Количественные методы прогнозирования

Их можно использовать для прогнозирования, когда деятельность фирмы в прошлом имела определенные тенденции, которые можно и необходимо продолжить в будущем, а информации для выявления тенденций в рассматриваемом периоде прогнозирования недостаточно.

Одним из методов такого прогнозирования является анализ временных рядов. Он основан на допущении, что на закономерностях прошлого можно прогнозировать будущее. Этот метод выявляет тенденции прошлого и проецирует их в будущее.

Причинно-следственный метод применяется в ситуациях, когда имеется несколько неизвестных. Это исследование статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными.

Другие качественные методы прогнозирования

Мнение жюри. Его суть состоит в соединении и усреднении мнений экспертов в данной области.

Метод исследования информации сбытовиков, то есть когда торговые агенты на основе своего опыта предсказывают спрос на определенном целевом рынке.

Модель ожиданий. Она базируется на опросе потребителей и обобщении их мнений.

Метод Дельфи. Суть его заключается в том, что эксперты заполняют специальные опросники по рассматриваемой проблеме. Каждый из них индивидуально формирует свой прогноз. Затем эти прогнозы передаются всем экспертам, принимающим участие в обсуждении. Они знакомятся с мнением коллег и возможно, корректируют свой предшествующий прогноз на базе новых идей или информации. Эта процедура повторяется три-четыре раза, пока в конечном итоге все эксперты не придут к единому мнению.

"Байесовский подход", базирующийся на известной теореме Байеса- используется при решение задачи в условиях неопределенности (когда то или иное действие или оба действия приводят к множеству возможных частных исходов, но вероятности этих исходов неизвестны).

Контрольные вопросы:

1. Проверка модели на адекватность.

2. Физическая модель.

3. Аналоговая модель.

4. Математическая модель.

5. Количественные методы прогнозирования.

6. Качественные методы прогнозирования.