Kantitatif tahmin teknikleri tipik olarak istatistiklerin ve ham verilerin analizini gerektirir. Basit hareketli yöntem, ağırlık hareketli yöntem, üstel düzeltme yöntemi ve zaman serisi analizi, genellikle ekonomistler ve veri analistleri tarafından kullanılan kantitatif tahmin teknikleridir. Bu teknikler, trendlerdeki değişiklikleri göz önüne alarak sayısal verileri değerlendirmek için kullanılır. Doğru tahminler, işletmeler tarafından sağlıklı iş kararları alınmasına yardımcı olmak için kullanılır.
Basit hareketli tahmin yöntemi ayarlanabilir bir döneme dayanan nicel bir araştırma şeklidir. Bu yöntem, genellikle 30 gün veya ay boyunca ham verileri değerlendirerek belirli bir süre boyunca eğilimleri göstermek için kullanılır. Her ay, eski bilgiler yeni ayın bilgileri ile değiştirilir. Örneğin, veriler Ağustos ve Eylül ayları boyunca değerlendirilirse, Ağustos ayındaki sayılar kaldırılacak ve verilerde herhangi bir eğilim olup olmadığını görmek için Eylül'ün bilgileriyle değiştirilecektir.
Basit taşıma yöntemine benzer şekilde, ağırlık taşıma yöntemi bir değerlendirme süresi boyunca bilgiyi keser, ancak her ay için farklı ağırlıklar verilir. Bu veri değerlendirme yöntemi genellikle beklenen aylık değişikliklerle eğilimleri değerlendirmek için kullanılır; örneğin, mevsimlik giyim satışları bu tür kantitatif tahmin tekniklerinden faydalanabilir. Bir ekonomist, yaz aylarında daha fazla insanın şort satın alacağını öngörüyorsa, bu zaman diliminde standart bir çarpan uygulanabilir; bu, genellikle bu aylardaki bütçe tahminlerinin doğruluğunu artıracaktır.
Bu kantitatif tahmin teknikleri eski verilere odaklanma eğilimindedir. Üstel düzeltme yöntemi daha yeni bilgileri değerlendirir. Bu yöntem, ılıman bir pazardaki satış rakamları gibi hızla değişen verileri araştırmak için iyidir. Örneğin, bir iş analisti gelecek ayın satışlarını tahmin etmeye çalışıyorsa, üstel düzeltme, öngörülen satışları tahmin etmek için bu yeni aya yol açan son günlerdeki verileri arayacaktır.
Kantitatif tahmin teknikleri bazen zaman serilerinin analizini gerektirir. Bir zaman serisi, zaman içindeki farklı noktalardaki verilerin bir gözlemidir. Örnekler arasında günlük hisse senedi fiyatlarının analizi, haftalık satış hedefleri ve aylık harcamalar sayılabilir. Bu kantitatif tahmin teknikleri bu verilerin altında yatan verileri çok uzun bir süre boyunca inceler. Bu teknik genellikle gelecekteki olayları tahmin etmek için çizgi grafikleri kullanarak geçmiş verileri ölçer ve bir ekonomistin gelecekteki sonuçlar hakkında öngörülerde bulunabilecek verilerdeki özellikleri tanımlamasını sağlar.
