Использование количественных методов для прогнозирования
Идея количественных методов заключается в том, что используется анализ предыстории для прогнозирования и построения математических и эконометрических моделей. Главная проблема, которую следует учитывать – это точность расчетов и прогнозов.
Рассмотренные ниже методы основаны на временных рядах и требуют оценку причинно-следственных связей.
Количественные методы для прогнозирования:
1. Линейная регрессия
2. Метод скользящего среднего
3. Метод взвешенного скользящего среднего
4. Экспоненциальное сглаживание
5. Экспоненциальное сглаживание с трендом
6. Трендовое проектирование
Стоит отметить некоторые характеристики, которые присущи данным методам. При использовании метода скользящего среднего и взвешенного скользящего среднего допустимо использование от трех до пяти наблюдений, причем данные должны носить стационарный характер.
Экспоненциальное сглаживание требует для анализа до десяти наблюдений, но минимальное количество – 5. Данные также должны быть стационарными. Метод скользящего среднего, метод взвешенного скользящего среднего, экспоненциальное сглаживание применяются для краткосрочного горизонта планирования.
Экспоненциальное сглаживание с трендом, трендовое проектирование используются не только для краткосрочного планирования, но и для среднесрочного. Но количество наблюдений должно быть увеличено хотя бы до 15. Причем при экспоненциальном трендовом сглаживании, модель данных должна быть без сезонных колебаний, в случае же использования метода трендового проектирования допустимы сезонное колебание и наличие трендов.
Стоит отметить, что для прогнозирования с использованием данных методов требуется относительно мало время для построения прогнозов, кроме построения регрессионных моделей, так как требуется специальная подготовка, например, знание интерпретации коэффициента детерминации, а также понимание важности значимых переменных.
