Prognozės yra sprendimų priėmimo priemonės, leidžiančios lyderiams planuoti ateitį atliekant „kas-jei“ analizę, kad nustatytų, kaip įvesties pokyčiai daro įtaką rezultatams. Pavyzdžiui, prognozės padeda įmonei nustatyti tinkamus atsakymus į paklausos lygio pokyčius, kainų mažinimą konkurencijos, ekonominių pakilimų ir dar daugiau. Norėdami gauti didžiausią naudą iš prognozių, lyderiai turi suprasti smulkesnius skirtingų tipų prognozavimo metodų duomenis, atpažinti, ką konkretus prognozavimo metodo tipas gali ir negali padaryti, ir žinoti, koks prognozės tipas geriausiai tinka konkrečiam poreikiui.
Naivūs prognozavimo metodai
Naivių prognozavimo metodai grindžiami būsimo laikotarpio prognozėmis duomenims, užregistruotiems praėjusiam laikotarpiui. Pavyzdžiui, naivioji prognozė gali būti lygi ankstesnio laikotarpio aktualioms vertėms arba tam tikrų ankstesnių laikotarpių aktualijų vidurkiui. Negalios prognozės nekeičia ankstesnių laikotarpių sezoninių svyravimų ar ciklinių tendencijų, kad būtų galima geriausiai įvertinti būsimo laikotarpio prognozę. Bet kurio naivaus prognozavimo metodo naudotojas nesusijęs su priežastiniais veiksniais, veiksniais, dėl kurių pasikeičia aktualijos. Dėl šios priežasties naivus prognozavimo metodas paprastai naudojamas prognozėms, kuriomis siekiama patikrinti sudėtingesnių prognozavimo metodų rezultatus.
Kokybiniai ir kiekybiniai prognozavimo metodai
Kadangi asmeninės nuomonės yra kokybinių prognozavimo metodų pagrindas, kiekybiniai metodai remiasi ankstesniais skaitiniais duomenimis, kad būtų galima prognozuoti ateitį. Delphi metodas, informuotos nuomonės ir istorinė gyvenimo ciklo analogija yra kokybiniai prognozavimo metodai. Savo ruožtu paprastas eksponentinis lyginimas, daugkartiniai sezoniniai indeksai, paprasti ir svertiniai judantys vidurkiai yra kiekybiniai prognozavimo metodai.
Atsitiktiniai prognozavimo metodai
Regresinė analizė ir autoregresinis judantis vidurkis su išoriniais įėjimais yra priežastiniai prognozavimo metodai, kurie prognozuoja kintamąjį naudojant pagrindinius veiksnius. Šie metodai leidžia manyti, kad matematinė funkcija, naudojant žinomus dabartinius kintamuosius, gali būti naudojama būsimos kintamojo vertės prognozavimui. Pavyzdžiui, naudojant bilietų pardavimo veiksnį, galite numatyti kintamų filmų veiklų skaičiaus pardavimą, arba galite naudoti universiteto komandos laimėtų futbolo žaidimų faktorių skaičių, kad būtų galima prognozuoti kintamą su komandomis susijusių prekių pardavimą.
Prognozavimo metodai
„Delphi“ metodas, scenarijų kūrimas, statistiniai tyrimai ir sudėtinės prognozės yra vertinami prognozavimo metodai, pagrįsti intuicija ir subjektyviais skaičiavimais. Šie metodai sudaro prognozes, pagrįstas ekspertų grupių ir ekspertų grupių nuomonių, atstovaujamų apklausoje.
Laiko sekos prognozavimo metodai
Laiko eilučių tipo prognozavimo metodai, tokie kaip eksponentinis išlyginimas, judantis vidurkis ir tendencijos analizė, naudoja istorinius duomenis ateities rezultatams įvertinti. Laiko eilutė yra duomenų grupė, užregistruota per tam tikrą laikotarpį, pavyzdžiui, įmonės pardavimai pagal ketvirtį nuo 2000 m. Arba metinė „Coca Cola“ produkcija nuo 1975 m. Kadangi praeities modeliai dažnai kartojasi ateityje, galite naudoti laiką serijos, kad būtų galima atlikti ilgalaikę 5, 10 ar 20 metų prognozę. Ilgalaikės prognozės naudojamos įvairiems tikslams, pvz., Leidžiant įmonės pirkimo, gamybos, pardavimo ir finansų departamentams planuoti naujas gamyklas, naujus produktus ar naujas gamybos linijas.
