Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİ Ders Notu IV YRD. DOÇ. DR. YUSUF ŞAHİN TALEP TAHMİNİ.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİ Ders Notu IV YRD. DOÇ. DR. YUSUF ŞAHİN TALEP TAHMİNİ."— Sunum transkripti:

1 TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİ Ders Notu IV YRD. DOÇ. DR. YUSUF ŞAHİN TALEP TAHMİNİ

2 TAHMİN NEDİR?  Tahmin geçmişte olan bitene göre gelecek hakkında öngörülerde bulunmaktır.  Tahmin sonuçları karar almada birer araçtır.  Hangi ürünü üretmeliyiz?  Finansal kararlarımıza nasıl yön vermeliyiz?  Gerek şirketler açısından, gerekse ulusal ve uluslararası ekonomiler açısından büyük bir önem kazanmıştır. 2

3 TAHMİNİN ÖZELLİKLERİ  Geleceğin tahmini zamanı içermektedir. Gelecek bir dönemdeki değerlerin bilinmesi istenmektedir.  Tahmin belirsizlik içermektedir (Eğer bir yöneticinin merak ettiği her şey biliniyor olsaydı, geleceğin tahmini çok kolay hattâ gereksiz bir şey olurdu).  Geleceğin tahmini genellikle geçmişteki verilere ve bilgilere dayandırılmaktadır. 3

4 TAHMİNİN KULLANILDIĞI ALANLAR  Dizayn kararlarında  Üretim planlamasında  İK yönetiminde  Alternatif enerji kaynaklarının araştırılmasında  Hammadde tedarikçi seçiminde  İşletmenin stratejik planlamasında 4

5 GELECEĞİN TAHMİN ÇABALARI VE MALİYETLER  Bir şirketteki tahmin çalışmaları, o şirketin büyümesine, gelişmesine yardımcı olacaktır.  Çünkü işletmenin içinde bulunduğu belirsizlikten dolayı toplam mâliyetler azalacaktır.  Şekilde en az (optimum) mâliyetin bulunması gösterilmiştir. 5

6 İSTEM (SATIŞ) TAHMİNİ  Bir üretim planlamasının, ön planlama aşamasındaki çalışmalar olmaksızın güvenilir ve sağlıklı olması imkansızdır.  Ön planlamaların belki de en önemli konusu istem tahminleridir.  İstem (satış) tahmini, gelecekteki belli bir zaman aralığı için bir veya birkaç ürünün istem düzeyinin saptanmasıdır. 6

7 TAHMİN ARALIĞI  Çok kısa vadeli tahminler  Günlük haftalık tahminler  Kısa vadeli tahminler  3 – 6 aylık süreyi kapsar  Orta vadeli tahminler  6 ay – 5 yıl  Uzun vadeli tahminler  5 yıldan daha uzun zaman dilimi 7

8 SATIŞ TAHMİNİ İLKELERİ  Tahminler miktar ve çeşit bakımından büyük olan bir ürün grubu için daha doğru olur.  Tahminler kısa dönemler için daha doğru olur.  Tahmin daima yanlıştır.  Tahmin yöntemi kullanılmadan önce denenmelidir.  Tahmin kesin istemin yerini tutmaz. 8

9 İSTEM TAHMİNİ ARAŞTIRMA AŞAMALARI  Bilgi Toplanması  İstem Tahmini Periyodunun Saptanması  Tahmin Yönteminin Seçimi ve Hata Hesabının Yapılması  Tahmin Sonuçlarının Geçerliliğinin Araştırılması 9

10 TAHMİN ARALIĞI VE BAŞARI ŞANSI zaman değer tahmin gerçekleşen 10

11 İSTEM TAHMİNİNİN YERİ VE ÖNEMİ  İstem tahmini, üretim plânlama faaliyetinin temelini oluşturur.  Bir işletme öncelikle müşterilerinin gereksinimlerini bir şekilde karşılamak durumundadır.  İşletmenin varlığı, işlemlerini müşterilerinin gereksinimlerine göre ayarlayabilme ve istem oluştuğunda bu istemi yeterli bir düzeyde ve etkinlikte karşılayabilme yeteneğine bağlıdır 11

