소개글
[물류관리 수요예측분석] 1999년부터 2003년 까지 국내 탄산음료 수요량으로 2004년 수요량 예측에 대한 자료입니다.
목차
1. 그래프 분석
2. 계절지수
3. 원본/SI ->계절
4. 회귀분석 -> 초기예측
5. 초기예측X SI -> 최종예측
6. 평가
본문내용
Raw data를 통한 회귀분석에서 R스퀘어 값은 0.0750이었고 계절지수로 나눈 데이터의 R 스퀘어 값은 0.1926으로 계절지수가 더욱 의미 있는 수준의 회귀분석 결과를 도출하고 있음을 알 수 있었다. 그렇지만 0.1926이란 수치는 그리 유의한 수준의 수치라고 보이지는 않는다. 다시 말해 독립변수인 기간으로 종속변수 수요량을 겨우 19% 수준으로 설명해준다는 것이다.
원래 우리 팀은 생수시장을 조사하여 0.67이라는 높은 수준의 R스퀘어값을 구했지만 더욱 도전적인 과제를 찾던 중 탄산음료 시장에 주목하게 되었다. 그렇지만 생수시장과는 달리 탄산음료 시장은 계절적 패턴도 불규칙했고 또한 탄산음료의 수요량에 영향을 미치는 변수도 많아서 정확한 예측이 여의치 않음을 알 수 있었다.
실제로 1999년과 2003년의 데이터를 바탕으로 한 2004년 예측치와 실제 수요량과의 차이를 보게 되면 1, 6, 9, 11월에 10%가 넘는 범위에서의 차이를 보였고 특히 6월에 24%의 차이를 보이기까지 했다. 이는 1999년에는 5월이 월평균수요량이 최대였지만 2000년, 2001년에는 6월에 특별히 최대수요량이 나타나지 않고 2002년, 2003년에는 6월이 최대수요량을 보이면서 6월 수요량에 대한 정확한 예측치가 나타나지 않은 것으로 본다.