把原書「資料期間與模型 fiscal year 不一致」的例子轉成可計算資料重整案例。
公司 fiscal year 為 10 月 1 日至隔年 9 月 30 日,但收到的 survey summary 是 1 月至 12 月。教材假設 current calendar-year quarterly totals 為 330、360、390、420;上一年度 Oct–Dec 為 300。
| Period | Survey Value |
|---|---|
| Previous Oct–Dec | 300 |
| Current Jan–Mar | 330 |
| Current Apr–Jun | 360 |
| Current Jul–Sep | 390 |
| Current Oct–Dec | 420 |
Calendar Year = Jan–Dec current year。Fiscal Year = Previous Oct–Dec + Current Jan–Sep。若只有 annual total、沒有 monthly/quarterly raw data,就不能精確重組 fiscal year,只能 extrapolate/estimate 並明確標示限制。
| 指標 | 結果 |
|---|---|
| Calendar-Year Total | 330 + 360 + 390 + 420 = 1,500 |
| Fiscal-Year Total | 300 + 330 + 360 + 390 = 1,380 |
| 直接使用 Calendar Year 的高估 | 120 |
| 高估比例 vs Fiscal Year | 約 8.70% |
即使來源數字完全正確,期間定義錯誤仍會讓 model input 錯 120。原書因此要求 data request 不只問「數字是多少」,還要問期間、粒度與格式。
請只根據 Calendar Year 1,500、Fiscal Year 1,380 與 fiscal year Oct–Sep 的定義,說明錯位的原因與 raw monthly data 的價值。
**問題:**如果只能取得 1,500 的 Jan–Dec annual total,沒有 monthly raw data,能否宣稱 Oct–Sep Fiscal Year 也是 1,500?