さまざまなタイプの定量的予測手法とは何ですか？

定量的予測手法では、通常、統計と生データの分析が必要です。 単純移動法、重み移動法、指数平滑法、および時系列分析は、通常、経済学者やデータ分析者が使用する定量的予測手法です。 これらの手法は、傾向の変化を考慮しながら数値データを評価するために使用されます。 正確な予測は、企業が健全なビジネス上の意思決定を行うために使用されます。

予測の単純な移動方法は、調整可能な設定期間に基づいた定量的調査の一形態です。 この方法は、通常30日または数か月の生データを評価することにより、一定期間の傾向を表示するために使用されます。 毎月、古い情報は新しい月の情報に置き換えられます。 たとえば、データが8月と9月の間に評価される場合、8月の数値は削除され、データに傾向があるかどうかを確認するために9月の情報に置き換えられます。

単純移動法と同様に、重み移動法は、評価期間中に情報を分析しますが、各月に異なる重みが与えられます。 このデータ評価方法は、通常、予想される月ごとの変化の傾向を評価するために使用されます。 たとえば、季節限定の衣料品の販売は、これらのタイプの定量的予測手法の恩恵を受けることができます。 エコノミストが、夏の間により多くの人がショーツを購入すると予測する場合、標準的な乗数をこの時間枠に適用することができます。

これらの定量的予測手法は、古いデータに焦点を合わせる傾向があります。 指数平滑法は、より新しい情報を評価します。 この方法は、気まぐれな市場の売上高など、急速に変化するデータの調査に適しています。 たとえば、ビジネスアナリストが来月の売り上げを予測しようとする場合、指数平滑法は、この新しい月につながる最近の日のデータを呼び出して予測売り上げを予測します。

定量的予測手法では、時系列の分析が必要になる場合があります。 時系列は、異なる時点でのデータの観測です。 例には、毎日の株価、毎週の販売目標、毎月の費用の分析が含まれます。 これらのタイプの定量的予測手法は、長期間にわたってデータの基礎となるコンテキストを調べます。 通常、この手法では、折れ線グラフを使用して履歴データを測定し、将来のイベントを予測します。これにより、経済学者は、将来の結果について予測する際に使用できるデータの特性を特定できます。