Количественные и качественные методологии прогнозирования помогают менеджерам разрабатывать бизнес-цели и задачи. Бизнес-прогнозы могут основываться на исторических данных, которые используются для прогнозирования будущего поведения рынка. Метод прогнозирования временных рядов является одним из инструментов анализа данных, который измеряет исторические точки данных, например, используя линейные графики, для прогнозирования будущих условий и событий. Целью метода временных рядов является выявление значимых характеристик в данных, которые могут быть использованы при утверждении будущих результатов.
надежность
Исторические данные, используемые в тестах временных рядов, представляют собой отчеты об условиях на прогрессивной линейной диаграмме. Метод прогнозирования временных рядов является наиболее надежным, когда данные представляют широкий период времени. Информация об условиях может быть извлечена путем измерения данных в различные интервалы времени - например, ежечасно, ежедневно, ежемесячно, ежеквартально, ежегодно или в любой другой интервал времени. Прогнозы являются самыми надежными, если они основаны на большом количестве наблюдений для более длительных периодов времени для измерения закономерностей в условиях.
Сезонные модели
Отклонения точек данных, измеряемые и сравниваемые из года в год, могут выявить закономерности сезонных колебаний, которые могут служить основой для будущих прогнозов. Этот тип информации имеет особое значение для рынков, чья продукция колеблется в зависимости от сезона, таких как товары и товары для розничной торговли. Например, для предприятий розничной торговли данные временных рядов могут показать, что потребительский спрос на зимнюю одежду резко возрастает в каждый отдельный период времени, информация, которая будет иметь важное значение для прогнозирования потребностей в производстве и доставке.
Оценка тренда
В качестве линейной модели анализа метод временных рядов также может использоваться для выявления тенденций. Отчеты о тенденциях данных из диаграмм временных рядов могут быть полезны для менеджеров, когда измерения показывают увеличение или уменьшение продаж для определенного продукта или товара. Например, тенденция к увеличению ежедневных продаж виджета X в конкретном магазине франшизы может служить основой для оценки тенденции в аналогично расположенных магазинах франшизы.
рост
По словам профессора Хоссейна Аршама из университета Балтимора, метод временных рядов является полезным инструментом для измерения как финансового, так и эндогенного роста. В отличие от финансового роста, эндогенный рост - это развитие, происходящее изнутри внутреннего человеческого капитала организации, которое может привести к экономическому росту. Например, влияние переменных политики может быть подтверждено тестами временных рядов.
