Kas yra tiksliausias prognozavimo metodas skirtingiems laikotarpiams?

Tikslios trumpalaikės ir ilgalaikės prognozės yra labai svarbios beveik kiekvienam finansiškai sėkmingo verslo aspektui. Jums reikalingos tikslios biudžeto, pardavimų pajamų, gamybos ir inventorizacijos, žmogiškųjų išteklių poreikio planavimo ir pirkimo prognozės. Tikslumo klausimais gyvybiškai svarbu sugebėti tinkamai modeliuoti paklausos lūkesčius ir atsižvelgti į atsitiktinius skirtumus ir nenumatytus įvykius, nepriklausomai nuo laiko ar skirtingų laikotarpių skaičiaus.

Prognozavimo klaidų reikšmė

Dėl prognozavimo kintamųjų sudėtingumo neįmanoma sukurti 100 proc. Tikslių prognozių. Nepaisant geriausių pastangų, visada bus tam tikrų atsitiktinių variantų. Tačiau galite pagerinti periodinio prognozavimo tikslumą, naudodami teisingą modelį ir reguliariai stebėdami rezultatus, kad nustatytumėte, ar klaidų atvejai yra iš anksto nustatytose ribose. Klaidos gerokai įtakoja jūsų gebėjimą priimti gerus verslo sprendimus, todėl būtina pasirinkti modelį, kuris kuo labiau sumažintų teigiamą ir neigiamą vidurkį, procentus ir vidutinius nukrypimus.

Prognozavimo parinktys

Vieni iš labiausiai paplitusių prognozavimo metodų yra naivus prognozavimas, istorinis vidurkis ir laiko eilučių analizė. Naivus prognozavimas yra paprastas ir naudingas kai kuriose situacijose, tačiau jis taip pat yra netikslus. Istorinis vidurkis priklauso nuo atsitiktinių variantų, vadinamų „baltu triukšmu“, kurį sunku pašalinti. Priešingai, laiko eilučių analizė yra universalus ir tikslesnis prognozavimo metodas. Laiko eilutė - tai laiko tvarka išreikšta sekų seka, išmatuota iš eilės taškais arba skirtingais laikotarpiais, pvz., Kas valandą, dieną, savaitę, mėnesį ar metus.

Laiko serijos prognozavimas

Laiko seka yra naudingas prognozavimo metodas, skirtas stebėti tokius dalykus kaip vartotojų paklausa, pajamos, pelnas, vežimai, nelaimingi atsitikimai, produkcija ir našumas. Laiko sekų prognozavimas leidžia manyti, kad praeities elgesys, pvz., Sezoniškumas, tendencijos ir ciklai, prognozuoja būsimą elgesį. Surinkę laiko eilutės duomenis, rodote laiko ir kintamojo santykį naudodami laiko eilutės sklypą. Laikas yra horizontalioje ašyje, o laiko eilutės kintamasis yra vertikalioje ašyje. Šis grafinis vaizdavimas yra tai, kas laiko sekos duomenis naudoja naudinga prognozavimo priemone, neatsižvelgiant į tai, kiek laiko jie susiję.

„Time -Series“ duomenų derinimas

Prognozuojama derinimo sistema yra geras būdas sujungti trumpalaikius ir ilgalaikius duomenis į išsamią laiko eilutės analizę. Tai atliksite rinkdami ir nuolat kaupdami duomenis, kad būtų sukurta prognozė, apimanti keleto laikotarpių duomenis. Pavyzdžiui, suderinkite duomenis, kuriuos renkate kas valandą skambučių centro talpyklose, kad užbaigtumėte savaitines, mėnesines ir metines prognozes. Gautos suvestinės diagramos pateikia informaciją, kurios reikia norint priimti trumpalaikius ir ilgalaikius verslo sprendimus.