Kādi ir dažādi kvantitatīvās prognozēšanas metožu veidi?

Vienkāršā prognozēšanas metode ir kvantitatīvā pētījuma veids, kura pamatā ir regulējams noteikts periods. Šo metodi izmanto, lai parādītu tendences noteiktā laika periodā, novērtējot neapstrādātus datus, parasti 30 dienu vai daudzu mēnešu laikā. Katru mēnesi vecākā informācija tiek aizstāta ar jaunā mēneša informāciju. Piemēram, ja dati tiek novērtēti augusta un septembra laikā, augusta skaitļi tiks noņemti un aizstāti ar septembra informāciju, lai noskaidrotu, vai datos ir vērojamas tendences.

Līdzīgi kā vienkāršajai pārvietošanas metodei, svara pārvietošanas metode izdala informāciju novērtēšanas periodā, bet katram mēnesim piešķir dažādus svarus. Šo datu novērtēšanas metodi parasti izmanto, lai novērtētu tendences ar paredzamām ikmēneša izmaiņām; Piemēram, sezonas apģērbu tirdzniecība var gūt labumu no šāda veida kvantitatīvās prognozēšanas metodēm. Ja ekonomists prognozē, ka vasaras mēnešos vairāk cilvēku iegādāsies šortus, šim laika periodam var piemērot standarta reizinātāju, kas parasti palielinās budžeta aprēķinu precizitāti šajos mēnešos.

Šīs kvantitatīvās prognozēšanas metodes parasti koncentrējas uz vecākiem datiem. Eksponenciālās izlīdzināšanas metode novērtē jaunāko informāciju. Šī metode ir piemērota, lai pētītu datus, kas strauji mainās, piemēram, pārdošanas rādītājus temperamentīgā tirgū. Piemēram, ja biznesa analītiķis mēģina paredzēt nākamā mēneša pārdošanas apjomus, eksponenciālā izlīdzināšana izmantos datus par pēdējām dienām, kas ved uz šo jauno mēnesi, lai prognozētu plānotos pārdošanas apjomus.

Kvantitatīvās prognozēšanas metodes dažreiz prasa analizēt laikrindas. Laika rinda ir datu novērojums dažādos laika punktos. Piemēri ietver ikdienas akciju cenu, iknedēļas pārdošanas mērķu un ikmēneša izdevumu analīzi. Šīs metodes pārbauda datu pamatā esošo kontekstu lielā laika periodā. Šī metode parasti mēra vēsturiskos datus, izmantojot līniju diagrammas, lai prognozētu nākotnes notikumus, ļaujot ekonomistam identificēt datu raksturlielumus, ko var izmantot, lai prognozētu nākotnes rezultātus.