2. TALEP TAHMİNİ VE TAHMİN YÖNTEMLERİ
2.2. Tahmin Sürecinin Aşamaları
Talep tahmini beş aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalar aşağıdaki şekildedir (Özcan, 2013, s. 30-31):
Tahmin Amaçlarının Belirlenmesi: Bu aşamada tahmin yapmanın niçin önemli olduğu, gerekli kaynakların neler olabileceği ortaya konulur ve tahminin doğruluk düzeyi kararlaştırılır.
Tahmin Süresinin Belirlenmesi: Bu aşamada kaç yıl veya kaç dönem sonrası için tahminde bulunulacağı belirlenir. Tahmin edilecek yıl veya dönem sayısı arttıkça tahminlerin doğruluğunun azaldığı göz ardı edilmemelidir.
Tahmin Yönteminin Seçimi: Tahmin yönteminin seçim kararı, incelenen konunun karmaşıklığı yanında bilgi işlem kapasitesi ve finansal kaynakların miktarına göre değişmektedir.
Tahmin Aşaması: Bu aşamada en uygun varsayımlar, en uygun veriler ve en iyi tahmin yöntemi kullanılarak gelecekle ilgili tahminler yapılır. Sağlık kurumları yöneticileri, deneyimlerine göre veya bazen deneme yanılma yoluyla varsayımlar geliştirmelidir. Tahmin aşamasında; konuyla ilgili geçmişe dönük verilerin toplanması, verilerdeki değişkenliğin açıklanması ve anlaşılması gerekmektedir.
Tahmin Doğruluğunun Değerlendirilmesi: Tahmin amaçlı birçok yöntem kullanılabilmektedir. Her yöntemin uygulama koşulları ve gerektirdiği veri türleri birbirinden farklıdır. Bu nedenle sağlık kurumları yöneticileri, koşulları ve toplanan verileri dikkatli biçimde inceleyerek en uygun tahmin yöntemini kararlaştırmalıdır.
2.2.1. Tahmin Dönemi Seçimi
Talep araştırması sonuçlarının kullanış amacı ile periyodun uzunluğu arasında yakın bir ilişki söz konusudur. Yapılan çalışmalar kısa süreli yapılan tahminlerin kısa dönemlerde, uzun sürede yapılan tahminlerin ise uzun dönemlerde daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir. Örneğin, günlük iş emirlerinin hazırlanmasında yararlanılacak tahmin yöntemlerinin aylık dönemler
için uygulanması son derece yanıltıcı sonuçlar verebilir. Çünkü günlük değerdeki oynamalar aylık dönemlerde tümüyle kaybolabilir. Dolayısıyla tahmin periyodu tespit edilirken tahmini temsil edilecek periyodun seçilmesi gerekmektedir (Tekin, 1996, s. 72).
2.2.2. Tahmin Yönteminin Seçimi
Yöneticilerin bilmesi gereken, tahmin hatalarının nasıl ölçüleceği ve tahmin sisteminde yanlış giden bir şeylerin olduğunda bunun nasıl fark edileceğidir (Heızer ve Render, 2017, s. 477).
Tahminleme sonucunda elde edilen değerlerin, gerçek değerlerle karşılaştırılıp hata oranının tespit edilmesi gerekir. Bu hata oranlarının hedeflenen hata oranından sapma derecelerine göre sonuçların geçerliliği belirlenir (Yağcıoğlu, 2010, s. 6).
Sağlık hizmetleri talebinin tahmininde kullanılabilecek olan başlıca yöntemler aşağıdaki gibidir (Tokat, 1994, s. 41);
Talebin geçmiş deneyimler yoluyla tahmin edilmesi, İhtiyacın tahmini yoluyla tahmin edilmesi,
Subjektif yöntem, Zaman serileri analizi ve
Regresyon analizi şeklinde sıralanabilir.
2.2.3. Tahmin Hatasının Seçimi
Veri toplama ve gözlemleme sonrasında sayısal formüller ve çeşitli hesaplama yöntemleri ile istatistiksel analiz başlar.
Tahminler her zaman hatalar içerir. Tahmin hataları, yanılgı hataları ve rastgele hatalar olarak sınıflandırılabilir. Yanılgı hataları tutarlı hataların sonucudur, tahmin her zaman çok yüksek ya da çok düşüktür. Diğer hata türü olan rastgele hata, tahminin gerçekleşen satıştan sapmasına neden olan ve öngörülemeyen faktörlerin sonucudur. Tahmin analistleri, uygun tahmin modellerinin seçimi ile yanılgı ve rastgele hatalarının etkilerini minimize etmeye çalışırlar; fakat her türlü hatayı ortadan kaldırmak imkânsızdır (Heızer ve Render, 2017, s. 477).
