Quais são os diferentes tipos de técnicas de previsão quantitativa?
As técnicas de previsão quantitativa normalmente exigem a análise de estatísticas e dados brutos. O método de movimentação simples, o método de movimentação de peso, o método de suavização exponencial e a análise de séries temporais são técnicas de previsão quantitativa que geralmente são usadas por economistas e analistas de dados. Essas técnicas são usadas para avaliar dados numéricos, considerando as mudanças nas tendências. A previsão precisa é usada pelas empresas para ajudar a tomar boas decisões de negócios.
O método móvel simples de previsão é uma forma de pesquisa quantitativa baseada em um período ajustável. Este método é usado para mostrar tendências ao longo de um período de tempo, avaliando dados brutos, geralmente ao longo de 30 dias ou vários meses. Todo mês, as informações mais antigas são substituídas pelas informações do novo mês. Por exemplo, se os dados forem avaliados ao longo de agosto e setembro, os números de agosto serão removidos e substituídos pelas informações de setembro para verificar se há alguma tendência nos dados.
Semelhante ao método de movimentação simples, um método de movimentação de peso disseca as informações durante um período de avaliação, mas com pesos diferentes dados a cada mês. Esse método de avaliação de dados geralmente é usado para avaliar tendências com alterações mensais esperadas; as vendas de roupas sazonais, por exemplo, podem se beneficiar desses tipos de técnicas de previsão quantitativa. Se um economista predizer que mais pessoas estarão comprando shorts durante os meses de verão, um multiplicador padrão poderá ser aplicado a essa janela de tempo, o que normalmente aumentará a precisão das estimativas de orçamento durante esses meses.
Essas técnicas de previsão quantitativa tendem a se concentrar em dados mais antigos. O método de suavização exponencial avalia informações mais recentes. Esse método é bom para pesquisar dados que mudam rapidamente, como números de vendas em um mercado temperamental. Por exemplo, se um analista de negócios estiver tentando prever as vendas do próximo mês, a suavização exponencial solicitará os dados dos últimos dias que antecederam esse novo mês para prever as vendas projetadas.
Às vezes, técnicas de previsão quantitativa exigem análise de séries temporais. Uma série temporal é uma observação de dados em diferentes momentos. Os exemplos incluem análise dos preços diários das ações, metas de vendas semanais e despesas mensais. Esses tipos de técnicas de previsão quantitativa examinam o contexto subjacente dos dados durante um grande período de tempo. Essa técnica geralmente mede dados históricos usando gráficos de linhas para prever eventos futuros, permitindo que um economista identifique características nos dados que podem ser usados para fazer previsões sobre resultados futuros.