12 TAHMİN FAALİYETLERİNİN BÖLÜMLERE GÖRE DAĞILIMI FaaliyetSorumlu Bölüm İstem tahmini yapılması Satış (veya Pazarlama) Üretim plânlamada veri olarak kullanma ÜPK Gerçek değerlerle satışlar arasındaki sapmaların saptanması ÜPK Sapmaların nedenlerinin araştırılması Satış Düzeltmelerin yapılması Satış Düzeltmelerin üretim plânlamaya yansıtılması ÜPK 12

13 İSTEM TAHMİNİ YÖNTEMLERİ 13

14 NİTEL YÖNTEMLER  Yönetici görüşü  Satış pazarlama görüşü  Delphi yöntemi  Müşteri Pazar anketi 14

15 YÖNETİCİ GÖRÜŞÜ  Üst düzey yöneticilerden oluşan küçük bir grup birlikte çalışarak tahmin yapmaya çalışır.  Yönetici tecrübesini istatistiki bilgilerle birleştirir.  Hızlı sonuç üretir.  Grup çalışmasının dezavantajı ile gelir. 15

16 SATIŞ-PAZARLAMA GÖRÜŞÜ  Her satış elemanı kendi satışları hakkında tahminde bulunur.  Müşteri beklentilerine daha hakimdirler.  Gereğinden fazla iyimserdiler… 16

17 DELPHİ YÖNTEMİ  İterasyonlu grup çalışması yöntemidir  Karar vericiler, müşterilerden, çalışanlardan oluşabilir.  Geleneksel grup çalışmasının getirdiği bazı dezavantajları ortadan kaldırır. 17

18 MÜŞTERİ-PAZAR ANKETİ  Müşterilere anket yoluyla ulaşılarak alım istek ve detayları hakkında bilgi toplanır.  Problem: Müşterilerin söyledikleri ile uygulamaları farklılık gösterebilir! 18

19 NİCEL YÖNTEMLER 19

20 ÇOK ETMENLİ ANALİZLER  Ekonometrik Teknikler; hem var olan (kurulu), hem de yeni kurulmakta olan işletmelerin yararlanabileceği tekniklerdir.  İşletmeyle ilgili geçmişe ilişkin istem veya satış verileri olmasa da kullanılabilir. 20

21 Ürün Ömrü Boyunca İstem Tahmini 21

22 İSTEMLE İLİŞKİLİ ETMENLER  İşletme veya iş kolu düzeyinde ürüne olan istemle, aşağıdaki örnek ekonomik göstergeler arasında güçlü bir ilişki olabilir :  Ulusal gelir  Kişi başına düşen ulusal gelir  Enerji üretimi veya tüketimi  Nüfus artışı  Enflasyon oranı  İnşâ edilen konut sayısı 22

23 Satış Miktarları İle Bir Ekonomik Gösterge Arasındaki Bağıntı 23

24 EKONOMETRİK TEKNİKLER  Ekonometrik tekniklerin başlıcaları ;  Regresyon analizi  Korelasyon analizleridir. 24

25 REGRESYON ANALİZİ  Geleceğe ilişkin değeri öngörülmek istenen değişken ile bu değişkeni etkileyen bir veya daha çok değişken arasındaki ilişkinin matematiksel biçimi, değişkenlere ilişkin veriler dikkate alınarak ifade edilir.  Daha sonra en küçük kareler yöntemi yardımıyla, veriler kullanılarak matematiksel fonksiyonun parametreleri hesaplanır.  Parametreler yerine konulduktan sonra, etkileyen değişkenin (ekonomik gösterge) herhangi bir değeri için istemin tahmini, fonksiyon kullanılarak bulunur. 25

