Quali sono i diversi tipi di tecniche di previsione quantitativi?

Tecniche di previsione quantitativi tipicamente richiedono l'analisi di statistiche e dati grezzi. Il metodo semplice movimento, il peso in movimento metodo, metodo di livellamento esponenziale, e analisi di serie temporali sono tecniche di previsione quantitativi che di solito vengono utilizzati da economisti e analisti di dati. Queste tecniche sono utilizzate per valutare i dati numerici, mentre considerando i cambiamenti nelle tendenze. Previsione accurata è utilizzato dalle imprese per aiutare a prendere decisioni di business suono.

Il metodo semplice movimento di previsione è una forma di ricerca quantitativa che si basa su un periodo stabilito regolabile. Questo metodo è usato per mostrare le tendenze in un periodo di tempo valutando dati grezzi, di solito nel corso di 30 giorni o molti mesi. Ogni mese, le informazioni più vecchio viene sostituito con le informazioni del nuovo mese. Per esempio, se i dati viene valutata nel corso di agosto e settembre, poi i numeri da Agosto verranno rimossi e sostituiti da informazioni di settembre a vedere se ci sono eventuali tendenze nei dati.

Analogamente al metodo di movimento semplice, un peso metodo di movimento analizza le informazioni durante un periodo di valutazione, ma con differenti pesi dati per ogni mese. Questo metodo di valutazione dei dati è di solito utilizzato per valutare le tendenze con variazioni mensili attesi; le vendite di abbigliamento di stagione, per esempio, possono beneficiare di questi tipi di tecniche di previsione quantitativa. Se un economista prevede che più persone saranno acquistando pantaloncini durante i mesi estivi, un moltiplicatore standard può essere applicato a questa finestra di tempo, che in genere aumentare la precisione delle previsioni di bilancio in quei mesi.

Queste tecniche di previsione quantitativi tendono a concentrarsi sui dati più vecchi. Il metodo di smoothing esponenziale valuta le informazioni più recenti. Questo metodo è buono per la ricerca di dati che cambiano rapidamente, come le cifre di vendita in un mercato capriccioso. Ad esempio, se un analista aziendale sta cercando di prevedere le vendite del mese prossimo, quindi livellamento esponenziale inviterà i dati sulle recenti giorni precedenti a questo nuovo mese per prevedere le vendite previste.

Tecniche di previsione quantitativi a volte chiamata per l'analisi delle serie storiche. Una serie storica è una osservazione di dati in diversi punti nel tempo. Gli esempi includono l'analisi dei prezzi delle azioni quotidiane, gli obiettivi di vendite settimanali, e le spese mensili. Questi tipi di tecniche di previsione quantitative esaminano contesto sottostante di dati attraverso una grande periodo di tempo. Questa tecnica di solito misura dati storici utilizzando grafici a linee di prevedere eventi futuri, consentendo un economista per identificare le caratteristiche in dati che possono essere utilizzati nel fare previsioni sui risultati futuri.

  • La vendita di indumenti per la stagione può beneficiare di previsione quantitativa.