Jakie są różne rodzaje technik prognozowania ilościowego?
Techniki prognozowania ilościowego zazwyczaj wymagają analizy statystyk i surowych danych. Prosta metoda przenoszenia, metoda przenoszenia ciężaru, metoda wygładzania wykładniczego i analiza szeregów czasowych to techniki prognozowania ilościowego, które są zwykle stosowane przez ekonomistów i analityków danych. Techniki te są wykorzystywane do oceny danych liczbowych przy uwzględnieniu zmian trendów. Dokładne prognozy są wykorzystywane przez firmy, aby pomóc w podejmowaniu trafnych decyzji biznesowych.
Prosta ruchoma metoda prognozowania jest formą badań ilościowych opartych na regulowanym ustalonym okresie. Ta metoda służy do pokazywania trendów w określonym przedziale czasu poprzez ocenę surowych danych, zwykle w ciągu 30 dni lub wielu miesięcy. Co miesiąc starsze informacje są zastępowane informacjami z nowego miesiąca. Na przykład, jeśli dane są oceniane w sierpniu i wrześniu, liczby z sierpnia zostaną usunięte i zastąpione informacjami z września, aby sprawdzić, czy w danych są jakieś trendy.
Podobnie jak w przypadku prostej metody przenoszenia, metoda przenoszenia ciężarów rozdziela informacje podczas okresu oceny, ale z różnymi wagami podawanymi każdego miesiąca. Ta metoda oceny danych jest zwykle stosowana do oceny trendów z oczekiwanymi miesięcznymi zmianami; na przykład sprzedaż odzieży sezonowej może skorzystać z tego rodzaju technik prognozowania ilościowego. Jeśli ekonomista przewiduje, że więcej osób będzie kupować szorty w miesiącach letnich, do tego przedziału czasu można zastosować standardowy mnożnik, co zwykle zwiększa dokładność szacunków budżetowych w tych miesiącach.
Te techniki prognozowania ilościowego zwykle koncentrują się na starszych danych. Metoda wygładzania wykładniczego ocenia najnowsze informacje. Ta metoda jest dobra do badania danych, które szybko się zmieniają, takich jak dane dotyczące sprzedaży na temperamentalnym rynku. Na przykład, jeśli analityk biznesowy próbuje przewidzieć sprzedaż w przyszłym miesiącu, wówczas wygładzanie wykładnicze będzie opierać się na danych z ostatnich dni prowadzących do tego nowego miesiąca, aby przewidzieć prognozowaną sprzedaż.
Techniki prognozowania ilościowego będą czasem wymagać analizy szeregów czasowych. Szeregi czasowe to obserwacje danych w różnych punktach czasowych. Przykłady obejmują analizę dziennych cen akcji, tygodniowych celów sprzedaży i miesięcznych wydatków. Tego rodzaju techniki prognozowania ilościowego badają kontekst danych w długim okresie czasu. Ta technika zwykle mierzy dane historyczne za pomocą wykresów liniowych do prognozowania przyszłych zdarzeń, umożliwiając ekonomistom identyfikację cech w danych, które można wykorzystać do prognozowania przyszłych wyników.