26 REGRESYON ANALİZİ  En küçük kareler yöntemi öyle bir yöntemdir ki hata terimlerinin kareleri toplamını enküçükleyecek biçimde parametrelerin tahminî değerlerinin hesaplanmasına olanak verir.  Bir başka deyişle, bu yöntemle bulunan tahmin değerlerinin gerçek istem değerlerinden sapmalarının kareleri toplamı en küçük olur. 26

27 REGRESYON ANALİZİ  Bağımlı ve bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi doğrusal olarak tanımlar ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkene olan etkisini formüle eder.  Örneğin, satışla reklam arasındaki ilişki  Zamana göre satış değişimleri trend projeksiyonu olarak anılır. 27

28 DOĞRUSAL REGRESYON MODELİ 28

29 DOĞRUSAL REGRESYON DENKLEMLERİ Eşitlik: Eğim: Y-kesişimi: 29

30 ZAMAN SERİSİ ANALİZLERİ  Geçmişe ilişkin satış değerlerinin, zaman içindeki değişiminin oluşturduğu bir dizi değer, bir zaman serisi oluşturur.  Zaman serisi analizi ile bu değerlerin değişim biçimini belirleyen başlıca etmenler araştırılır ve sürecin davranışını temsil eden bir model kurulur. 30

31 ZAMAN SERİSİ-ETMENLER  Söz konusu modelin kurulabilmesi için bir zaman serisinin davranışını biçimlendiren şu beş etmenin bilinmesi gereklidir. 1.Ortalama 2.Trend (Eğilim) 3.Dönüşüm 4.Mevsimlik Değişim 5.Rastgele Olaylar 31

32 ZAMAN SERİSİ-ETMENLER  Ortalama: Faaliyetler, ortalama bir değer çevresinde gerçekleşmektedir.  Trend (Eğilim): Sürekli artma veya azalma eğiliminin söz konusu olmasıdır. Sürekli olarak genellikle aynı yönde değişen bir trendin, bir doğru veya eğri ile temsil edilmesi zaman serisinin modelini kurmak için gerekli ilk adımdır. 32

33 ZAMAN SERİSİ-ETMENLER  Dönüşüm: Örneğin üç yıllık yaşam süresi olan bir ürünün üç yıllık yedek parça döngüsü olacaktır.  Mevsimlik Değişim: Satış değerlerinin belirli dönemlerde, trend çevresinde olmak üzere artması veya azalmasıdır.  Rastgele Olaylar: Düzensiz ve anlaşılması kolay olmayan olaylardır. 33

34 ORTALAMA BAZLI TEKNİKLER  Ortalama istem, geçmiş verilerin ortalamasıdır.  Bu ortalamalar, gelecekteki istemin tahmininde bir düşüncemiz olması açısından yararlı olabilir.  Son verilere daha fazla ağırlık verecek ve eğilimi saptayacak bir tür hareketli ortalama veya rastgele tesadüfî değişmelerin etkisini ortadan kaldırmak için en alışılmış ortalama istem tahmini tiplerinden birisini kullanmak gerekebilir. 34

35 SON DÖNEM İSTEMİ YÖNTEMİ  Bir önceki dönemde gerçekleşmiş istemi gelecek dönemde de gerçekleşecek istemin tahmini olarak kullanan yöntemdir.  Uzun hesaplamalar gerektirmez, bir önceki dönemde gerçekleşmiş istemi bilmek yeterli olacaktır. 35

36 BASİT ORTALAMA YÖNTEMİ  Basit ortalama, bir serideki toplam değerin, gözlem sayısına bölünmesi yoluyla bulunur. Eğer geçmişe ilişkin veriler, genelde bir artış/azalış eğilimi göstermiyorsa veya gelecek için kökten bir değişiklik beklenmiyorsa ve faaliyet görece sabit ise, basit ortalama yöntemi kullanılabilir. 36

37 HAREKETLİ ORTALAMA YÖNTEMİ  MA bir dizi aritmetik ortalamadır  Eğilim az veya yok ise kullanılır  Genelde düzeltme amacıyla kullanılır. 37

