Quali sono i diversi tipi di tecniche di previsione quantitativa?
Le tecniche di previsione quantitativa in genere richiedono l'analisi di statistiche e dati grezzi.Il semplice metodo in movimento, il metodo di movimento del peso, il metodo di livellamento esponenziale e l'analisi delle serie temporali sono tecniche di previsione quantitativa che vengono generalmente utilizzate da economisti e analisti di dati.Queste tecniche vengono utilizzate per valutare i dati numerici considerando i cambiamenti nelle tendenze.Le previsioni accurate vengono utilizzate dalle aziende per aiutare a prendere decisioni aziendali solide.
Il semplice metodo di previsione è una forma di ricerca quantitativa che si basa su un set regolabile.Questo metodo viene utilizzato per mostrare le tendenze nel corso di un periodo di tempo valutando i dati grezzi, di solito nel corso di 30 giorni o molti mesi.Ogni mese, le informazioni più vecchie vengono sostituite dalle informazioni del nuovo mese.Ad esempio, se i dati vengono valutati nel corso di agosto e settembre, i numeri di agosto verranno rimossi e saranno sostituiti dalle informazioni di Septembers per vedere se ci sono tendenze nei dati.
Simile al semplice metodo di movimento, un metodo di movimento di peso analizza le informazioni durante un periodo di valutazione ma con pesi diversi dati ad ogni mese.Questo metodo di valutazione dei dati viene generalmente utilizzato per valutare le tendenze con le modifiche mensili previste;Le vendite di abbigliamento stagionale, ad esempio, possono beneficiare di questi tipi di tecniche di previsione quantitativa.Se un economista prevede che più persone acquisti cortometraggi durante i mesi estivi, un moltiplicatore standard può essere applicato a questa finestra di tempo, che in genere aumenterà l'accuratezza delle stime di bilancio durante quei mesi.
Queste tecniche di previsione quantitativa tendono a concentrarsi sui dati più vecchi.Il metodo di livellamento esponenziale valuta informazioni più recenti.Questo metodo è utile per la ricerca di dati che cambiano rapidamente, come i dati sulle vendite in un mercato temperamentale.Ad esempio, se un analista aziendale sta cercando di prevedere le vendite dei prossimi mesi, il lisciatura esponenziale inviterà i dati negli ultimi giorni che portano a questo nuovo mese per prevedere le vendite previste.
Le tecniche di previsione quantitativa a volte richiedono l'analisi delle serie temporali.Una serie temporale è un'osservazione dei dati in diversi punti nel tempo.Gli esempi includono l'analisi dei prezzi delle azioni giornalieri, gli obiettivi di vendita settimanali e le spese mensili.Questi tipi di tecniche di previsione quantitativa esaminano il contesto sottostante dei dati per un grande periodo di tempo.Questa tecnica di solito misura i dati storici utilizzando i grafici delle linee per prevedere eventi futuri, consentendo a un economista di identificare le caratteristiche nei dati che possono essere utilizzati per fare previsioni sui risultati futuri.