A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 B C D E F G H I J K L M N Lydia's Current Forecasting Method - "25 Percent Rule" Data Year 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 Quarter 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 (True Value) 6,809 6,465 6,569 8,266 7,257 7,064 7,784 8,724 6,992 6,822 7,949 9,650 Forecast 6,809 6,465 8,211 6,613 7,257 7,064 9,730 6,979 6,992 6,822 9,936 7,720 Forecasting Error 344 104 55 644 193 720 1,006 13 170 1,127 286 Mean Absolute Deviation MAD = 424 Mean Square Error MSE = 317,815 12,000 10,000 8,000 Value 6,000 True Value Forecast 4,000 2,000 0 Time Period O A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 B C D E F G Estimate 6,765 6,453 6,527 8,316 7,252 7,079 7,772 8,745 7,023 6,914 7,878 9,627 Estimation Error 43.85 11.64 42.18 49.93 5.40 14.57 11.66 21.26 31.07 91.70 70.55 23.24 Square of Error 1,923 136 1,780 2,493 29 212 136 452 965 8,408 4,977 540 H I J K L M N O Template for Linear Regression Time Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Independent Variable 4,894 4,703 4,748 5,844 5,192 5,086 5,511 6,107 5,052 4,985 5,576 6,647 Dependent Variable 6,809 6,465 6,569 8,266 7,257 7,064 7,784 8,724 6,992 6,822 7,949 9,650 Average: 34.75 Linear Regression Line y = a + bx a= -1,223.86 b= 1.63 Estimator If x = 5,000 then y= 6,938.18 Range Name a b DependentVariable Estimate EstimationError IndependentVariable SquareOfError x y Cells J5 J6 D5:D34 E5:E34 F5:F34 C5:C34 G5:G34 J10 J12 12,000 10,000 f(x) = 1.6324084922x - 1223.8603692104 8,000 Dependent Variable 6,000 4,000 2,000 0 4,500 5,000 5,500 6,000 Independent Variable 6,500 7,000 P 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 ,000 35 36 37 38 A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 B C D E F G H I J Template for Seasonal Factors Year 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 8 9 9 9 9 10 10 10 10 11 11 11 11 12 12 12 12 13 13 13 13 14 14 14 14 15 15 15 15 16 16 16 16 Quarter 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 True Value 6,809 6,465 6,569 8,266 7,257 7,064 7,784 8,724 6,992 6,822 7,949 9,650 Type of Seasonality Quarterly Quarter 1 2 3 4 Estimate for Seasonal Factor 0.9323 0.9010 0.9873 1.1794 Range Name SeasonalFactor TrueValue TypeOfSeasonality Cells G10:G21 D5:D69 F5 A 69 B 17 C 1 D E F G H I J A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 B C D E F G H I J K L M N O P Q R Template for Last-Value Forecasting Method with Seasonality Year 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 8 9 9 9 9 10 10 10 10 11 11 11 11 12 12 12 12 13 13 13 13 14 14 14 14 15 15 15 15 16 16 16 16 17 17 17 17 18 18 Quarter 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 True Value 6,809 6,465 6,569 8,266 7,257 7,064 7,784 8,724 6,992 6,822 7,949 9,650 Seasonally Adjusted Value 7,322 7,183 6,635 7,005 7,803 7,849 7,863 7,393 7,518 7,580 8,029 8,178 #N/A #N/A #N/A #N/A Seasonally Adjusted Forecast Actual Forecast Forecasting Error 7,322 7,183 6,635 7,005 7,803 7,849 7,863 7,393 7,518 7,580 8,029 8,178 6,589 7,112 7,830 6,515 7,023 7,770 9,278 6,876 6,766 7,504 9,475 7,606 124 543 436 742 41 14 554 116 56 445 175 #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A Type of Seasonality Quarterly Quarter 1 2 3 4 Seasonal Factor 0.930 0.900 0.990 1.180 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Mean Absolute Deviation MAD = 295 Mean Square Error MSE = 145,909 Range Name ActualForecast ForecastingError MAD MSE SeasonalFactor SeasonallyAdjustedForecast SeasonallyAdjustedValue TrueValue TypeOfSeasonality Cells G6:G75 H6:H75 K23 K26 K9:K20 F6:F75 E6:E75 D6:D75 K6 9,000 8,000 7,000 Seasonally-Adjusted Value 6,000 5,000 Seasonally Adjusted Valu e 4,000 Seasonally Adjusted Forecast 3,000 2,000 1,000 0 Tim e Period A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 B C D E F G H I J K L M N O P Q Template for Averaging Forecasting Method with Seasonality Year 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 8 9 9 9 9 10 10 10 10 11 11 11 11 12 12 12 12 13 13 13 13 14 