1 Bölüm 2. Tahminleme. 2 İçerikİçerik  Niçin tahminde bulunuruz?  Tahminleme sürecindeki adımlar  Tahminleme teknikleri –Yargıya dayalı tahminleme.

... konulu sunumlar: "1 Bölüm 2. Tahminleme. 2 İçerikİçerik  Niçin tahminde bulunuruz?  Tahminleme sürecindeki adımlar  Tahminleme teknikleri –Yargıya dayalı tahminleme."— Sunum transkripti:

1 1 Bölüm 2. Tahminleme

2 2 İçerikİçerik  Niçin tahminde bulunuruz?  Tahminleme sürecindeki adımlar  Tahminleme teknikleri –Yargıya dayalı tahminleme – Zaman serileri –Ortalamaya dayalı yöntemler – eğilimi ölçmeye dayanan yöntemler – sezonluk talebi tahmin etme  tahminlerin doğruluğunu kontrol etme  Uygun bir tahmin tekniğinin seçimi  Niçin tahminde bulunuruz?  Tahminleme sürecindeki adımlar  Tahminleme teknikleri –Yargıya dayalı tahminleme – Zaman serileri –Ortalamaya dayalı yöntemler – eğilimi ölçmeye dayanan yöntemler – sezonluk talebi tahmin etme  tahminlerin doğruluğunu kontrol etme  Uygun bir tahmin tekniğinin seçimi

3 TALEP TAHMİNİ NEDİR? Talep tahmini, tüketicilerin gelecekte ne miktar mal ve hizmet talep edeceklerinin kestirilmesi işlevidir. Bu tahmin işletmenin üretim seviyesi­nin saptanmasında temel oluşturur. Hangi ürünün üretileceği, tüketicilerin bu üründen ne miktar talep edecekleri ve bu talebin çoğunlukla hangi tarihlerde gerçekleşme olasılığının bulunduğu talep tahminleri ile yorumlanır. Talep tahmini, tüketicilerin gelecekte ne miktar mal ve hizmet talep edeceklerinin kestirilmesi işlevidir. Bu tahmin işletmenin üretim seviyesi­nin saptanmasında temel oluşturur. Hangi ürünün üretileceği, tüketicilerin bu üründen ne miktar talep edecekleri ve bu talebin çoğunlukla hangi tarihlerde gerçekleşme olasılığının bulunduğu talep tahminleri ile yorumlanır.

4 Copyright © 2010 Pearson Education, Inc. Publishing as Prentice Hall. Talep yapıları  Zaman serisi bir ürün veya hizmete olan talebin geçmiş dönemlerdeki durumunun kaydedilmesiyle elde edilirler. Zaman serileri 5’e ayrılırlar –Yatay –Trend –Mevsimsel –Dönemsel –Rastgele

5 Copyright © 2010 Pearson Education, Inc. Publishing as Prentice Hall. Talep yapıları Miktar zaman (a) yatay: veri bir ortalama etrafında toplanıp az dalgalanma gösterir.

6 Copyright © 2010 Pearson Education, Inc. Publishing as Prentice Hall. Talep yapıları Miktar zaman (b) Trend: veri istikrarlı bir şekilde zaman içerisinde artar veya azalır

7 Copyright © 2010 Pearson Education, Inc. Publishing as Prentice Hall. Talep yapıları miktar |||||||||||| JFMAMJJASOND aylar (c) Mevsimsel: veri tutarlı bir şekilde belirli zaman dilimlerinde artış veya azalış gösterir 1. yıl 2. yıl

8 Copyright © 2010 Pearson Education, Inc. Publishing as Prentice Hall. Miktar |||||| 123456 Yıl (d) Dönemsel: veri yıllar içerisinde kademeli olarak artar veya azalır. Talep yapıları

9 Copyright © 2010 Pearson Education, Inc. Publishing as Prentice Hall. Tahminlemede ana kararlar  Neyin tahmin edileceğine karar verme –Tek tek ürünler için mi yoksa ürün aileleri için mi tahmin –Ölçüm birimleri Tahmin sisteminin seçimi Tahmin metodunun seçimi  Kalitatif yöntemler  Zaman serileri analizi

