Statistische forecasting methoden & technieken

Copyright © 2014 Anago Copyright © 2014 Anago

Statistische Forecasting

door Mathijs Jansen


“Forecasting is het gebruik van methodes en technieken om

toekomstige vraag te voorspellen”

Wat is forecasting?


• Met een forecast maak je een inschatting van de vraag in komende periodes zodat je volgende vragen kan beantwoorden: – Heb ik voldoende productiecapaciteit?

– Heb ik voldoende medewerkers?

– Moet ik medewerkers opleiden?

– Wat wordt de verwachte omzet?

– …

Waarom Forecasten?


• Kwalitatief, gebaseerd op ervaring en kennis. Voorbeelden zijn: – Marktonderzoek

– Inschatting van sales manager

• Kwantitatief, gebaseerd op historische data. Voorbeelden zijn: – Moving Average

– Exponential Smoothing

– Double Exponential Smoothing

Forecast methodes


Voorbeeld: vraag naar product iGadget


• De voorspelling voor de volgende periode is het

gemiddelde over de afgelopen n periodes

• Hoe groter n hoe meer historie wordt

meegenomen in de voorspelling

Moving Average


• Elke vorige periode krijgt een gewicht

• Hoe verder terug naar het verleden, hoe kleiner het gewicht

• De forecast is dus een gewogen gemiddelde van

de historische gegevens

Exponential Smoothing


Voorbeeld: vraag inclusief MA en ES forecast

De laatste daling in de

vraag telt zwaarder mee bij

Exponential Smoothing


• Van elke periode wordt een ‘level’ en ‘trend’ bepaald – Level geeft de hoogte aan van de vraag

– Trend geeft de stijging aan van de vraag

• Zowel de level als trend krijgen een gewicht, welke afneemt verder naar het verleden

• De forecast is een gewogen gemiddelde van het level inclusief de gewogen trend

Double Exponential Smoothing


Voorbeeld: Stijgende vraag inclusief forecasts

Double Exponential

Smoothing neemt ook de

trend mee in tegenstelling

tot de andere methodes


• Om te meten hoe goed de gekozen methode presteert bereken je de foutgevoeligheid.

• Methodes hiervoor zijn: – Mean Absolute Error (MAE, gemiddelde absolute

afwijking)

– Mean Squared Error (MSE, gemiddelde gekwadrateerde afwijking)

– Mean Percentage Error (MPE, gemiddelde procentuele afwijking)

Foutgevoeligheid


Foutgevoeligheid

Week Vraag MA forecast MAE MSE MPE

Week 21 79 74 5,4 29 7%

Week 22 79 74 4,7 22 6%

Week 23 81 75 6,2 39 8%

Week 24 78 75 3,3 11 4%

Week 25 83 75 8,1 66 10%

Week 26 85 74 10,5 111 12%

Week 27 80 75 5,4 29 7%

Week 28 81 75 6,3 40 8%

Week 29 86 75 11,3 128 13%

Week 30 85 75 10,3 107 12%

Copyright © 2014 Anago

Mathijs Jansen (1986) heeft een achtergrond in Econometrie en Operations Research. Bij Anago werkt hij aan het ontwerpen en realiseren van planningssystemen. In de ontwerpfase ligt daarbij de nadruk op het adviseren over de inrichting van het systeem en de daarbij behorende governance.

Over Mathijs Jansen

nl.linkedin.com/pub/mathijs-jansen/a/33a/90b/nl


088 – 99 00 800

www.anago.nl

www.linkedin.com/company/anago

[email protected]

Resource Management & Project Portfolio Management

www.anago.nl/linkedin

Online artikelen over Resource Management & PPM (Wiki)

https://anagodev.atlassian.net/wiki/x/SoB9

Meer informatie en volledige artikelen

http://www.anago.nl/linkedin

http://www.linkedin.com/company/anago

mailto:[email protected]









Statistische forecasting methoden & technieken

Business

Transcript of Statistische forecasting methoden & technieken