Was sind die verschiedenen Arten von quantitativen Prognosetechniken?
Quantitative Prognosetechniken erfordern in der Regel die Analyse von Statistiken und Rohdaten. Die einfache Verschiebungsmethode, die Gewichtsverschiebungsmethode, die exponentielle Glättungsmethode und die Zeitreihenanalyse sind quantitative Prognosetechniken, die normalerweise von Ökonomen und Datenanalysten verwendet werden. Diese Techniken werden verwendet, um numerische Daten unter Berücksichtigung von Trendänderungen auszuwerten. Genaue Prognosen werden von Unternehmen verwendet, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Die einfache Methode der Verschiebung der Vorhersage ist eine Form der quantitativen Untersuchung, die auf einem einstellbaren festgelegten Zeitraum basiert. Diese Methode wird verwendet, um Trends über einen bestimmten Zeitraum anzuzeigen, indem Rohdaten in der Regel über einen Zeitraum von 30 Tagen oder vielen Monaten ausgewertet werden. Jeden Monat werden die älteren Informationen durch die Informationen des neuen Monats ersetzt. Wenn beispielsweise Daten im Laufe von August und September ausgewertet werden, werden die Zahlen aus August entfernt und durch die Informationen aus September ersetzt, um festzustellen, ob die Daten Trends aufweisen.
Ähnlich wie bei der einfachen Verschiebungsmethode zerlegt eine Gewichtsverschiebungsmethode die Informationen während eines Bewertungszeitraums, wobei jedoch jedem Monat unterschiedliche Gewichte zugewiesen werden. Diese Methode der Datenauswertung wird normalerweise verwendet, um Trends mit erwarteten monatlichen Änderungen auszuwerten. Der Verkauf von saisonaler Kleidung kann beispielsweise von diesen quantitativen Prognosetechniken profitieren. Wenn ein Ökonom vorhersagt, dass in den Sommermonaten mehr Menschen Shorts kaufen werden, kann ein Standardmultiplikator auf dieses Zeitfenster angewendet werden, der in der Regel die Genauigkeit der Budgetschätzungen in diesen Monaten erhöht.
Diese quantitativen Prognosetechniken konzentrieren sich in der Regel auf ältere Daten. Die exponentielle Glättungsmethode wertet neuere Informationen aus. Diese Methode eignet sich für die Untersuchung von Daten, die sich schnell ändern, z. B. Verkaufszahlen in einem temperamentvollen Markt. Wenn beispielsweise ein Geschäftsanalyst versucht, die Umsätze des nächsten Monats vorherzusagen, werden die Daten der letzten Tage, die zu diesem neuen Monat geführt haben, bei der exponentiellen Glättung herangezogen, um die prognostizierten Umsätze vorherzusagen.
Quantitative Prognosetechniken erfordern manchmal die Analyse von Zeitreihen. Eine Zeitreihe ist eine Beobachtung von Daten zu verschiedenen Zeitpunkten. Beispiele hierfür sind die Analyse der täglichen Aktienkurse, der wöchentlichen Verkaufsziele und der monatlichen Ausgaben. Diese Arten quantitativer Prognosetechniken untersuchen den zugrunde liegenden Kontext von Daten über einen großen Zeitraum. Diese Technik misst in der Regel historische Daten mithilfe von Liniendiagrammen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Auf diese Weise kann ein Ökonom Merkmale in Daten identifizieren, die für Prognosen über zukünftige Ergebnisse verwendet werden können.