10 TALEP ARAŞTIRMASINDA YAPILACAK İŞLER 1.Bilgi toplanması 2.Talep tahmin periyodunun tespiti 3.Tahmin yönteminin seçimi ve hata 1.Bilgi toplanması 2.Talep tahmin periyodunun tespiti 3.Tahmin yönteminin seçimi ve hata hesabının yapılması hesabının yapılması 4.Tahmin sonuçlarının geçerliliğinin araştırılması 4.Tahmin sonuçlarının geçerliliğinin araştırılması

11 1) BİLGİ TOPLANMASI  Araştırmanın değerini veya geçerliğini etkileyen son derece önemli bir aşamadır. Gerçekten işe yarayacak bilgilerin toplanması işletmenin kayıt sisteminin iyilik derecesine bağlıdır. Geçmişe ait satış, tedarik, işlem zamanı ve maliyet kayıtları olmadan geleceği tahmin etmenin güçlüğü hatta imkansızlığı meydandadır.

12 2) TALEP TAHMİN PERİYODUNUN TESPİTİ  Talep araştırması sonuçlarının kullanılış amacı ile periyodun uzunluğu arasında yakın bir ilişki vardır. Örneğin, günlük iş emirlerinin hazırlanmasında yararlanılacak tahminlerin aylık periyotlar için yapılması son derece yanıltıcı sonuçlar verebilir. Zira günlük değerlerdeki oynamalar aylık periyotlarda tamamen kaybolur.

13 3) TAHMİN YÖNTEMİNİN SEÇİMİ VE HATA HESABININ YAPILMASI Tahmin hatasının hesaplanması yöntem seçiminde yardımcı olur. Tahmin hatasının hesaplanması yöntem seçiminde yardımcı olur.

14 4) TAHMİN SONUÇLARININ GEÇERLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI  Çeşitli bilgilere dayanılarak yapılan tahminlerle gerçek değerler arasındaki farkların sistematik biçimde tespiti ve nedenlerinin araştırılmasından ibarettir.

15 İYİ BİR TALEP TAHMİNİNİN ÖZELLİKLERİ  Zamanı dikkate almalı. Gereken değişiklikler için yeterli zaman verilmelidir.  İsabet olmalı ve isabet derecesi belirtilmelidir.  Güvenilir olmalı.  Anlamlı birimler şeklinde ifade edilmeli.  Yazılı olmalı.  Anlamada ve kullanımda kolaylık sağlamalı.

16 TALEP TAHMİNİN AMACI Talep tahmini üretim planlama ve kontrol sisteminin diğer fonksiyonlarına temel girdiyi sağlar. Bu fonksiyonlar yapılan tahminleri ham­ madde, yedek parça, yan mamul,makine, insan gücü, programlama ve diğer kararlara dönüştürür. Talep tahmini üretim planlama ve kontrol sisteminin diğer fonksiyonlarına temel girdiyi sağlar. Bu fonksiyonlar yapılan tahminleri ham­ madde, yedek parça, yan mamul,makine, insan gücü, programlama ve diğer kararlara dönüştürür. Ürünün satışı ve üretiminde direk olarak tahmin gerekmez. Tahmine geçilmeden tahmin ihtiyacı açıkça ortaya konmalıdır.. Ürünün satışı ve üretiminde direk olarak tahmin gerekmez. Tahmine geçilmeden tahmin ihtiyacı açıkça ortaya konmalıdır..

