경영학 — 이동평균법·가중이동평균·지수평활 특성

판시사항

수요예측 시계열 기법 중 이동평균법(Moving Average)은 최근 N개 기간의 실제값을 단순 평균하여 다음 기간 수요를 예측하는 방법이다. N(기간 수)이 클수록 평활화 효과가 크지만 추세 변화에 대한 반응이 느리고, N이 작을수록 최근 변동에 민감하게 반응하나 불규칙 변동에 취약하다. 단순이동평균은 모든 과거값에 동일한 가중치(1/N)를 부여한다. 가중이동평균법(Weighted Moving Average)은 최근 기간에 더 높은 가중치를 부여하여 최근 추세를 더 잘 반영하며, 가중치의 합은 반드시 1이 되어야 한다. 지수평활법(Exponential Smoothing)은 평활상수 α(0<α<1)를 이용하여 최근 예측치와 실제값의 차이(오차)를 반영하는 방식으로, F_{t+1} = α×A_t + (1-α)×F_t 로 계산된다. α가 클수록(1에 가까울수록) 최근 실제값에 더 큰 가중치를 부여하고 변화에 민감하게 반응하며, α가 작을수록(0에 가까울수록) 과거값의 영향이 커서 안정적이다. 지수평활법은 모든 과거 데이터를 지수적으로 감소하는 가중치로 반영하는 특성이 있다. 예측 정확도 측정에는 MAD(평균절대편차), MSE(평균제곱오차), MAPE(평균절대백분율오차)가 사용되며, MAD는 예측오차 절댓값의 평균이다.