予測方法: 指数平滑法

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