챕터 4. 판단 예측

Forecasting: Principles and Practice 2nd Edition을 공부한 내용을 기록, 정리하고 있습니다. 

 

 

판단 예측은 통계적이거나 수학적인 분석이 아니라, 분석 자료 수집이나 결과 해석 등의 과정에서 주관적으로 해석하는 것이다. 이 때문에 개인적이거나 정치적인 관점에 영향을 받을 수 있다. 

4.3 델파이 기법

여러 사람이 모여서 낸 예측값이 개인이 낸 예측값보다 더 정확하다. 델파이 기법은 여러 사람이 예상하는 예측값과 이유를 조합해, 최종 예측값을 구성하는 방식이다. 이 기법의 단점은 여러 사람이 합의를 하는데 시간이 오래 걸릴 수 있다는 것이다.

 

 

4.4 유사점으로 예측

유사점으로 예측하는 것의 예시 중 하나는 감정을 통해 주택 가격을 결정하는 것이다. 주택 가격을 감정할 때, 해당 지역의 비슷한 주택과 비교하여 해당 주택의 시장가격을 정한다. 아마도 토지 면적이나, 침실과 욕실의 개수 등등을 참고하게 될 것이다.

 

4.5 시나리오 예측

여러가지 시나리오를 가정하여 넓은 범위에서 가능한 결과를 예측한다. 모든 가능한 요인과 영향, 상호작용 등을 고려해 시나리오를 생성한다. 가장 많이 쓰이는 곳 중 하나는 다양한 비상계획을 수립하는 것이다.

 

4.6 신제품 예측

신제품은 말그대로 곧 출시할 신제품일수도 있고, 아니면 이미 나온 상품의 새로운 버전일수도 있고, 정의는 다양하다. 신제품 예측에서는 과거의 데이터를 이용할수 없으므로, 판단 예측만 사용할수 있는 경우가 많다. 앞에서 다룬 델파이나 유사점 예측, 시나리오 예측 등을 사용할 수 있다. 그 외에도, 더욱 구체적인 다른 기법들이 있는데 아래와 같다.

 

판매원의 의견 종합하기

판매 담당자가 자신이 관리하는 상점의 재고 수요를 예측한다. 이 방법의 단점이라면 판매 담당자가 전문적으로 예측 교육을 받지 않았을 수 있다는 점, 그리고 담당자의 상황에 따라 편향이 발생할 수 있다는 것이다.

 

임원 의견

경영 구조의 맨 위에 있는 사람이 예측값을 내는 식이다. 탑-다운식으로 운영하는 회사면 이런 경우가 많을 것 같다. 결정의 책임이 임원에게 달려 있다는 것이 특징이다.

 

고객의 의도

설문조사 등을 고객에게 요청하여 고객의 의도를 파악하는 것이다. 설문조사의 구성과, 표본을 모으는 것, 그리고 모은 데이터를 분석하고 무응답을 처리하는 일련의 문제를 해결해야 한다. 구매 의도와 구매 행동 사이의 양의 상관관계도 유념해 두어야 할 점이다. 고객이 항상 설문지에 답한대로 행동하지는 않는다.

 

4.7 판단 조정

판단 조정은, 과거 데이터를 사용할 수 있으며, 통계적인 예측값을 내는데 과거 데이터를 사용하는 상황이다. 예를들면, 프로모션, 공휴일, 아직 데이터에 반영되지 않은 최근의 이벤트처럼 모델에 반영되지 않은 요소를 반영해 조정하는 것이다. 이런 판단 조정에는 편향과 한계점이 있으며, 사용할 때는 이러한 편향을 최소화 하기 위해 전략적으로 사용해야 한다. 

판단 조정은 유의미한 추가 정보가 있거나, 조정이 필요하다는 강력한 증거가 있을 때 효과적이다. 단순히 모델에 이게 빠진거 같아서 수정해야 겠다는 식으로 사용하면 곤란해진다. 조정하는 크기가 클 때 정확해진다. 작은 조정은 오히려 정확도를 낮추게 되기 때문에 피해야 한다. 

 

예시: 관광 예측 위원회

호주 관광청은 관광에 관한 예측값을 1년에 두 번 발표한다. 이들이 발표하는 과정은 아래와 같다. 

• 관광청 안의 데이터 예측 그룹에서 모델을 이용해 통계적 예측을 한다. 
• 이후 판단 조정을 2번에 걸쳐 하는데, 그 과정은 아래와 같으며, 모두 합의를 통해 조정이 이루어진다.
  • 먼저 연구원, 경제학자 등의 전문가로 구성된 TFC 위원회가 모델 기반의 예측값을 조정한다. 
  • 다음으로 산업 전문가와 정부 전문가로 구성된 TFC 위원회가 최종 조정을 한다.

 

아래 그림을 보면 단기적으로 볼때는 비슷하지만, 장기적으로 보면 원래의 예측 모델(노란선)보다 실제값과 통계 모델이 훨씬 아래로 내려간다. 사람들이 수학적 모델의 값보다 낙관적으로 미래를 바라보기 때문이다. 저자는 여기서 TFC가 목표와 예측을 혼동했기 때문에 이런 현상이 발생했다고 하고 있다. 

 

호주 관광청의 예측값