38 AĞIRLIKLI ORTALAMA YÖNTEMİ  Eğilim varsa kullanılabilir  Bir veri ne kadar eski ise kıymeti o kadar azdır.  Ağırlıklar sezgisel olarak tayin edilir.  Genelde 0 ve 1 aralığında değer alırlar. 38

39 AĞIRLIKLI ORTALAMA YÖNTEMİ  Örneğin geçmiş altı ay verilerinin elde bulunduğu aşağıdaki tabloyu düşünelim.  Görüldüğü gibi Ağustos ayına ilişkin tahmin değeri [  (W*D)/  W=] 39,26 olacaktır. 39

40 AĞIRLIKLI HAREKETLİ ORTALAMA YÖNTEMİ  Bu yöntemin özelliği, ağırlıklı ortalama yönteminde olduğu gibi, yakın verilere daha büyük ağırlık vermesi, ancak ağırlıklı hareketli ortalama almasıdır.  Dt* : t. dönem için tahminî istem değeri (Ağırlıklı hareketli ortalama)  Dt-i : t. dönemden i dönem öncesinin gerçekleşen satış değeri  Wi: i. dönemin gerçekleşen satış değerinin tahmine etkisi (i. dönemin ağırlık katsayısı) 40

41 AĞIRLIKLI HAREKETLİ ORTALAMA YÖNTEMİ  n : Ağırlıklı hareketli ortalamada gözönüne alınacak dönem sayısı  Ayrıca şu koşullar sözkonusudur:  0  Wi  1(i=1, 2, …, n) 41

42 AĞIRLIKLI HAREKETLİ ORTALAMA YÖNTEMİ  Son dört döneme ilişkin ağırlık katsayılarını sırasıyla %40, %30, %20 ve %10 olduğu kabul edilsin:  D5* = %40*4 + %30*4 + %20*3 + %10*1 = 3,5  D6* = %40*5 + %30*4 + %20*4 + %10*3 = 4,3  D7* = %40*6 + %30*5 + %20*4 + %10*4 = 5,1 42

43 ÜSTEL AĞIRLIKLI HAREKETLİ ORTALAMA YÖNTEMİ  Bir tür ağırlıklı ortalama yöntemidir  Ağırlıklar üssel olarak azalır  En yakın veri en çok ağırlığa sahiptir  Düzeltme faktörü kullanır (  )  0 – 1 aralığında değer alır  Kişiye bağımlı değer alır  Ancak tahminde başarı ölçütleri ile tahmin edilebilir 43

44 ÜSSEL DÜZELTME TEKNİĞİ DENKLEMLERİ  F t =  A t - 1 +  (1-  ).A t - 2 +  (1-  ) 2. A t - 3 +  (1-  ) 3.A t - 4 +... + (1-  ) t-1.A 0  F t = tahmin değeri  A t = Gerçek veri   = Düzeltme sabiti  F t = F t-1 +  ·(A t-1 - F t-1 )  Tahmin değerinin bulunmasında kullanılır. 44

45 Aşağıda verilen zaman serisine göre 2007 için tahmin yapınız. (  =.10). 2001 yılı tahmin 175 olarak biliniyor. 2002180 2003 168 2004159 2005175 2006190 ÜSSEL DÜZELTME ÖRNEĞİ 45

46 F t = F t-1 + a· (A t-1 - F t-1 ) ZamanVeri Tahmin,F t ( a =.10) 2002 180 175.00 (Verilmiş) 2003168 2004159 2005175 2006190 2007NA 175.00 + ÜSSEL DÜZELTME ÇÖZÜM 46

47 F t = F t-1 + a· (A t-1 - F t-1 ) 2002180175.00 ( Verilmiş ) 2003168175.00 +.10( 2004159 2005175 2006190 2007NA ZamanVeri Tahmin,F t ( a =.10) ÜSSEL DÜZELTME ÇÖZÜM 47

48 F t = F t-1 + a· (A t-1 - F t-1 ) 2002180175.00 ( Verilmiş ) 2003168175.00 +.10(180 - 2004159 2005175 2006190 2007NA ZamanVeri Tahmin,F t ( a =.10) ÜSSEL DÜZELTME ÇÖZÜM 48