17 Copyright © 2010 Pearson Education, Inc. Publishing as Prentice Hall. Tahmin ilkeleri | TAHMİN SÜRECİNİN BAZI İLKELERİ  Daha iyi tahmin süreçleri daha iyi tahminler doğurur  Tahmin hemen her firmada değişik şekillerde yapılmaktadır. Amaç rakiplerden iyi yapmaktır.  Daha iyi tahminler daha iyi müşteri ve tedarikçi ilişkileri ve daha düşük maliyet demektir.  Tahminler o günkü ekonomik durum, rekabet vs gibi bilgiler ışığında anlam ifade eder.  Tahmin doğruluğunu artırmanın en iyi yolu tahmin hatasını azaltmaktır  Sistematik hata en kötü hata türüdür. Minimize edilmelidir.  Mümkün olan hallerde ürün grupları için tahmin yap. Ürünler için detaylı tahminden mümkün olduğunca kaçın  Çalışanların işbirliği ve iletişimi ile elde ettiğin bilgiler en ileri tahmin tekniğinden daha doğru sonuçlar verebilir.

18 18 Tahminleme ile ilgili birkaç husus?  Tahminleme zordur.  Tahminleme planlamaya temel teşkil eder  Tahminleme sadece talebi tahmin etmek değildir.  tahminleme sadece bir bilim değildir. Tecrübe, yargı ve teknik uzmanlığın harmanlanmasıdır.  Tahminleme zordur.  Tahminleme planlamaya temel teşkil eder  Tahminleme sadece talebi tahmin etmek değildir.  tahminleme sadece bir bilim değildir. Tecrübe, yargı ve teknik uzmanlığın harmanlanmasıdır.

19 Chapter 2: Quantitatve Methods in Health Care Management Yasar A. Ozcan 19 Bütün tahminler bazı ortak özelliklere sahiptir  geçmişin gelecekte devam edeceği varsayılır  Tahminlemede hata olabilir.  grup tahminleri (hastandeki tüm departmanlar) tek tek tahminlerin toplamından daha doğru sonuçlar verir.  tahmin dönemi uzadıkça tahminin doğruluğu azalır  geçmişin gelecekte devam edeceği varsayılır  Tahminlemede hata olabilir.  grup tahminleri (hastandeki tüm departmanlar) tek tek tahminlerin toplamından daha doğru sonuçlar verir.  tahmin dönemi uzadıkça tahminin doğruluğu azalır

20 20 İyi bir tahminin özellikleri Zamanında yapılır Güvenilirdir Anlamlı ölçüler kullanılır (TL, ziyaret sayısı, taburcu edilen hasta sayısı vs.) Kullanımı kolaydır

21 21 Adım 1 tahminin hedefini belirle Adım 2 zaman aralığını belirle Adım 3 tahmin tekniğini belirle Adım 4 Tahminlemeyi yap Adım 5 Doğruluğunu belirle Adım 6 tahminlemeyi izle Tahmin sürecinin adımları

22 22 Tahminleme teknikleri?   Yargıya dayanan tahminler – –Delphi yöntemi – –Yönetici görüşleri – –represant/sigortacı/doktor/hemşire/ Sağlık memuru görüşleri – –Pazar araştırmaları   Yargıya dayanan tahminler – –Delphi yöntemi – –Yönetici görüşleri – –represant/sigortacı/doktor/hemşire/ Sağlık memuru görüşleri – –Pazar araştırmaları

23 23 Delphi Yöntemi  Bir konuda uzman olanların görüşlerine dayalı tahmin yöntemi  Uzmanlar bir konuda konsensusa ulaşıncaya kadar devam eder.  Teknolojik veya sosyal değişimler ve bu değişimlerin hastaneler üzerindeki etkileri araştırılırken yararlıdır  Bir konuda uzman olanların görüşlerine dayalı tahmin yöntemi  Uzmanlar bir konuda konsensusa ulaşıncaya kadar devam eder.  Teknolojik veya sosyal değişimler ve bu değişimlerin hastaneler üzerindeki etkileri araştırılırken yararlıdır

24 24 Delphi metodu  Avantajları –Uzmanlar kullanılır –Uzmanların birbirini etkileme ihtimali yoktur –Uzmanların kimliği gizli kalır  Dezavantajları –Panel üyeleri değişebilir –Çok uzun sürebilir –Uzmanların kimliğinin gizli kalması sorumluluklarını da azaltır.  Avantajları –Uzmanlar kullanılır –Uzmanların birbirini etkileme ihtimali yoktur –Uzmanların kimliği gizli kalır  Dezavantajları –Panel üyeleri değişebilir –Çok uzun sürebilir –Uzmanların kimliğinin gizli kalması sorumluluklarını da azaltır.

