양적 예측 기법의 다른 유형은 무엇입니까?

양적 예측 기술은 일반적으로 통계 및 원시 데이터의 분석을 요구합니다. 단순 이동 방법, 가중치 이동 방법, 지수 평활 법 및 시계열 분석은 일반적으로 경제학자 및 데이터 분석가가 사용하는 정량적 예측 기술입니다. 이러한 기술은 추세의 변화를 고려하면서 수치 데이터를 평가하는 데 사용됩니다. 정확한 예측은 비즈니스에서 올바른 비즈니스 결정을 내리는 데 사용됩니다.

간단한 이동 예측 방법은 조정 가능한 설정 기간을 기반으로하는 정량적 연구 형태입니다. 이 방법은 일반적으로 30 일 또는 몇 달 동안 원시 데이터를 평가하여 일정 기간 동안의 추세를 표시하는 데 사용됩니다. 매달 오래된 정보가 새 달의 정보로 바뀝니다. 예를 들어 8 월과 9 월 동안 데이터가 평가되면 8 월의 숫자가 제거되고 9 월의 정보로 대체되어 데이터에 추세가 있는지 확인합니다.

단순 이동 방법과 유사하게, 무게 이동 방법은 평가 기간 동안 정보를 분석하지만 매월 가중치가 다릅니다. 이 데이터 평가 방법은 일반적으로 예상되는 월별 변경 추세를 평가하는 데 사용됩니다. 예를 들어 계절 의류 판매는 이러한 유형의 정량적 예측 기술을 활용할 수 있습니다. 경제학자가 여름 기간 동안 더 많은 사람들이 짧은 구매를 할 것이라고 예측하는 경우 표준 승수를이 기간에 적용 할 수 있으며,이 기간 동안 일반적으로 예산 견적의 정확성이 높아집니다.

이러한 정량적 예측 기술은 오래된 데이터에 중점을 두는 경향이 있습니다. 지수 평활 법은 최신 정보를 평가합니다. 이 방법은 온도 시장의 판매량과 같이 빠르게 변하는 데이터를 연구하는 데 유용합니다. 예를 들어, 비즈니스 분석가가 다음 달의 판매를 예측하려는 경우 지수 평활은이 새로운 달에 이르는 최근 날짜의 데이터를 호출하여 예상 판매를 예측합니다.

양적 예측 기술은 때때로 시계열 분석을 요구할 것입니다. 시계열은 여러 시점에서 데이터를 관찰 한 것입니다. 예를 들어 일일 주가, 주별 판매 목표 및 월별 비용 분석이 있습니다. 이러한 유형의 정량적 예측 기술은 오랜 기간 동안 데이터의 기본 컨텍스트를 검사합니다. 이 기술은 일반적으로 미래 차트를 예측하기 위해 꺾은 선형 차트를 사용하여 기록 데이터를 측정하여 경제학자가 미래 결과에 대한 예측을 만드는 데 사용할 수있는 데이터의 특성을 식별 할 수 있습니다.