49 F t = F t-1 + a· (A t-1 - F t-1 ) Tahmin,F 2002180175.00 ( Verilmiş ) 2003168 175.00 +.10(180 - 175.00) 2004159 2005175 2006190 2007NA ZamanVeri t ( a =.10) ÜSSEL DÜZELTME ÇÖZÜM 49

50 F t = F t-1 + a· (A t-1 - F t-1 ) 2002180 175.00 () 175.00 ( Verilmiş ) 2003168 175.00 +.10(180 - 175.00) = 175.50 2004159 2005175 2006190 2007NA ZamanVeri Tahmin,F t ( a =.10) ÜSSEL DÜZELTME ÇÖZÜM 50

51 F t = F t-1 + a· (A t-1 - F t-1 ) 2002180175.00 ( Verilmiş ) 2003168 175.00 +.10(180 - 175.00) = 175.50 2004159 175.50 +.10(168 - 175.50) = 174.75 2005175 2006190 2007NA ÜSSEL DÜZELTME ÇÖZÜM 51

52 F t = F t-1 + a· (A t-1 - F t-1 ) 2002180175.00 ( Verilmiş ) 2003168 175.00 +.10(180 - 175.00) = 175.50 2004159 175.50 +.10(168 - 175.50) = 174.75 2005175 2006190 2007NA 174.75 +.10(159 - 174.75) = 173.18 ÜSSEL DÜZELTME ÇÖZÜM 52

53 F t = F t-1 + a· (A t-1 - F t-1 ) 2002180175.00 ( Verilmiş ) 2003168 175.00 +.10(180 - 175.00) = 175.50 2004159 175.50 +.10(168 - 175.50) = 174.75 2005175 174.75 +.10(159 - 174.75) = 173.18 2006190 173.18 +.10(175 - 173.18) = 173.36 2007NA ÜSSEL DÜZELTME ÇÖZÜM 53

54 F t = F t-1 + a· (A t-1 - F t-1 ) 2002180175.00 ( Verilmiş ) 2003168 175.00 +.10(180 - 175.00) = 175.50 2004159 175.50 +.10(168 - 175.50) = 174.75 2005175 174.75 +.10(159 - 174.75) = 173.18 2006190 173.18 +.10(175 - 173.18) = 173.36 2007NA 173.36 +.10(190 - 173.36) = 175.02 ÜSSEL DÜZELTME ÇÖZÜM 54

55 MEVSİMSEL DEĞİŞİM BAZLI TEKNİK: MEVSİMLİK DÜZELTMELER YÖNTEMİ  Geçmiş satış değerlerinde periyodik dalgalanmaların gözlenmesi durumunda en uygun sonuçları veren yöntemdir. 1.Bu yöntemde önce herhangi bir tahmin yöntemi (regresyon analizi, hareketli ortalama yöntemi vb.) ile tahmin değerleri hesaplanır. 2.Geçmiş dönemlere ilişkin mevsimlik düzeltme indeksleri bulunur. 3.Bunların mevsimler bazında ortalamaları (ortalama düzeltme indeksi) hesaplanır. 4.Son olarak bu ortalama düzeltme indekslerinden yararlanarak, tahmin yapılacak döneme ilişkin mevsimler bazında tahminî satış değerleri bulunur. 55

56 MEVSİMLİK DÜZELTMELER YÖNTEMİ  Giyim eşyası üreten bir firma, satışlarının hava koşullarına bağlı olarak mevsimsel dalgalanma gösterdiğini belirlemiştir.  Satışların son dört yıl içinde üçer aylık dönemlerdeki miktarları (*1.000 adet şeklinde) Tabloda verilmiştir. 56

57 MF – BASİT ORANTILAMA YÖNTEMİ  Örnek:  Geçen yıl içinde 1000 adet ürün satan bir firma bu satışların 200’ünü ilkbahar, 350’sini yaz, 300’ünü güz ve 150’sini kışın satmıştır. Önümüzdeki yıl 1100 adet satış yapması planlanan ürünün mevsimler bazında dağılımı ne olur? 57