14 14 14 15 15 15 15 16 16 16 16 17 17 17 17 18 Quarter 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 True Value 6,809 6,465 6,569 8,266 7,257 7,064 7,784 8,724 6,992 6,822 7,949 9,650 Seasonally Adjusted Value 7,322 7,183 6,635 7,005 7,803 7,849 7,863 7,393 7,518 7,580 8,029 8,178 #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A Seasonally Adjusted Forecast Actual Forecast Forecasting Error 7,322 7,252 7,047 7,036 7,190 7,300 7,380 7,382 7,397 7,415 7,471 7,530 6,589 7,180 8,315 6,544 6,471 7,227 8,708 6,865 6,657 7,341 8,816 7,003 124 611 49 713 593 557 16 127 165 608 834 #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A Type of Seasonality Quarterly Quarter 1 2 3 4 Seasonal Factor 0.930 0.900 0.990 1.180 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Mean Absolute Deviation MAD = 400 Mean Square Error MSE = 242,876 Range Name ActualForecast ForecastingError MAD MSE SeasonalFactor SeasonallyAdjustedForecast SeasonallyAdjustedValue TrueValue TypeOfSeasonality Cells G6:G75 H6:H75 K23 K26 K9:K20 F6:F75 E6:E75 D6:D75 K6 9,000 8,000 7,000 Seasonally-Adjusted Value 6,000 5,000 Seasonally Adjuste Value 4,000 Seasonally Adjuste Forecast 3,000 2,000 1,000 0 Time Period A 75 B 18 C 2 D E F #N/A #N/A G H I J K L M N O P Q R 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 easonally Adjusted lue 23 easonally Adjusted 24 recast 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 B C D E F G H I J K L M N O P Q Template for Moving-Average Forecasting Method with Seasonality Year 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 8 9 9 9 9 10 10 10 10 11 11 11 11 12 12 12 12 13 13 13 13 14 14 14 14 15 15 15 15 16 16 16 16 17 17 17 17 18 Quarter 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 True Value 6,809 6,465 6,569 8,266 7,257 7,064 7,784 8,724 6,992 6,822 7,949 9,650 Seasonally Adjusted Value 7,322 7,183 6,635 7,005 7,803 7,849 7,863 7,393 7,518 7,580 8,029 8,178 #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A Seasonally Adjusted Forecast Actual Forecast Forecasting Error Number of previous periods to consider n= #N/A #N/A #N/A 7,036 7,157 7,323 7,630 7,727 7,656 7,589 7,630 7,826 #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A 4 Type of Seasonality Quarterly 6,544 6,441 7,250 9,003 7,186 6,890 7,513 9,004 7,279 713 623 534 279 194 68 436 646 Quarter 1 2 3 4 Seasonal Factor 0.930 0.900 0.990 1.180 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Range Name ActualForecast ForecastingError MAD MSE NumberOfPeriods SeasonalFactor SeasonallyAdjustedForecast SeasonallyAdjustedValue TrueValue TypeOfSeasonality Cells G6:G75 H6:H75 K26 K29 K6 K12:K23 F6:F75 E6:E75 D6:D75 K9 9,000 8,000 7,000 Seasonally-Adjusted Value 6,000 5,000 Seasonally Adjuste Value Mean Absolute Deviation MAD = 437 4,000 Seasonally Adjuste Forecast Mean Square Error MSE = 238,816 2,000 3,000 1,000 0 Time Period A 75 B 18 C 2 D E F #N/A #N/A G H I J K L M N O P Q R 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 easonally Adjusted 23 alue 24 easonally Adjusted 25 orecast 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 B C D E F G H I J K L M N O P Q Template for Exponential Smoothing Forecasting Method with Seasonality Year 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 8 9 9 9 9 10 10 10 10 11 11 11 11 12 12 12 12 13 13 13 13 14 14 14 14 15 15 15 15 16 16 16 16 17 17 17 17 18 Quarter 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 True Value 6,809 6,465 6,569 8,266 7,257 7,064 7,784 8,724 6,992 6,822 7,949 9,650 Seasonally Adjusted Value 7,322 7,183 6,635 7,005 7,803 7,849 7,863 7,393 7,518 7,580 8,029 8,178 #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A Seasonally Adjusted Forecast 7,500 7,411 7,297 6,966 6,986 7,394 7,622 7,742 7,568 7,543 7,561 7,795 7,987 #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A Actual Forecast 6,975 6,670 7,224 8,220 6,497 6,655 7,545 9,136 7,038 6,789 7,486 9,199 7,428 Forecasting Error 166 205 655 46 760 409 239 412 46 33 463 451 Smoothing Constant a = Initial Estimate Average = 0.5 