1. TALEP TAHMİNİ

1.1. Giriş

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.

1.2. Tahminin Amacı

Talep tahmini üretim planlama ve kontrol sisteminin diğer fonksi­yonlarına temel girdiyi sağlar. Bu fonksiyonlar yapılan tahminleri ham­madde, yedek parça, yan mamul, makine, insan gücü, programlama ve diğer kararlara dönüştürür.

Tüm planlar döneminde işletmenin karşı karşıya kalacağı iş kapasi­tesinin tahmin veya kestirilmesi ile başlar. Yapılan tahmine tamamen süb­jektif veya bilimsel olmayan yollarla ulaşılsa da, işletme faaliyetleri ile ilgili diğer tüm planlar tahmin edilen iş kapasitesine bağlı olacağı gerçeği değişmeyecektir.

Ürünün satışı ve üretiminde direk olarak tahmin gerekmez. Tahmine geçilmeden tahmin ihtiyacı açıkça ortaya konmalıdır. Tahminde yapıla­cak hataların nispi maliyetleri ile tahminin maliyeti karşılaştırılarak tah­minin istenen doğruluk derecesi tayin edilmelidir. Bununla söylemek is­tediğimiz yapılan tahminin doğruluk derecesi işletmeye en az kullanılan tahmin tekniğinin ilân ettiği maliyetten daha fazla bir tasarruf (daha az stoksuz kalma ve daha az stok maliyeti gibi) sağlanmadıkça karmaşık ve pahalı tahmin teknikleri kullanılmamalıdır.

Tahminin bir satış hedefi olmadığının anlaşılması gerekir. Ürünün satış hedefini belirlerken hayli iyimser olabiliriz. Örneğin bir işletme sa­tışlarda % 20 oranında bir artışı amaçlayabilir. Ancak tahmin yaparken katı gerçekler altında talebimizin ne olacağını düşünmek zorundayız. Sa­tış hedefimize dayanarak üretim araç ve gereçlerini % 20 oranında artıramayız. Diğer taraftan tahmin, üretim kapasitesi tarafından sınırlandırılmamalıdır. Aksi takdirde gelişme ihtiyacını ortaya koyacak bilgileri elde edemeyiz. Tahmin gerçek satışları mümkün olduğu kadar doğru kestirmelidir.

1.3. Tahmin Çeşitleri

Yönetimin çeşitli kademeleri işletmenin gelecekteki faaliyet seviyesi konusunda değişik tahminlere gereksinim gösterir. Örneğin, genel müdür bir kaç yılın toplam parasal gelirlerinin tahmini ile ilgilenirken; üretim yönetimi belli bir dönemde her, bir üründen ne miktar talep edebileceği ile ilgilenir. Tahmin çeşitlerini dört genel başlık altında toplayabiliriz:

1.3.1. Pazar tahmini: Bu tahmin bir yıldan yirmi yıla kadar uzun döne­min genişleme planları ile araştırma ve geliştirme faaliyetlerine rehberlik eder. Şirketin izleyeceği yolu belirleyen bu tahmin oldukça önemlidir. Bu nedenle büyük bir titizlikle hazırlanmalıdır.

1.3.2. Finansal tahmin: Gelecekteki kârları tahminde kullanılacağından, finansal tahminde nakit akışı ve kapital ihtiyaçları saptanır. Bir aydan iki yıla kadar bütçenin tahmini yapılır.

1.3.3. Satış tahmini: Kısa dönem satışları için yapılan bu tahmin satış kampanyalarının ve diğer pazar stratejilerinin planlanmasında kullanı­lır. Genellikle her aydan bir yıla kadar olabilir. Ancak çoğunlukla üçer aylık tahminler daha faydalıdır.

1.3.4. Üretim tahmini: Bu tahmin her üründen kaç birim talep edilece­ğini tahmin için yapılır. Tahmin bir plan süresinde (genellikle üç aylık ve­ya bir yıl) her bir dönem (genellikle bir hafta veya ay) için yapılır. Teker teker dönemlere göre yapılan tahminler daha sonra toplam talebi elde et­mek üzere birleştirilir. Bu toplam tahminden yararlanarak uzun dönem üretim planları yapılır. Bu planlarda vardiya sayılan, işgücü miktarları, ilâve araç-gereç miktarı, fason üretim ile ilgili kararlar bulunur. Dönem­lerle ilgili tahminler üretim emirlerinin, malzeme ihtiyaçlarının saptan­masında kullanılır. Bunlar detaylı programların yapılmasında, işçi ve makinenin görevlendirilmesinde ve diğer kısa dönem kararların alınmasında yardımcı olacaktır.

1.4. Tahmin İlkeleri

• Miktar veya çeşit bakımından büyük olan gruplar için yapılan tahminler daha duyarlıdır.
• Tahminlerin kapsadığı zaman aralığı kısaldıkça (kısa vadeye gidildikçe) duyarlık artar.
• Her talep tahmin araştırmasında sapmaları belirleyecek hata hesaplamaları yer almalıdır.
• Herhangi bir talep tahmin araştırmasının sonuçlarını uygulamaya geçmeden önce kullanılan yöntemin testi yapılmalıdır.

1.5. İyi Bir Tahminin Özellikleri

·        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.

1.6. Talep Tahmin Araştırmasında Yapılacak İşler

1.6.1. Bilgi toplanması: 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 imkânsızlığı meydandadır. Diğer taraftan araştırıcının da amaçlarını göz önüne alarak toplayacağı bilgilerin cinsi, kapsamı ve ayrıntısı konusunda isabetli karar vermesi gerekir. Eksik veya istenilenden daha ayrıntılı bilgiler araştırmanın maliyetini yükselttiği gibi sonuçların duyarlığını da olumsuz yönde etkiler.

1.6.2. Talep tahmin periyodunun tespiti: Talep araştırması sonuçlarının kullanılış amacı ile periyodun uzunluğu arasında yakın bir ilişki vardır. Örneğin, günlük iş emirlerinin hazırlanmasında yararlanılacak tahminlerin aylık dönemler için yapılması son derece yanıltıcı sonuçlar verebilir. Zira günlük değerlerdeki oynamalar aylık dönemler de tamamen kaybolur.

1.6.3. Tahmin yönteminin seçimi ve hata hesabının yapılması: Toplanan bilgilerin belirsizlik, duyarlık, değişim biçimi gibi nitelikleri ile uygulama amaçları kullanılacak yöntemin seçiminde göz önüne alınması gereken faktörlerdir. Duyarlı olmayan bilgilere çok ayrımın sonuçlar veren yöntemlerin uygulanması gibi çelişkili davranıştan kaçınılmalıdır. Aynı kriterlere, hata hesabının yapılmasında da başvurmakta fayda vardır.

1.6.4. Tahmin sonuçlarının geçerliliğinin araştırılması: Çeşitli bilgilere dayanılarak yapılan tahminlerle gerçek değerler arasındaki farkların sistematik biçimde tespiti ve nedenlerinin araştırılmasından ibarettir. Bu faaliyetin satış veya pazarlama yerine Üretim Planlama ve Kontrol (ÜPK) departmanının sorumluluğuna verilmesi yerinde olur. Zira sapmaların giderilmesi yolunda alınacak tedbirlerin büyük çoğunluğu ÜPK departmanını ilgilendirir.

2. TALEP TAHMİN YÖNTEMLERİ

Bütün ekonomik çalışmalar tüketicinin talebine dayanır. Hitap edeceği toplumun talep düzeyini göz önüne almadan üretimde bulunan bir işletme uygun olmayan miktarlarda üretim yapmak zorunda kalacaktır. Eksik üretim halinde, aylak kapasite nedeniyle birim başına sabit masraflar artacak, dolayısıyla de birim maliyeti yükselecektir. Buna karşılık, fazla üretim halindeyse, sermayenin dönme hızı azalacağı gibi, stoklama problemleri ortaya çıkacaktır.

Henüz faaliyete geçmemiş, proje değerlendirmesi safhasındaki bir işletmenin üretmeyi düşündüğü herhangi bir malın talebinin ne düzeyde olabileceğinin bilinmesi, çok önemli bir sorundur.