58 MF – BASİT ORANTILAMA YÖNTEMİ DönemSatışlar Ortalama Satışlar Mevsimsellik İndeksi Tahmini Ortalama Mevsimsel Tahmin Bahar2002500.8275220 Yaz3502501.4275385 Güz3002501.2275330 Kış1502500.6275165 58

59 EN KÜÇÜK KARELER REGRESYONU  Temel İşlem Basamakları  Zaman serisini bileşenlerine ayırma  Mevsimselliği bul  Talebi mevsimsellikten arındır  Trend bileşenini bul  Her bir bileşen için tahmin yap  Gelecekteki trend bileşeninin tahminini yap  Trend bileşenini mevsimsellik indeksi ile çarp 59

60 EN KÜÇÜK KARELER REGRESYONU 60

61 EN KÜÇÜK KARELER REGRESYONU 61

62 KARŞILAŞTIRMA Mevsimsellik giydirilmiş tahmin Mevsimsellik düşünülmeden elde edilmiş tahmin 62

63 ÖRNEK (YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI)  Geçmiş dört yıla ilişkin satış değerleri Tabloda verildiği gibi olan bir ürün düşünelim.  Bu verilerin bazen hepsini, bazen de bir kısmını kullanarak 4. yıla ait satış tahminlerinde bulunalım ve gerçekleşen değerlerle karşılaştıralım. AyYıl-1Yıl-2Yıl-3Yıl-4 Ocak3001.3003.4004.900 Şubat9002.9005.0005.800 Mart1.9502.7005.0507.000 Nisan1.9004.1006.4007.800 Mayıs2.6004.1506.5007.800 Haziran2.8005.0006.8008.800 Temmuz2.4504.2006.3008.400 Ağustos1.8003.5005.1507.000 Eylül1.9003.4504.5006.800 Ekim1.2003.0003.9006.300 Kasım1.2502.8503.9505.900 Aralık1.0002.5003.6005.400 63

64 HAREKETLİ ORTALAMA YÖNTEMİ (N=3 İÇİN)  D4* = (D1 + D2 + D3) / 3 = (300 + 1.300 + 3.400) / 3 = 1.666  Hata = |Gerçekleşen Satış – Tahminî Satış| = |4.900 – 1.666| = 3.234 Yıl-4Gerçekleşen Satış TahminHata Ocak4.9001.6663.234 Şubat5.8002.9332.867 Mart7.0003.2333.767 Nisan7.8004.1333.667 Mayıs7.8004.4163.384 Haziran8.8004.8663.934 Temmuz8.4004.3164.084 Ağustos7.0003.4833.517 Eylül6.8003.2833.517 Ekim6.3002.7003.600 Kasım5.9002.6833.217 Aralık5.4002.3663.034 Toplam41.822 64

65 HAREKETLİ ORTALAMA YÖNTEMİ (N=6 İÇİN)  D* = (3.600 + 3.950 + 3.900 + 4.500 + 5.150 + 6.300) / 6 = 4.566  Hata = |4.900 – 4.566| = 334 Yıl-4Gerçekleşen Satış TahminHata Ocak4.9004.566334 Şubat5.8004.3331.467 Mart7.0004.4412.559 Nisan7.8004.8582.942 Mayıs7.8005.5082.292 Haziran8.8006.1502.650 Temmuz8.4007.0161.384 Ağustos7.0007.600600 Eylül6.8007.8001.000 Ekim6.3007.7661.466 Kasım5.9007.5161.616 Aralık5.4007.2001.800 Toplam20.110 65