25 25 Tahmin yöntemleri (devam)  Zaman serileri-- eğilim, sezonluk, dönemsellik, düzensiz dalgalanmalar ve tesadüfi dalgalanmalarla zaman serilerinin davranışlarının belirlenmesi  Ortalamaya dayanan yahminler  Basit tahmin  Hareketli ortalama  Üssel düzeltme –Eğilime dayanan tahminler  Doğrusal regresyon (y t = a + bx t )  Trennd eklenmiş üssel düzeltme –Sezonluk talebi tahmin  Sezonluk tahmin  Indis tekniği  Zaman serileri-- eğilim, sezonluk, dönemsellik, düzensiz dalgalanmalar ve tesadüfi dalgalanmalarla zaman serilerinin davranışlarının belirlenmesi  Ortalamaya dayanan yahminler  Basit tahmin  Hareketli ortalama  Üssel düzeltme –Eğilime dayanan tahminler  Doğrusal regresyon (y t = a + bx t )  Trennd eklenmiş üssel düzeltme –Sezonluk talebi tahmin  Sezonluk tahmin  Indis tekniği

26 26 Ortalamaya dayanan tahminler  Dalgalanmayı azaltırlar. Ortalamaya dayalı tahminler az mı yoksa çok mu dalgalanma gösterirler  Dalgalanmayı azaltırlar. Ortalamaya dayalı tahminler az mı yoksa çok mu dalgalanma gösterirler

27 27 Basit tahmin   Bir dönem için basit tahmin önceki dönemin gerçek talebine eşittir.   Düşük maliyetli, kolay yapılabilen, kolay anlaşılır ancak daha az doğru tahmin   Bir dönem için basit tahmin önceki dönemin gerçek talebine eşittir.   Düşük maliyetli, kolay yapılabilen, kolay anlaşılır ancak daha az doğru tahmin Örnekler: Geçen haftanın hasta sayısı 50 ise bu haftanınki de 50 olur. Eğer sezonluk bir eğilim varsa önümüzdeki martın talebi geçen martın talebine eşittir deriz

28 28 Hareketli ortalamalar

29 29 Hareketli ortalamalar Örnek: Bir kliniğe son 5 yılda gelen hasta rakamları aşağıda verilmiştir. 3 yıllık hareketli ortalamalar metodunu kullanarak 6. yıl için talebi tahmin ediniz. Yıl (t)yaşHasta sayısı 1515908 2415504 3314272 4213174 5110022

30 Chapter 2: Quantitatve Methods in Health Care Management Yasar A. Ozcan 30 Hareketli ortlamalar. Çözüm: 6. Yıl için 3 aylık hareketli ortlama F 6 = MA 3 = (14272+13174+10022) ÷ 3 = 12489.3 Yıl (t)yaş hasta sayısıtahmin 1515908 2415504 3314272 421317415228 511002214317 612489

31 31 Hareketli ortamalar devam.   Hesaplanması kolay ve yorumu kolay ancak veri depolama gereksinimleri yüksektir. Tüm veriler eşit öneme sahiptir.   Ağırlıklı hareketli ortlalama metodu ile bazı dönemlerin verilerine daha fazla ağırlık verilir.   Hesaplanması kolay ve yorumu kolay ancak veri depolama gereksinimleri yüksektir. Tüm veriler eşit öneme sahiptir.   Ağırlıklı hareketli ortlalama metodu ile bazı dönemlerin verilerine daha fazla ağırlık verilir.