Talep tahmini için tek bir yöntem yoktur. Tek bir yöntem olmaması da doğaldır. Bir ekonomide üretilen mal ve hizmetlerin çok çeşitli oluşu; tüketim malları, ara mallar, sermaye malları taleplerinin birbirinden farklı şekilde meydana gelişi; elde edilebilen istatistiklerin çoğu zaman sınırlı ve güvenilirlik derecelerinin çok değişik bulunuşu, tek bir talep tahmin yönteminin kullanılmasını imkânsız kılmaktadır.

Aşağıda talep tahmininde kullanılan bütün yöntemler açıklanmamıştır. Sadece uygulamada en çok kullanılan bazı yöntemlere değinilmiştir.

2.1. Nicel Talep Tahmin Yöntemleri

2.1.1. Zaman Serileri Analizi

Bu yöntem, geçmişin gözlemine dayanılarak geleceğe ait tahminlerde bulunmak esasına dayanır. Geçmişin gözlemi ise belirli ararlıklarla toplanan istatistik veriler, başka bir deyimle zaman serileri ile yapılabilir. Zaman serilerinden yararlanılarak, üretimi öngörülen mal ve hizmetin geçmiş yıllardaki tüketiminin göstermiş oluğu eğilim saptanır ve gelecekteki talebin de aynı şekilde gelişeceği kabul edilerek tahminler yapılır.

2.1.1.1. Aritmetik Ortalama Yöntemi

Talep tahmini açısından geleceğe en basit bakış geleceğin, geçmişte olanların ortalamasına doğru eğilim göstereceğini varsaymaktadır. Bu varsayıma göre geleceğin en geçerli tahmini, geçmişte olup bitenlerin tek tek toplanıp ortalamasını almaktır.

Bu talep tahmin yöntemi, oldukça basittir. Sıradan birisi bile, aritmetik ortalamayı, aşağıdaki formülle hesaplayabilir.

Yukarıdaki formüle göre, geçmiş dönemlere ilişkin veriler toplanarak, dönemlerin sayısına bölünürse ortalama değer hesaplanmış olur. Böylece gelecek dönemler için tahminin, hep bu ortalama değeri alacağı ortaya çıkmaktadır. Bununla birlikte, yeni dönemlere ilişkin veriler geldikçe bunların yeni hesaplamalara dâhil edilerek son güne uygun bir tahminin yapılması da aynı modelle mümkündür. Ancak, tarihi olarak olup bitenlerin istatistik ortalamasına dayanan bu tahminin, zaman içinde tek tek gözlemlenen noktaların sırasını göz önüne almadığı görülmektedir.

Örnek: X şirketinin sahibi her hafta sonu talep tahminlerini istemektedir. Aşağıdaki tabloda şirketin satış adetlerini göreceksiniz. Aritmetik ortalama tekniğini kullanarak her haftanın talep tahminini ve10.hafta talep tahminini belirleyeceğiz.

F10 = (110+102+108+121+112+105+114+106+115)/9=110.33

2.1.1.2.  Hareketli Ortalama Yöntemi

Yaygın şekilde kullanılan bir tahmin tekniğidir. Hareketli ortalama yöntemi, uzak geçmişten çok, yakın geçmişe ağırlık verir ve buna dayanarak, yalnızca bir dönem satış tahminini yapar. Örneğin geçmiş tarihi dönem verilerinin üçü, dördü veya beşi alınarak, en son gerçekleşen dönem bunlara ilave edilir. Daha sonra, bu verilerin ortalaması, bir sonraki dönem satış miktarı olarak kabul edilir.

Bu yöntem ile yapılacak tahmin, talep yükselen bir eğilim gösteriyor ise çok küçük, alçalan bir eğilim gösteriyor ise çok büyük olacaktır. Aynı şekilde şayet n çok az ise gerçek talebin etkileri abartılmış olacak, n çok büyük ise bu etkiler azaltılmış olacaktır. Matematiksel olarak aşağıdaki formülle ifade edilebilir:

HO (n) = (yt+yt-1+........+yt-n+1)/n

Örnek: X şirketinin verilerine göre üçerli hareketli ortalama yöntemini kullanarak talep tahminini belirleyeceğiz. (n=3)

HO(3)=F10=    (y9-y8+y7)/3=(114+106+115)3=111.67

2.1.1.3. Ağırlıklı Hareketli Ortalama Yöntemi

Hareketli ortalama yönteminin sakıncalarından bir kısmı ağırlıklı hareketli ortalama yöntemi kullanılarak giderilebilir. Bu yöntemde en yakın veriye en büyük ağırlık verilir. Matematiksel olarak;

AHO (n)=w1yt+w2yt-1+...........+wnyt-n+1  şeklinde ifade edilir.

