Quels sont les différents types de techniques de prévision quantitative?
Les techniques de prévision quantitative nécessitent généralement l'analyse de statistiques et de données brutes. La méthode de déplacement simple, la méthode de déplacement du poids, la méthode de lissage exponentiel et l'analyse des séries chronologiques sont des techniques de prévision quantitative habituellement utilisées par les économistes et les analystes de données. Ces techniques sont utilisées pour évaluer les données numériques tout en tenant compte des changements de tendances. Les entreprises utilisent des prévisions précises pour prendre de bonnes décisions.
La méthode de prévision simple et mobile est une forme de recherche quantitative basée sur une période définie ajustable. Cette méthode est utilisée pour afficher les tendances sur une période donnée en évaluant les données brutes, généralement sur 30 jours ou plusieurs mois. Chaque mois, les informations les plus anciennes sont remplacées par les informations du nouveau mois. Par exemple, si les données sont évaluées au cours des mois d’août et de septembre, les chiffres d’août seront supprimés et remplacés par les informations de septembre afin de déterminer s’il existe une tendance dans les données.
Semblable à la méthode de déplacement simple, une méthode de déplacement de poids dissèque les informations au cours d'une période d'évaluation, mais avec des poids différents attribués à chaque mois. Cette méthode d'évaluation des données est généralement utilisée pour évaluer les tendances avec les changements mensuels prévus. les ventes de vêtements de saison, par exemple, peuvent tirer parti de ces techniques de prévision quantitative. Si un économiste prédit que davantage de personnes achèteront des courts métrages pendant les mois d'été, un multiplicateur standard peut être appliqué à cette fenêtre temporelle, ce qui augmentera généralement la précision des estimations budgétaires au cours de ces mois.
Ces techniques de prévision quantitative ont tendance à se concentrer sur des données plus anciennes. La méthode de lissage exponentiel évalue les informations les plus récentes. Cette méthode est utile pour rechercher des données qui changent rapidement, telles que les chiffres de vente sur un marché en crise. Par exemple, si un analyste commercial tente de prédire les ventes du mois prochain, le lissage exponentiel s'appuiera sur les données des derniers jours précédant ce nouveau mois pour prédire les ventes projetées.
Les techniques de prévision quantitative nécessiteront parfois l’analyse de séries chronologiques. Une série chronologique est une observation de données à différents moments. Les exemples incluent l'analyse des cours boursiers quotidiens, des objectifs de vente hebdomadaires et des dépenses mensuelles. Ces types de techniques de prévision quantitative examinent le contexte sous-jacent des données sur une longue période. Cette technique mesure généralement les données historiques à l'aide de graphiques linéaires pour prévoir les événements futurs, permettant ainsi à un économiste d'identifier les caractéristiques des données pouvant être utilisées pour établir des prévisions concernant les résultats futurs.