7,500 Type of Seasonality Quarterly Quarter 1 2 3 4 Seasonal Factor 0.930 0.900 0.990 1.180 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Mean Absolute Deviation MAD = 324 Mean Square Error MSE = Range Name ActualForecast Alpha ForecastingError InitialEstimate MAD MSE SeasonalFactor SeasonallyAdjustedForecast SeasonallyAdjustedValue TrueValue TypeOfSeasonality Cells G6:G75 K5 H6:H75 K8 K28 K31 K14:K25 F6:F75 E6:E75 D6:D75 K11 9,000 8,000 7,000 Seasonally-Adjusted Value 6,000 5,000 Seasonally Adjuste Value 4,000 Seasonally Adjuste Forecast 3,000 2,000 1,000 157,836 0 Tim e Period A 75 B 18 C 2 D E F #N/A #N/A G H I J K L M N O P Q R 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 easonally Adjusted lue 24 25 easonally Adjusted recast 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 B C D E F G H I J K L M Template for Exponential Smoothing Forecasting Method Time Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 True Value 6,809 6,465 6,569 8,266 7,257 7,064 7,784 8,724 6,992 6,822 7,949 9,650 Exponential Smoothing Forecast 7,500 7,155 6,810 6,689 7,478 7,367 7,216 7,500 8,112 7,552 7,187 7,568 8,609 #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A Forecasting Error 691 690 241 1,577 221 303 568 1,224 1,120 730 762 2,082 Smoothing Constant a = Initial Estimate Average = 0.5 7,500 Mean Absolute Deviation MAD = 851 Range Name Alpha Forecast ForecastingError InitialEstimate MAD MSE TrueValue Cells H6 D6:D35 E6:E35 H9 H12 H15 C6:C35 Mean Square Error MSE = 1,013,449 12,000 10,000 8,000 Value 6,000 True Value Forecast 4,000 2,000 0 Time Period N A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 B C D E F G H I J K L M Template for Exponential Smoothing Forecasting Method Time Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 True Value 6,809 6,465 6,569 8,266 7,257 7,064 7,784 8,724 6,992 6,822 7,949 9,650 Exponential Smoothing Forecast 7,500 7,155 6,810 6,689 7,478 7,367 7,216 7,500 8,112 7,552 7,187 7,568 8,609 #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A Forecasting Error 691 690 241 1,577 221 303 568 1,224 1,120 730 762 2,082 Smoothing Constant a = Initial Estimate Average = 0.5 7,500 Mean Absolute Deviation MAD = 851 Range Name Alpha Forecast ForecastingError InitialEstimate MAD MSE TrueValue Cells H6 D6:D35 E6:E35 H9 H12 H15 C6:C35 Mean Square Error MSE = 1,013,449 12,000 10,000 8,000 Value 6,000 True Value Forecast 4,000 2,000 0 Time Period N Cutting Edge Individual Case Assignment, QNT 5160, Fall 2015 Semester File No. 1 (Daily data for 2012 and 2013) Week 44 44 44 44 44 45 45 45 45 45 46 46 46 46 46 47 47 47 47 47 48 48 48 48 48 49 49 49 49 49 50 50 50 50 50 51 51 51 51 51 52/1 52/1 52/1 52/1 52/1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 Day Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Mon Tue Wed Thur Fri Actual Call Volume 1,130 750 920 854 698 1,085 1,012 689 920 755 1,403 1,121 1,050 1,113 1,005 2,652 2,825 1,841 2,012 1,345 954 1,022 1,084 1,321 1,056 941 760 695 1,012 833 922 810 784 789 401 429 1,209 789 1,132 890 1,362 1,210 980 950 834 1,012 954 1,346 904 758 923 878 798 1,012 643 945 689 723 754 798 723 698 534 578 487 Cutting Edge Individual Case Assignment, QNT 5160, Fall 2015 Semester File No. 2 (Monthly Data for 2014 and 2015) Year 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2015 2015 2015 2015 2015 2015 Month Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Actual Call Volume 24,015 25,203 23,589 27,454 28,120 28,321 29,021 26,954 26,456 27,120 26,954 27,321 26,456 27,450 31,435 33,124 32,432 31,901 Employee Head Count Notes 62,120 62,152 62,138 Centex corporation acquired 4/1/2014 68,343 68,120 Dental insurance plan changed effective 7/1/2014 67,987 67,956 Printer division sold to Arconet Corporation 8/1/2014 65,342 65,380 Major tax law changes signed into law by U.S. President 65,432 65,423 Year-end bonuses announced on 12/10/2014 65,650 65,620 65,610 Paxton Enterprises acquired 3/15/2015 75,231 75,201 74,978 New employee insurance deductions in effect starting 7/1/2015 75,012