Was sind die verschiedenen Arten quantitativer Prognosetechniken?

Quantitative Prognosetechniken erfordern typischerweise die Analyse von Statistiken und Rohdaten.Die einfache Bewegungsmethode, das Gewichtsbewegungsmethode, die exponentielle Glättungsmethode und die Zeitreihenanalyse sind quantitative Prognosetechniken, die normalerweise von Ökonomen und Datenanalysten verwendet werden.Diese Techniken werden verwendet, um numerische Daten zu bewerten und gleichzeitig Änderungen der Trends zu berücksichtigen.Genaue Prognosen werden von Unternehmen verwendet, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Die einfache Vorhersagemethode ist eine Form der quantitativen Forschung, die auf einem einstellbaren Set -Zeitraum basiert.Diese Methode wird verwendet, um Trends über einen bestimmten Zeitraum durch Bewertung von Rohdaten zu zeigen, normalerweise über 30 Tage oder viele Monate.Jeden Monat werden die älteren Informationen durch die Informationen des neuen Monats ersetzt.Wenn beispielsweise Daten im Verlauf von August und September bewertet werden, werden die Zahlen vom August entfernt und durch Septemberinformationen ersetzt, um festzustellen, ob die Daten Trends enthalten.

Ähnlich wie bei der einfachen Bewegungsmethode wird eine Gewichtsbewegungsmethode die Informationen während eines Bewertungszeitraums analysiert, jedoch mit unterschiedlichen Gewichten, die jeden Monat angegeben sind.Diese Methode zur Datenbewertung wird normalerweise verwendet, um Trends mit erwarteten monatlichen Änderungen zu bewerten.Der Verkauf von saisonalen Kleidung kann beispielsweise von diesen Arten quantitativer Prognosetechniken profitieren.Wenn ein Ökonom voraussagt, dass mehr Menschen in den Sommermonaten Shorts kaufen werden, kann ein Standardmultiplikator auf dieses Zeitfenster angewendet werden, was in der Regel die Genauigkeit der Budgetschätzungen in diesen Monaten erhöht.

Diese quantitativen Prognosetechniken konzentrieren sich tendenziell auf ältere Daten.Die exponentielle Glättungsmethode bewertet neuere Informationen.Diese Methode ist gut für die Erforschung von Daten, die sich schnell verändern, wie z. B. Umsatzzahlen auf einem temperamentvollen Markt.Wenn beispielsweise ein Business Analyst versucht, den Umsatz der nächsten Monate vorherzusagen, wird die exponentielle Glättung die Daten in den letzten Tagen in diesem neuen Monat zur Vorhersage der prognostizierten Verkäufe auffordern.

Quantitative Prognosetechniken erfordern manchmal die Analyse von Zeitreihen.Eine Zeitreihe ist eine Beobachtung von Daten zu verschiedenen Zeitpunkten.Beispiele sind die Analyse der täglichen Aktienkurse, wöchentliche Verkaufsziele und monatliche 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 zu prognostizieren, und ermöglicht es einem Ökonomen, Merkmale in Daten zu identifizieren, die verwendet werden können, um Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen.