1 の間の数です。追跡シグナルは、予測需要が体系的に実際需要を上回るか下回るかを示します。
[需要予測の追跡シグナル] チェックボックスがオンの場合、需要の平滑化係数は予測エラーに依存します。
追跡シグナルが [クリティカル追跡シグナル] フィールドの値より大きい場合、LN は需要の平滑化係数を追跡シグナルと同じ値にします。