32 32 Ağırlıklı ortalama metodu Örnek: Önceki örneğe bakacak olursak hasta sayılarında azalma yönünde bir eğilim görürürüz ve 5. yılda ani bir düşüş dikkat çeker. Buna göre sağlık yöneticisi her bir peryoda bir ağırlık atar. yıl (t)yaşHastaağırlık 1515908 2415504 33142720.2 42131740.3 51100220.5 6

33 33 Ağırlıklı değerlerin kullanımı Çözüm: F 6 = 14272*.2+13174*.3+10022*.5 F 6 = 11818 Çözüm: F 6 = 14272*.2+13174*.3+10022*.5 F 6 = 11818 döne(t)yaşHastaağırlıktahmin 1515908 2415504 33142720.2 42131740.3 51100220.5 6 11818

34 34 Basit üssel düzeltme  Her bir yeni tahmin bir önceki dönemin gerçek değerini ve talebini kullanır.  Yeni tahmin= Eski tahmin+ α(gerçek değer-önceki tahmin), F t = F t-1 + α(A t-1 - F t-1 ), F t = F t-1 + α(A t-1 - F t-1 ), F t = t dönemi için talep F t = t dönemi için talep F t-1 = t-1 dönemi için talep F t-1 = t-1 dönemi için talep α =düzeltme katsayısı α =düzeltme katsayısı A t-1 = t-1 dönemi için gerçek talep A t-1 = t-1 dönemi için gerçek talep  Her bir yeni tahmin bir önceki dönemin gerçek değerini ve talebini kullanır.  Yeni tahmin= Eski tahmin+ α(gerçek değer-önceki tahmin), F t = F t-1 + α(A t-1 - F t-1 ), F t = F t-1 + α(A t-1 - F t-1 ), F t = t dönemi için talep F t = t dönemi için talep F t-1 = t-1 dönemi için talep F t-1 = t-1 dönemi için talep α =düzeltme katsayısı α =düzeltme katsayısı A t-1 = t-1 dönemi için gerçek talep A t-1 = t-1 dönemi için gerçek talep

35 35 Üssel düzeltme devam Örnek: Önceki örnekteki veriyi kullanarak ve düzeltme katsayısının değerini α = 0.3 alarak tahmin yapınız Örnek: F 3 = 15908 +.30(15504- 15908) F 3 = 15786.8 Örnek: Önceki örnekteki veriyi kullanarak ve düzeltme katsayısının değerini α = 0.3 alarak tahmin yapınız Örnek: F 3 = 15908 +.30(15504- 15908) F 3 = 15786.8 Düzeltme katsayısı α = 0.3 Hata Dönemgerçektahmin (Gerçek – tahmin) 115908-- 21550415908-404.0 314272 15786. 8-1514.8 413174 15332. 4 -2158.4 510022 14684. 9-4662.9

36 36 Düzeltme katsayısı α = 0.5 hata Dönem(t) Gerçek hasta sayısı Tahmini hasta sayısı (gerçek-tahmin) 115908-- 21550415908-404.0 31427215706.0-1434.0 41317414989.0-1815.0 51002214081.5-4059.5 Örnek: yandaki tablodaki veriyi kullanarak 3, 4 ve 5. dönemler için tahminde bulununuz. α = 0.5. α = 0.5. Çözüm: Örnek: yandaki tablodaki veriyi kullanarak 3, 4 ve 5. dönemler için tahminde bulununuz. α = 0.5. α = 0.5. Çözüm: Üssel düzeltme yöntemi

37 37 Trend tahminler  Regresyon: hata kareleri toplamının minimize eder Regresyon doğrusu y = a + bx, y = tahmin edilen (bağımlı) değişken x = bağımsız değişken b = doğrunun eğimi a = x = 0 iken y’nin değeri  Regresyon: hata kareleri toplamının minimize eder Regresyon doğrusu y = a + bx, y = tahmin edilen (bağımlı) değişken x = bağımsız değişken b = doğrunun eğimi a = x = 0 iken y’nin değeri n(  xy) - (  x)(  y) n(  x 2 ) - (  x) 2 b = a =  y - b  x n

38 38 Doğrusal regresyon y x y = a + bx a hata ΔyΔy ΔxΔx b =(Δy/Δx), where b>0

39 Copyright © 2010 Pearson Education, Inc. Publishing as Prentice Hall. ÖRNEK 13.1 Bir hastane yöneticisi gelirleri tahmin etmede reklam harcamalarının önemli olduğuna inanmaktadır. Aşağıda geçmiş beş ay’a ait gelirler ve reklam harcamaları verilmiştir. AyGelirler(000 adet)Reklam (000 $) 12642.5 21161.3 31651.4 41011.0 52092.0 Hastane gelecek ay reklam için 1750 $ harcayacaktır. Satışları tahmin ediniz.