66 AĞIRLIKLI HAREKETLİ ORTALAMA YÖNTEMİ  Ortalaması alınacak dönem sayısı 4 ve en yakın olandan başlayarak ağırlıkların 0,5;0,3;0,1;0,1 olduğunu varsayalım.  D4-1 = 0,5*3.600 + 0,3*3.950 + 0,1*3.900 + 0,1*4.500 = 3.825  Hata = |4.900 – 3.825| = 1.075 Yıl-4Gerçekleşe Satış TahminHata Ocak4.9003.8251.075 Şubat5.8004.3151.485 Mart7.0005.1251.875 Nisan7.8006.0901.710 Mayıs7.8007.070730 Haziran8.8007.5201.280 Temmuz8.4008.220180 Ağustos7.0008.4001.400 Eylül6.8007.680880 Ekim6.3007.220920 Kasım5.9006.730830 Aralık5.4006.220820 Toplam13.185 66

67 ÜSTEL AĞIRLIKLI HAREKETLİ ORTALAMA YÖNTEMİ   =0,40 olarak kabul edelim. Örneğimizde 4. yılın Ocak ayı için tahminde bulunmak istersek, 3. yılın Aralık ayına ilişkin tahmin değerini bilmemiz gerekir. Bunu 4.110 olarak kabul edelim. Bu durumda Ocak ayı için tahminî satış değerini hesaplayalım:  X = 0,40*3.600 + 0,6*4.110 = 3.906 Yıl-4Gerçekleşen Satış TahminHata Ocak4.9003.906994 Şubat5.8004.3031.497 Mart7.0004.9022.098 Nisan7.8005.7412.059 Mayıs7.8006.5651.235 Haziran8.8007.0591.741 Temmuz8.4007.755645 Ağustos7.0008.0131.013 Eylül6.8007.608808 Ekim6.3007.285985 Kasım5.9006.891991 Aralık5.4006.4951.095 Toplam15.161 67

68 REGRASYON ANALİZİ ÜPK tahmin verileri Yıl-4Gerçekleşen Satış TahminHata Ocak4.9005.619719 Şubat5.8005.74258 Mart7.0005.8651.135 Nisan7.8005.9881.812 Mayıs7.8006.1111.689 Haziran8.8006.2342.566 Temmuz8.4006.3572.043 Ağustos7.0006.480520 Eylül6.8006.603197 Ekim6.3006.726426 Kasım5.9006.849949 Aralık5.4006.9721.572 Toplam13.686 68

69 MEVSİMSEL DÜZELTMELER YÖNTEMİ  Regresyon analizi ile elde edilen tahmin sonuçlarını kullanalım. Tüm gerçekleşen satış değerlerini, tahminî satış değerleri ile bölelim ve mevsimlik (aylık) indeks değerlerini bulalım. Mevsimler bazında bu değerlerin ortalamalarını hesaplayarak, ortalama düzeltme indekslerini bulalım. 69

70 MEVSİMSEL DÜZELTMELER YÖNTEMİ Yıl-4Gerçekleşen Satış TahminHata Ocak4.9005.619*0,52 = 2.9221.978 Şubat5.8005.742*0,97 = 5.570230 Mart7.0005.865*1,15 = 6.745255 Nisan7.8005.988*1,33 = 7.964164 Mayıs7.8006.111*1,41 = 8.616816 Haziran8.8006.234*1,50 = 9.351551 Temmuz8.4006.357*1,26 = 8.010390 Ağustos7.0006.480*0,97 = 6.286714 Eylül6.8006.603*0,90 = 5.943857 Ekim6.3006.726*0,69 = 4.6411.659 Kasım5.9006.849*0,66 = 4.5201.380 Aralık5.4006.972*0,56 = 3.9041.486 Toplam10.480 70

71 KARŞILAŞTIRMA YöntemHata Hareketli Ortalama Yöntemi (n=3 için)41.822 Hareketli Ortalama Yöntemi (n=6 için)20.110 Ağırlıklı Hareketli Ortalama Yöntemi13.185 Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama Yöntemi15.161 Regresyon analizi13.686 Mevsimlik Düzeltmeler Yöntemi10.480 71


"TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİ Ders Notu IV YRD. DOÇ. DR. YUSUF ŞAHİN TALEP TAHMİNİ." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları