Jakie są różne rodzaje ilościowych technik prognozowania?
Ilościowe techniki prognozowania zwykle wymagają analizy statystyki i surowych danych. Prosta metoda poruszania, metoda ruchu, metoda wygładzania wykładniczego i analiza szeregów czasowych to ilościowe techniki prognozowania, które są zwykle stosowane przez ekonomistów i analityków danych. Techniki te służą do oceny danych numerycznych przy jednoczesnym rozważaniu zmian trendów. Dokładne prognozy jest wykorzystywane przez firmy w celu podjęcia solidnych decyzji biznesowych.
Prosta metoda prognozowania jest formą badań ilościowych opartych na ustalonym okresie. Ta metoda służy do wykazywania trendów przez pewien czas poprzez ocenę surowych danych, zwykle w ciągu 30 dni lub wielu miesięcy. Każdego miesiąca starsze informacje są zastępowane informacjami z nowego miesiąca. Na przykład, jeśli dane zostaną ocenione w ciągu sierpnia i września, liczby z sierpnia zostaną usunięte i zostaną zastąpione przez informacje wrześniowe, aby sprawdzić, czy istnieją jakieś TRkończy się danymi.
Podobnie do prostej metody ruchu, metoda ruchu masy wyróżnia informacje w okresie 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 ilościowych technik prognozowania. Jeśli ekonomista przewiduje, że więcej osób kupuje szorty w miesiącach letnich, do tego okna czasu można zastosować standardowy mnożnik, co zazwyczaj zwiększy dokładność szacunków budżetowych w tych miesiącach.
Te ilościowe techniki prognozowania zwykle koncentrują się na starszych danych. Metoda wykładniczego wygładzania ocenia nowsze informacje. Ta metoda jest dobra w badaniu danych, które zmieniają się szybko, takie jak dane sprzedaży na rynku temperamentnym. Na przykład, jeśliAnalityk biznesowy stara się przewidzieć sprzedaż w przyszłym miesiącu, a następnie wygładzanie wykładnicze wywoła dane w ostatnich dniach prowadzących do nowego miesiąca do przewidywania prognozowanej sprzedaży.
Ilościowe techniki prognozowania czasami wymagają analizy szeregów czasowych. Szereg czasowy jest obserwacją danych w różnych momentach. Przykłady obejmują analizę codziennych cen akcji, cotygodniowe cele sprzedaży i miesięczne wydatki. Tego rodzaju ilościowe techniki prognozowania badają podstawowy kontekst danych w dużym czasie. Ta technika zwykle mierzy dane historyczne przy użyciu wykresów liniowych do prognozowania przyszłych zdarzeń, umożliwiając ekonomistowi zidentyfikowanie cech w danych, które można wykorzystać do przewidywania przyszłych wyników.