Linijinis regresijos prognozavimo metodas
Įmonėms gali būti labai naudinga parengti kai kurių svarbių rodiklių, pvz., Produkto paklausos arba ekonominį klimatą apibūdinančių kintamųjų, ateities vertybių prognozę. Yra keli skirtingi prognozių sudarymo metodai, tačiau jie visi suskirstyti į dvi kategorijas: priežastiniai metodai ir laiko eilutės metodai. Linijinė regresija yra laiko eilutės metodas, kuris naudoja pagrindinius statistinius duomenis, kad projektuotų būsimo kintamojo vertes.
Prognozavimo metodai
Dvi pagrindinės prognozavimo kategorijos yra labai skirtingos. Priežastinis prognozavimas bando prognozuoti kintamąjį, bandydamas paaiškinti, kokie veiksniai gali jį pakeisti. Pavyzdžiui, priežastinis modelis, pagal kurį galima prognozuoti produkto paklausą rinkoje, gali naudoti produkto kainą, konkurentų kainas ir reklamai išleistą pinigų sumą, kad būtų galima paaiškinti, kokių produktų paklausa ateityje gali būti šeši mėnesiai. Priežastinis prognozavimas gali būti įžvalgus ir naudingas norint parodyti „kas, jei“ scenarijus, tačiau modelius sunkiau kurti ir įgyvendinti nei laiko serijos modeliai.
Metodai: laiko serija
Laiko eilučių analizė naudoja tik istorinius rodiklio rezultatus, kad būtų galima prognozuoti apie jos ateitį. Yra daug būdų, kaip nuspręsti, kaip naudoti istorinius duomenis, tačiau kitų eilučių modelyje nebus. Laiko serijos metodas negali suteikti informacijos apie tai, kaip kintamasis elgsis skirtingomis sąlygomis, tačiau jis gali veiksmingai įvertinti kintamąjį.
Linijinis regresijos metodas
Linijinė regresija gali būti naudojama abiejų tipų prognozavimo metoduose. Priežastinių metodų atveju priežastinis modelis gali būti tiesinis regresas su keliais aiškinamaisiais kintamaisiais. Šis metodas yra naudingas, kai nėra laiko komponento. Pavyzdžiui, įmonė gali norėti prognozuoti, kada medžiaga ištirps skirtingomis temperatūros ir slėgio sąlygomis. Laiko sekos analizei galima sukurti linijinį regresijos modelį, kuris tiesiog atitiktų kintamojo istorinę veiklą ir ekstrapoliuotų jį į ateitį. Tai negali atsispindėti sezoniškumo ar kitų ciklų, taip pat nelinijiškumo, tačiau jei atitinkamas kintamasis yra patikimas linijinis, naudojant linijinę regresiją, kad būtų galima prognozuoti, gali būti naudinga prognozė.
Naudojant linijinę regresiją
Kadangi daug ekonominių duomenų turi ciklų, daugelio tendencijų ir nelinijiškumo, paprastos tiesinės regresijos dažnai yra netinkamos laiko eilės darbui. Kita vertus, linijinė regresija ir susiję statistiniai metodai yra naudingi priežastiniams modeliams dėl jų gebėjimo atsižvelgti į kelis skirtingus veiksnius ir įvertinti kiekvieno iš jų poveikį. Tinkamas linijinės regresijos panaudojimas priklauso nuo duomenų rinkėjo ir prognozuotojo tikslų.