En çok kullanılan performans ölçütleri, hata karelerinin ortalaması, ortalama mutlak hata, ortalama mutlak yüzde hata ve izleme sinyalleridir.
Hata Karelerinin Ortalaması (MSE):
Hata kareleri (MSE), ortalama mutlak sapma ve standart sapmanın tahmin hatalarının dağılımlarını belirlemektedir. Hata karelerinin ortalaması alındığı için büyük değerli hataları daha da büyütür. Hata kareleri istatistiksel tahmin sırasında doğruluk ve önyargı kavramlarının aktarılması için oldukça önemlidir. Burada tahmin edilecek özellik ile tahminci arasındaki farkın hata olduğu söylenir (Heızer ve Render, 2017, s. 478). MSE hesaplaması formül 2.1’ de verilmektedir;
𝑀𝑆𝐸 =∑ (𝐷𝑡−𝐹𝑡) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (2.1) 𝑡 : Dönem sayısı
𝐷𝑡 : t döneminde gerçekleşen değer 𝐹𝑡 : t. dönemi için tahmin değeri 𝑛 : Kapsanan dönem sayısı
Ortalama Mutlak Hata (MAD):
Ortalama mutlak hata, tüm tahmin hatalarına eşit ağırlık vermektedir. Yani MAD değeri azaldıkça, tahminin doğruluğu yükselmektedir. Ortalama
mutlak hata ölçütü, dönem başına düşen hata miktarını ölçer (Özcan, 2013, s. 60). MAD hesaplaması formül 2.2’de verilmektedir;
𝑀𝐴𝐷 = ∑𝑛𝑡=1|𝐷𝑡−𝐹𝑡|
𝑛 (2.2)
𝑡 : Dönem sayısı
𝐷𝑡 : t döneminde gerçekleşen değer 𝐹𝑡 : t dönemi için tahmin
𝑛 : Kapsanan dönem sayısı
Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE):
Ortalama mutlak yüzde hata ölçütü ise hatayı, gerçek değerin yüzde oranı şeklinde ölçmektedir. Ortalama mutlak yüzde hata ölçütü, aşırı yüksek veya düşük tahmini ve gerçek değerlerin yarattığı hataların daha kolay belirlenmesini ve değerlendirilmesini sağlar (Özcan, 2013, s. 60). MAPE hesaplaması formül 2.3’te verilmektedir;
𝑀𝐴𝑃𝐸 =∑𝑛𝑡=1|𝐷𝑡−𝐹𝑡|
∑𝑡=1𝑛 𝐷𝑡 * 100 (2.3)
𝑡 : Dönem sayısı
𝐷𝑡 : t döneminde gerçekleşen değer 𝐹𝑡 : t dönemi için tahmin
𝑛 : Kapsanan dönem sayısı
İzleme Sinyali:
Bir tahminin gerçek değerlere ne kadar yaklaştığını izlemek için kullanılan bir yöntemdir. İzleme sinyalinin pozitif değerli olması sonucunda tahminler artırılmalı, negatif değerli olması sonucunda tahminler düşürülmelidir (Üreten, 1999, s. 154). Eğer izleme sinyali herhangi bir
dönemde (+6 ve -6) dışında olursa tahminin hatalı olduğunu göstermektedir (Chopra ve Meindl, 2017). Özcan’a göre (2013) ise, izleme sinyali (-3 ve +3), (-8 ve +8) arasında değer alabilir.; ancak genellikle (-4 ve +4) kabul edilebilir sınırdır. İzleme sinyalinin pozitif çıkması, gerçek değerin tahmin edilen değerden yüksek olması anlamına gelmektedir. Negatif çıkması ise, gerçek değerin, tahmin edilen değerden düşük olduğu anlamına gelir. Gerçek değer ile tahmin edilen değer arasındaki fark arttıkça, izleme sinyali de yükselir. (Özcan, 2013, s. 62).
İzleme sinyali hesaplaması formül 2.4’te verilmektedir; İ𝑧𝑙𝑒𝑚𝑒 𝑆𝑖𝑛𝑦𝑎𝑙𝑖= ∑𝑡=1𝑛 (𝐷𝑡−𝐹𝑡)
𝑀𝐴𝐷 (2.4)
𝑡 : Dönem sayısı
𝐷𝑡 : t döneminde gerçekleşen değer 𝐹𝑡 : t dönemi için tahmin
𝑛 : Kapsanan dönem sayısı
Talep tahminlerinde kullanılmakta olan yöntemler; nitel (kalitatif) tahmin yöntemleri ve nicel (kantitatif) tahmin yöntemleri olarak 2’ye ayrılmaktadır. Nitel yöntemler sayısal olmayan tahmin yöntemleridir. Nicel yöntemler ise sayısal verilere dayanan yöntemlerdir ve aşağıda detaylı olarak ele alınmaktadır.