Qual è il metodo di previsione più accurato per diversi periodi di tempo?

Le previsioni accurate a breve e lungo termine sono fondamentali per quasi ogni aspetto della gestione di un'attività finanziariamente di successo. Avete bisogno di previsioni accurate per il budget, le stime delle entrate, la produzione e l'inventario, la pianificazione e l'acquisto della domanda di risorse umane. In termini di accuratezza, la capacità di modellare correttamente le aspettative della domanda e tenere conto sia delle variazioni casuali sia degli eventi imprevisti, indipendentemente dal lasso di tempo o dal numero di periodi diversi, è di vitale importanza.

Significato degli errori di previsione

La complessità delle variabili di previsione rende impossibile creare previsioni accurate al 100 percento. Nonostante i tuoi migliori sforzi, ci sarà sempre qualche variazione casuale. Tuttavia, è possibile migliorare l'accuratezza della previsione periodica utilizzando il modello corretto e monitorando regolarmente i risultati per determinare se i casi di errori si trovano entro limiti predeterminati. Gli errori influenzano in modo significativo la tua capacità di prendere buone decisioni di business, quindi è essenziale scegliere un modello che riduca il più possibile sia la media positiva e negativa, sia il percento e le deviazioni medie.

Opzioni di previsione

La previsione ingenua, la media storica e l'analisi delle serie temporali sono tra i metodi di previsione più comuni. La previsione ingenua è semplice e utile in alcune situazioni, ma è anche intrinsecamente imprecisa. La media storica è soggetta a variazioni casuali chiamate "rumore bianco" che sono difficili da eliminare. Al contrario, un'analisi delle serie temporali è un metodo di previsione versatile e più accurato. Una serie temporale è una sequenza temporale di osservazioni misurate in punti consecutivi nel tempo o in periodi diversi, come ad esempio ogni ora, giorno, settimana, mese o anno.

Previsione delle serie temporali

Una serie temporale è un utile metodo di previsione per tenere traccia di cose come la domanda dei consumatori, i guadagni, i profitti, le spedizioni, gli incidenti, la produzione e la produttività. La previsione delle serie temporali presuppone che i comportamenti del passato, come la stagionalità, le tendenze e i cicli, predicono i comportamenti futuri. Dopo aver raccolto i dati delle serie temporali, si visualizza la relazione tra il tempo e la variabile utilizzando un grafico delle serie temporali. Il tempo è sull'asse orizzontale e la variabile serie temporali si trova sull'asse verticale. Questa rappresentazione grafica è ciò che rende i dati delle serie temporali un utile strumento di previsione indipendentemente dai periodi di tempo coinvolti.

Combinazione di dati Time-Series

Un sistema di combinazione di previsione è un buon modo per unire i dati a breve e a lungo termine in un'analisi completa delle serie temporali. A tale scopo, raccogli e aggrega continuamente i dati per creare una previsione che includa dati di più periodi. Ad esempio, combinare i dati raccolti ogni ora sui volumi del call center per completare le previsioni settimanali, mensili e annuali. I grafici aggregati risultanti forniscono le informazioni necessarie per prendere decisioni aziendali sia a breve che a lungo termine.