Прогнозите служат като инструменти за подпомагане на вземането на решения, които позволяват на лидерите да планират бъдещето чрез извършване на анализи “какво, ако”, за да определят как промените във входящите данни влияят върху резултатите. Например, прогнозите помагат на бизнеса да идентифицира подходящи отговори на промените в нивата на търсенето, намаляването на цените от конкуренцията, икономическите възходи и спадове и др. За да получат най-голяма полза от прогнозите, лидерите трябва да разберат по-фините детайли на различните видове методи за прогнозиране, да разпознаят какво може да направи и кой не може да направи определен метод на прогнозиране и да знаят какъв тип прогноза е най-подходящ за конкретна нужда.
Методи за наивно прогнозиране
Наивните методи за прогнозиране основават прогноза за бъдещ период на данните, записани за предходен период. Например, наивната прогноза може да бъде равна на действителността на предходния период или средната стойност на действителните за някои предходни периоди. Предварителното прогнозиране не прави никакви корекции в минали периоди за сезонни вариации или циклични тенденции, за да се оцени най-добре прогнозата за бъдещия период. Потребителят на всеки наивен метод за прогнозиране не се занимава с причинни фактори, тези фактори, които водят до промяна в действителността. Поради тази причина методът на наивно прогнозиране обикновено се използва за създаване на прогноза за проверка на резултатите от по-сложни методи за прогнозиране.
Качествени и количествени методи за прогнозиране
Докато личните мнения са в основата на качествени методи за прогнозиране, количествените методи разчитат на предишни цифрови данни, за да предскажат бъдещето. Методът Delphi, информираните мнения и анамнезата за историческия жизнен цикъл са качествени методи за прогнозиране. От своя страна простите експоненциални изглаждания, мултипликативни сезонни индекси, прости и претеглени пълзящи средни са количествени методи за прогнозиране.
Методи за случайни прогнози
Регресионният анализ и авторегресивната плъзгаща се средна с екзогенни входящи данни са каузални методи за прогнозиране, които предвиждат променлива с помощта на основните фактори. Тези методи предполагат, че една математическа функция, използваща познати текущи променливи, може да се използва за прогнозиране на бъдещата стойност на променлива. Например, като се използва факторът за продажба на билети, може да се предскаже променливата продажба на филмови действия, или може да се използва броят на футболните игри, спечелени от университетски екип, за да се предвиди променливата продажба на стоки, свързани с екипа.
Методи за прогнозно оценяване
Методът Delphi, изграждането на сценарии, статистическите изследвания и комбинираните прогнози са методи за прогнозиране, основани на интуиция и субективни оценки. Методите дават прогноза на базата на мнения, направени от ръководители и експертни групи или представени в проучване.
Методи за прогнозиране на времеви редове
Видът на методите за прогнозиране, като например експоненциално изглаждане, анализ на движеща се средна и тенденция, използват исторически данни за оценка на бъдещите резултати. Една времева поредица е група данни, които се записват за определен период от време, като продажби на компанията за тримесечие от 2000 г. или годишното производство на Coca Cola от 1975 г. насам. Тъй като миналите модели често се повтарят в бъдеще, можете да използвате време серия да направи дългосрочна прогноза за 5, 10 или 20 години. Дългосрочните прогнози се използват за редица цели, като например позволяването на отделите за закупуване, производство, продажби и финанси на компанията да планират нови заводи, нови продукти или нови производствени линии.
