Прогнози слугують інструментами підтримки прийняття рішень, які дозволяють лідерам планувати майбутнє, виконуючи аналіз «що-якщо», щоб визначити, як зміни у вхідних даних впливають на результати. Наприклад, прогнози допомагають бізнесу визначити відповідні реакції на зміни рівня попиту, зниження цін на конкуренцію, економічні підйоми та падіння і багато іншого. Щоб отримати найбільшу вигоду від прогнозів, керівники повинні розуміти деталі різних типів методів прогнозування, визнавати, що може і не може робити конкретний метод прогнозування, і знати, який тип прогнозу найкраще підходить для конкретної потреби.
Методи наївного прогнозування
Наївні методи прогнозування базують прогноз на майбутній період на даних, записаних за минулий період. Наприклад, наївний прогноз може бути рівним фактичним показникам попереднього періоду або середнім значенням фактичних показників за певні попередні періоди. Наївне прогнозування не вносить жодних коригувань у минулі періоди для сезонних коливань або циклічних тенденцій для найкращої оцінки прогнозу майбутнього періоду. Користувач будь-якого методу наївного прогнозування не стосується причинних факторів, тих чинників, які призводять до зміни фактичних факторів. З цієї причини метод наївного прогнозування зазвичай використовується для створення прогнозу для перевірки результатів більш складних методів прогнозування.
Якісні та кількісні методи прогнозування
Тоді як особисті думки є основою якісних методів прогнозування, кількісні методи покладаються на попередні числові дані для прогнозування майбутнього. Метод Delphi, поінформовані думки та аналогія історичного циклу є якісними методами прогнозування. У свою чергу, прості експоненціальні згладжування, мультиплікативні сезонні індекси, прості і зважені ковзні середні - це кількісні методи прогнозування.
Методи випадкового прогнозування
Регресійний аналіз і авторегресивна ковзаюча середня з екзогенними входами є причинними методами прогнозування, які передбачають змінну з використанням основних факторів. Ці методи припускають, що математична функція, що використовує відомі поточні змінні, може бути використана для прогнозування майбутнього значення змінної. Наприклад, використовуючи коефіцієнт продажу квитків, можна передбачити змінні продажі фігур, пов'язаних з фільмами, або ви можете скористатися числом футбольних ігор, отриманих командою університету для прогнозування змінної продажу товарів, пов'язаних з командою.
Методи судового прогнозування
Метод Delphi, побудова сценаріїв, статистичні дослідження та складені прогнози є методами прогнозного прогнозування на основі інтуїції та суб'єктивних оцінок. Методи дають прогноз, заснований на сукупності думок, зроблених керівниками та групами експертів або представлені в опитуванні.
Методи прогнозування часових рядів
Типи методів прогнозування часових рядів, такі як експоненціальне згладжування, ковзний середній та аналіз тенденцій, використовують історичні дані для оцінки майбутніх результатів. Часові ряди - це група даних, що фіксуються протягом певного періоду, наприклад, продажі компанії за квартал з 2000 року або щорічне виробництво Coca Cola з 1975 року. Оскільки минулі моделі часто повторюються в майбутньому, можна використовувати час серії для довгострокового прогнозу на 5, 10 або 20 років. Довгострокові прогнози використовуються для цілого ряду цілей, наприклад, дозволяють відділу закупівель, виробництва, продажу та фінансів компанії планувати нові заводи, нові продукти або нові виробничі лінії.
