Quali sono i diversi tipi di tecniche di previsione quantitativa?

Le tecniche di previsione quantitativa richiedono in genere l'analisi di statistiche e dati grezzi. Il metodo di spostamento semplice, il metodo di spostamento del peso, il metodo di livellamento esponenziale e l'analisi delle serie temporali sono tecniche di previsione quantitativa che vengono solitamente utilizzate da economisti e analisti di dati. Queste tecniche sono utilizzate per valutare i dati numerici tenendo conto dei cambiamenti nelle tendenze. Previsioni accurate vengono utilizzate dalle aziende per prendere decisioni aziendali sane.

Il semplice metodo mobile di previsione è una forma di ricerca quantitativa che si basa su un periodo prestabilito. Questo metodo viene utilizzato per mostrare le tendenze per un periodo di tempo valutando i dati non elaborati, in genere nel corso di 30 giorni o molti mesi. Ogni mese, le informazioni più vecchie vengono sostituite con le informazioni del nuovo mese. Ad esempio, se i dati vengono valutati nel corso di agosto e settembre, i numeri di agosto verranno rimossi e sostituiti dalle informazioni di settembre per vedere se ci sono tendenze nei dati.

Simile al semplice metodo di spostamento, un metodo di spostamento del peso analizza le informazioni durante un periodo di valutazione ma con pesi diversi dati a ciascun mese. Questo metodo di valutazione dei dati viene solitamente utilizzato per valutare le tendenze con le variazioni mensili previste; le vendite di abbigliamento stagionale, ad esempio, possono beneficiare di questo tipo di tecniche di previsione quantitativa. Se un economista prevede che più persone acquisteranno pantaloncini durante i mesi estivi, un moltiplicatore standard può essere applicato a questa finestra temporale, che in genere aumenterà l'accuratezza delle stime di bilancio durante quei mesi.

Queste tecniche di previsione quantitativa tendono a concentrarsi su dati più vecchi. Il metodo di livellamento esponenziale valuta informazioni più recenti. Questo metodo è utile per la ricerca di dati che cambiano rapidamente, come ad esempio i dati di vendita in un mercato caratteriale. Ad esempio, se un analista aziendale sta tentando di prevedere le vendite del mese prossimo, il livellamento esponenziale invocherà i dati degli ultimi giorni che hanno portato a questo nuovo mese per prevedere le vendite previste.

Le tecniche di previsione quantitativa richiedono talvolta l'analisi delle serie temporali. Una serie temporale è un'osservazione di dati in diversi punti nel tempo. Gli esempi includono l'analisi dei prezzi giornalieri delle azioni, degli obiettivi di vendita settimanali e delle spese mensili. Questi tipi di tecniche di previsione quantitativa esaminano il contesto sottostante dei dati per un lungo periodo di tempo. Questa tecnica di solito misura i dati storici utilizzando i grafici a linee per prevedere eventi futuri, consentendo a un economista di identificare le caratteristiche dei dati che possono essere utilizzate per fare previsioni sui risultati futuri.

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