Bazı talep yapılarında bu yöntem standart hareketli ortalamalarının zayıflıklarını kısmen ortadan kaldırır. N için seçilecek değer ve ağırlık katsayıları (w) ihtiyari olarak seçilir ve çeşitli deneyimlerden geçirildikten sonra kabul edilir. (Kayım)

Örnek: Önceki örneğimizdeki verileri kullanarak dörderli ağırlıklı hareketli ortalama yöntemine göre talep tahminlerini belirleyeceğiz. (n=4, w₁=0,4 w₂=0,3 w₃=0,2 w₄=0,1)

AHO (4)= F10=w1y9+w2y8+w3y6

=0.4(115)+0.3(106)+0.2(114)+0.1(105)=111.1

2.1.1.4. Üssel Düzeltme Yöntemi

Üssel düzeltme yöntemi de, hareketli ortalama tahmin yöntemindeki amaca benzer bir amaç taşır. Aralarındaki farkı kısaca belirtmek mümkündür. Üssel düzeltme tahmin yöntemi, tüm tarihi verileri göz önünde bulundurur. Ancak, geçmişe eskidikçe daha az ağırlık verir. Oysa hareketli ortalama, eski dönemleri bütünüyle görmezden gelmekte, yalnızca hareketli ortalama dönemindeki tarihi verilere eşit ağırlık vermektedir. Üssel düzeltme yöntemi, bir bakıma, tüm tarihi verilerin hareketli ortalaması olmaktadır. Üssel düzeltme yönteminin kullanılmasındaki temel düşünce talepte tesadüfî dalgalanmaların etkilerini gidererek genel yönelime uygun bir tahminde bulunabilmektir. Örneğin herhangi bir ürün için talebin 100 birim olacağını tahmin etmekteyiz. Ancak dönem sonunda talep 95 birim olarak gerçekleşmiştir. Şimdi de gelecek dönemin talebini tahmin etmek durumundayız. Acaba 100 birim ile 95birim arasındaki farkın ne kadarı talepte meydana gelen gerçek kaymalara, ne kadarı tesadüfî nedenlere atfedilebilir. Şayet gelecek dönemin talebini 100 birim olarak tahmin edersek bir dönem önce gerçekleşen talep ile tahmin edilen talep arasındaki 5 birimlik farkın tamamen tesadüfî dalgalanmaların bir sonucu olduğunu, talebin genel yöneliminde bir değişmenin bulunmadığını varsayarız. Şayet gelecek dönemin talebini 95 birim olarak tahmin edersek, bu kez de meydana gelen farkın talep kalıbındaki dalgalanmalardan kaynaklandığını, talepte tesadüfî dalgalanmaların bulunmadığını kabul etmiş oluruz. 

Üssel düzeltme yönteminde kullanılan formüller aşağıdaki gibidir:

Ft+1=Ft+a(yt-Ft)  veya Ft+1=ayt+(1-a)Ft

   Ft+1 :Yeni tahmin.

   Ft     : Bir önceki tahmin

    a  : Düzeltme faktörü

     yt  : Gerçekleşen talep

Düzeltme faktörü olan (α) , geçmiş göz önünde bulundurularak, araştırmacının arzusuna göre O ile 1 sınırları içinde keyfi olarak seçilir.

Örnek: Önceki örneğimizdeki verileri kullanarak üssel düzeltme yöntemine göre talep tahminlerini belirleyeceğiz. (α=0.2)

2.1.1.5. En Küçük Kareler (Regrasyon) Yöntemi:

Eğilim (trend) metotlarında en güvenilir olanı "En küçük kareler metodu"dur. Bu nedenle veriler elverişli olduğu takdirde eğilimin hesaplanmasında en çok bu yol uygulanmaktadır.

En küçük kareler yöntemine göre, bir zaman serisine en iyi uyan başka bir deyişle bir değerler serisini en iyi ifade eden doğru veya eğri, geçmiş yıllara ait gerçek değerlerle formülün uygulanması ile bulunacak teorik değerler arasındaki farkların karelerinin toplamını (saptamaların kareleri toplamını) minimum yapan doğru veya eğridir.

Söz konusu metotta eğilim matematik bir fonksiyonla belirtilir. Zaman serisinin göstermiş olduğu eğilim, doğrusal olabileceği gibi, bir eğri şeklinde de olabilir. Bu nedenle, zaman serilerinde eğilimi ortaya koymak için en çok kullanılan denklemler,

Y = a₀ + aıX                            (Doğru denklemi)

Y = a₀ + aıX + a₂X²                 (Parabol Denklemi)

Y = a₀ aı X                              (Yarı logaritmik eğri denklemidir)

Formüllerde Y çeşitli yıllara ait değerleri, X yılların sıra sayılarını göstermektedir.

Bir zaman serisinin göstermiş olduğu eğilimi ortaya koymak için, yukarıda sözü edilen denklemlerden hangisini uygulamanın isabetli olacağı, serideki değerleri bir grafik üzerine işaretlemekle kestirilebilir. Ancak, gözle kestirmek her zaman mümkün olmayabilir veya hatalı olabilir. Bu takdirde, zaman serisinin eğilimini ortaya koymak için üç denklemin de denenmesi gerekir.

Bir tüketim serisi analizinde geçmiş yıllar eğilimini en iyi şekilde ifade eden denklem Y= a₀ + aıX şeklindeki denklem ise, bu durum tüketim artışının yıldan yıla sabit kaldığını gösterir. Y = a₀ + aıX + a₂X² şeklinde parabol denklemi, tüketim serisi en iyi şekilde uyuyorsa, tüketimdeki yıldan yıla artışın (veya azalışın) sabit olmadığını tüketim miktarındaki artışın seri boyunca düzenli bir şeklide gittikçe artarak veya azalarak geliştiğini ifade eder. (a; katsayısının işareti (+) ise tüketimdeki yıllık artış gittikçe artarak (-) ise gittikçe azalarak gelişiyor demektir). Buna karşılık Y = a₀ aı X denklemi en uygun şekilde tüketimdeki yıllık artış hızının sabit kaldığı şeklinde yorumlanmalıdır. Özetlersek, zaman serileri analizinde doğru denklemi, artışın yıldan yıla sabit kaldığını; yarı logaritmik eğri denklemi,   yıllık artış oranının sabit olduğunu; parabol denklemi ise, artışın seri boyunca düzenli bir şekilde gittikçe artarak veya gittikçe azalarak geliştiğini ifade eder.

Yukarıda da belirtildiği gibi eğilimin ileriye uzatılması (trendin extrapolasyonu) metodunda temel varsayım, söz konusu mal veya hizmetin talebini geçmişte etkilemiş faktörlerin gelecek yıllarda da aynen geçerli olacağıdır. Diğer tahmin tekniklerinin uygulanabilmesi için yeterli bilgilerin olmadığı veya geçmişteki şartların uzunca bir süre gelecekte de aynen devam edeceğine dair bilgiler ve nedenler bulunduğu takdirde, talep tahminlerinde bu yöntemin uygulanması faydalıdır. Ancak bu yöntem uygulanırken kısa vadeli devreyi hareketlerin ve olağanüstü faktörlerin tüketim üzerindeki anormal, abartılmış etkilerinin giderilebilmesi için kullanılacak serinin oldukça uzun bir dönemi kapsamasına dikkat edilmelidir.

Y=a+bX regrasyon doğrusu denklemindeki a ve b katsayıları hesaplanırsa, herhangi bir X değeri için Y’nin alacağı değer hesaplanır ve böylece gelecek dönemlerin tahminleri yapılır. “a” ve “b” katsayıları aşağıdaki eşitliklerle hesaplanır:

Regrasyon eşitliğindeki bıktırıcı hesaplamalar, bilgisayar destekli yapıldığında gerekli tahminler, kısa zamanda ve hatasız olarak yapılabilir.

Örnek: Aşağıda özel bir hastanenin ilk yardım odasına başvuran hasta sayılarının aylara göre dağılımı görülmektedir. Regrasyon tekniğini kullanarak talep tahminlerini belirleyeceğiz.