Prognozė statistikoje Tai yra įvertinimas, kas turėtų įvykti kintamojo atžvilgiu. Tai, remiantis skaitine analize.
Kitaip tariant, prognozė yra būdas numatyti, kas gali nutikti ateityje, visada naudojant matematines priemones.
Prognozė gali būti naudojama skirtingais lygmenimis, leidžianti priimti sprendimus siekiant sušvelninti neigiamą poveikį, kurį gali sukelti tam tikros nenumatytos situacijos, jei jos įvyksta.
Pavyzdžiui, įmonė gali prognozuoti numatomus ateinančių metų pardavimus, atsižvelgdama į neigiamą, vidutinį ir optimistinį scenarijų. Tarkime, kad kiekvieno iš jų pajamos svyruoja atitinkamai 1%, 4% ir 10%. Norint pasiekti šį rezultatą, buvo įtraukta daugybė kintamųjų, tiek organizacijos vidinių, tiek išorinių, ir, žinoma, istoriniai duomenys.
Panašiai šalies pinigų valdžia gali pateikti prognozę, kiek bendrasis vidaus produktas (BVP) galėtų augti per antrąjį metų ketvirtį. Tai, palyginti su tuo pačiu praėjusių metų laikotarpiu. Ši prognozė turėtų būti pagrįsta išsamia ekonometrine studija.
Remiantis tuo, kas išdėstyta pirmiau, galime daryti išvadą, kad prognozė yra objektyvi, o ne intuityvi, kaip galėtų būti prognozė.
Tai yra, prognozavimas galėtų būti pagrįstas logika ar teorine sąranga, tačiau prognozė remiasi skaitine analize.
Prognozių tipai
Bendrovės ar projekto prognozes galima suskirstyti taip:
- Trumpalaikės prognozės: Jis galioja vienerius metus. Jis dažnai naudojamas planuojant žaliavų tiekimą, apskaičiuojant gamybos lygį ir darbo jėgos paskirstymui skirtingoms užduotims atlikti.
- Vidutinės trukmės prognozės: Jų terminas gali būti nuo šešių mėnesių iki trejų metų. Jie naudojami vertinant pardavimus, gamybą ir pinigų srautus. Taip pat jie leidžia struktūrizuoti biudžetus, pagrįstus vidutinės trukmės ir ilgalaikiais tikslais.
- Ilgalaikės prognozės: Jų horizontas yra daugiau nei treji metai. Jie dažnai naudojami tam tikrų investicijų rezultatams įvertinti, naujų produktų pristatymui tirti, rinkos tendencijoms vertinti ir apskritai kurti tolimus projektus.
Prognozavimo įrankiai
Keletas prognozavimo įrankių yra šie:
- Pasitikėjimo intervalai.
- ARMA modelis.
- GARCH modelis.
- Regresijos analizė.
- Didžiausios tikimybės įvertinimas.