40 40 Eğilim için teknikler Hastaneler zincirinin kar ve gelirleri (milyon dolar) Hastanegelir(x)kar(y)x*yx2x2 170.151.0549 220.100.24 360.130.7836 440.150.616 5140.253.5196 6150.274.05225 7160.243.84256 8120.202.4144 9140.273.78196 10200.448.8400 11150.345.1225 1270.171.1949 Total1322.7135.291796 Örnek: bir hastaneler zinciri 12 adet hastaneye sahiptir. Herbir hastane için Gelirler (x, veya bağımsız değişken) ve karlar (y, veya bağımlı değişken) aşağıda verilmiştir. regresyon denklemini elde ediniz ve geliri 10 milyon dolar olan bir hastane için karı hesaplayınız.

41 41 çözüm: Aşağıdakileri hesapladıktan sonra denklemde yerine koyalım regresyon doğrusu aşağıdaki gibidir. y x = 0.0506 + 0.01593x. 10 milyon geliri olan hastanenin karını hesaplayabilmek için x yerine denklemde 10 koyarız ve kar = 0.0506 + 0.01593(10) =.209903 bu rakamı milyonla çarptığımızda kar $209,903. olarak bulunur

42 ÇeyrekYıl 1Yıl 2Yıl 3Yıl 4 14570100100 2335370585725 35205908301160 4100170285215 Total1000120018002200 Total1000120018002200 Sezonluk talebi tahmin etme Örnek: Bir hastane ayakta tedavi edilen hasta sayısını çeyreklik olarak tahmin etmek istemektedir. Aşağısa son 4 yıla ait veriler verilmiştir. 5. yıl için beklenen toplam hasta sayısı 2600 ise çeyrek başına hasta sayısını tahmin ediniz.

43 Sezonluk tahminler Chapter 2: Quantitatve Methods in Health Care Management Yasar A. Ozcan 43 Aşağıda Heal Me hastanesine başvuran hastaların 5 haftalık ortalama sayıları verilmiştir. a)Sezonluk indeksi hesaplayınız b)Önümüzdeki hafta beklenen hasta sayısı 4000 ise Çarşamba günğ için ortalama hasta sayısını hesaplayınız.

44 44 Tahminde ne kadar doğruyuz?  hataya aşağıdakiler neden olur: –Yetersiz tahmin metodu –İklim şartları arızalar ekonomik durum vs –Yanlış tahmin tekniği –Verideki rassal değişimler  hataya aşağıdakiler neden olur: –Yetersiz tahmin metodu –İklim şartları arızalar ekonomik durum vs –Yanlış tahmin tekniği –Verideki rassal değişimler Tahmin hatası bize ne kadar doğru olduğumuzu gösterir hata = gerçek – tahmin Tahmin hatası bize ne kadar doğru olduğumuzu gösterir hata = gerçek – tahmin

45 45 Tahmininiz doğru mu? ortalama mutlak sapma (MAD)

46 46 dönem t Düzeltme sabiti α =.3 HataMutlak hata GerçekHataGerçek-hata 115908-- 21550415908-404404 31427215786.8-1514.81515 41317415332.4-2158.42158 51002214684.9-4662.94662.9 613286 toplam Σ529728740.1 Tahmininiz doğrumu? Üssel düzeltme yöntemi örneğimizde α = 0.3 ise aşağıdaki hata hesaplamaları yapılır MAD = 8740.1 ÷ 4 = 2185.03, and

47 47 İyi bir tahminin özellikleri?  zamanındalık  doğruluk  Anlamlı birimler.  Anlaması ve kullanımı kolay  zamanındalık  doğruluk  Anlamlı birimler.  Anlaması ve kullanımı kolay