Методы прогнозирования: что это такое и как их выбрать

22 февраля 2021 г.

В бизнесе прогнозы будущей прибыльности могут быть бесценны при планировании расходов или проектов. Прогнозирование — это ценный инструмент, который позволяет компаниям оценивать и анализировать будущие тенденции продаж, предоставляя им информацию, необходимую для принятия обоснованных решений.

В этой статье мы объясним, что такое методы прогнозирования, рассмотрим различные типы методов прогнозирования и перечислим вопросы, которые необходимо задать, чтобы определить, какой метод следует использовать.

Что такое методы прогнозирования?

Прогнозы — это информативные инструменты, которые позволяют прогнозировать и анализировать будущие результаты. Информация, которую они предоставляют, позволяет компаниям определять долгосрочный эффект изменений, разрабатывать ответы на эти изменения, прогнозировать экономические колебания и ориентироваться в конкурентном ценообразовании. Чтобы делать действительно эффективные прогнозы, руководство компании должно определить подходящий метод прогнозирования для удовлетворения своих уникальных потребностей.

Методы прогнозирования — это методы, используемые как для сбора данных, так и для обработки данных для формулирования надежных и точных прогнозов. Эти методы полагаются на различные типы данных в качестве основы для прогнозов. Основное различие между ними заключается в количестве и точности данных, необходимых для прогнозирования, что влияет на выявленные типы взаимосвязей и их надежность.

Виды методов прогнозирования

Существует несколько методов, которые можно использовать для прогнозирования, например:

• Наивные методы прогнозирования

• Качественные методы прогнозирования

• Причинно-следственные методы прогнозирования

• Методы прогнозирования временных рядов

Наивные методы прогнозирования

Многие используют наивный метод прогнозирования для проверки точности результатов другого, более сложного метода прогнозирования. Это связано с тем, что этот метод основывает все будущие прогнозы на данных, собранных и зарегистрированных в прошлом, без внесения каких-либо корректировок для учета циклических тенденций или сезонных колебаний. Те, кто использует этот метод, игнорируют факторы, влияющие на фактические будущие данные, также известные как причинные факторы.

Качественные методы прогнозирования

Качественные методы прогнозирования в основном используются, когда данных о конкретном продукте или проекте недостаточно. Поэтому этот метод часто используется, когда продукт впервые выводится на рынок, в областях новых технологий, когда разработка продукта требует нескольких предварительных изобретений (что затрудняет оценку затрат на исследования и разработки или НИОКР) и когда существует неопределенность. относительно принятия рынком.

Этот метод, который иногда называют оценочным методом прогнозирования, основан на субъективных оценках и интуиции. Для расчета с использованием этого метода прогнозисты должны полагаться на личные, но обоснованные мнения экспертов и менеджеров, информацию, полученную в результате опроса, метод Дельфи и аналогию исторического жизненного цикла.

Причинно-следственные методы прогнозирования

Причинно-следственные модели часто используются, когда имеется множество данных, подвергнутых анализу для изучения взаимосвязей между прогнозируемым фактором и другими связанными факторами. Эти факторы могут включать социально-экономические факторы, экономические силы и соответствующие конкурентоспособные предприятия.

Причинный метод, который считается одним из наиболее сложных методов прогнозирования, преобразует причинно-следственные связи в математические данные. Этот метод обычно включает другие соображения, такие как анализ временных рядов, обзоры рынка и запасы.

Методы прогнозирования временных рядов

Методы прогнозирования временных рядов используют прошлые данные для оценки будущих результатов. Эти данные собираются и записываются в течение определенного периода времени, например объем продаж компании за определенный квартал за последние пять лет. Бизнес-модели и тенденции часто повторяются, поэтому прогнозисты могут использовать четкие и стабильные исторические данные для информирования и планирования решений в будущем.

Хотя это звучит относительно просто, прогнозирование временных рядов, иногда называемое «статистическим прогнозированием», немного сложнее, чем кажется. Сезонные колебания и другие факторы делают необработанные данные ненадежными без манипуляций. Анализ временных рядов используется для просеивания данных, чтобы определить истинные показатели и тенденции, что позволяет синоптикам делать прогнозы. Анализ временных рядов помогает выявить и объяснить такие вещи, как:

• Тенденции и закономерности в данных

• Темпы роста указанных направлений

• Сезонные колебания данных

• Циклические закономерности в данных, которые повторяются каждые несколько лет

Как выбрать правильный метод прогнозирования для вас

Чтобы прогнозирование было эффективным, требуется сотрудничество и общение между прогнозистом и руководством компании. Вместе они могут ответить на вопросы, изложенные ниже, и определить лучший метод прогнозирования для своих конкретных нужд.

1. Какова цель этого прогноза и как он будет использоваться?

Существует несколько причин для выполнения прогноза, и от того, какой метод вы используете, будет сильно зависеть точность, которую вам нужно получить от информации. Например, если вы просто пытаетесь определить, стоит ли выходить на бизнес-рынок, общих оценок будет достаточно. Однако, если вы хотите спрогнозировать бюджет на будущее, точность будет значительно важнее.

Различные методы прогнозирования различаются по точности и охвату, а также по стоимости. Это означает, что руководители компании должны определить ценность информации, которую они будут собирать, чтобы решить, насколько точными они должны быть.

Как только цель прогноза будет определена, прогнозист сможет посоветовать организации, какой метод им следует использовать, а также как часто они должны составлять прогноз. Кроме того, в зависимости от намерения может оказаться полезным установить систему, отслеживающую точность прогноза.

2. Для каких компонентов системы будет производиться прогноз?

Чтобы выбрать подходящий метод прогнозирования, вам необходимо рассмотреть переменные, связанные с любым аспектом изучаемого бизнеса. Например, вы можете изучить элементы и их соответствующие позиции для производственной системы, системы продаж или даже системы распределения. Прогнозисты обычно изучают эти переменные, строя блок-схемы с помощью руководства компании.

Эта блок-схема может определять различные аспекты и элементы, задействованные в конкретных системах. Однако он также определяет доступ компании к данным, что оказывает значительное влияние на используемые методы прогнозирования.

В областях системы, которые полностью находятся под контролем компании, обычно имеется множество данных, а также понимание различных причинно-следственных связей, что позволяет легко применять методы прогнозирования, требующие такого рода информации.

3. Влияет ли прошлое на оценку будущего?

Определенные изменения в системах могут снизить надежность выявленных закономерностей в прошлых данных. Например, если будет принята новая конкурентная стратегия или на рынок будет представлен новый продукт, это сделает прогнозы на будущее менее точными.

Хотя изменения могут оказать большое влияние, если они были сделаны недавно, они, вероятно, мало повлияют на краткосрочные модели. Вместо этого вы начнете видеть их полное влияние в течение длительного периода времени.

Синоптику и помощнику руководителя необходимо будет полностью обсудить все изменения, чтобы определить метод, который будет наиболее эффективным в их конкретной ситуации.