Les techniques de prévision quantitative nécessitent généralement l’analyse de statistiques et de données brutes. La méthode de déplacement simple, la méthode de déplacement de poids, la méthode de lissage exponentiel et l’analyse des séries chronologiques sont des techniques de prévision quantitative généralement utilisées par les économistes et les analystes de données. Ces techniques sont utilisées pour évaluer les données numériques tout en tenant compte des changements de tendances. Des prévisions précises sont utilisées par les entreprises pour aider à prendre de bonnes décisions commerciales.
La méthode de prévision mobile simple est une forme de recherche quantitative basée sur une période fixe ajustable. Cette méthode est utilisée pour montrer les tendances sur une période de temps en évaluant les données brutes, généralement sur 30 jours ou plusieurs mois. Chaque mois, les informations les plus anciennes sont remplacées par les informations du nouveau mois. Par exemple, si les données sont évaluées au cours des mois d’août et de septembre, les chiffres d’août seront supprimés et remplacés par les informations de septembre pour voir s’il existe des tendances dans les données.
Semblable à la méthode de déplacement simple, une méthode de déplacement de poids dissèque les informations au cours d’une période d’évaluation, mais avec des poids différents attribués à chaque mois. Cette méthode d’évaluation des données est généralement utilisée pour évaluer les tendances avec les changements mensuels attendus; les ventes de vêtements saisonniers, par exemple, peuvent bénéficier de ces types de techniques de prévision quantitative. Si un économiste prédit que plus de gens achèteront des shorts pendant les mois d’été, un multiplicateur standard peut être appliqué à cette fenêtre de temps, ce qui augmentera généralement la précision des estimations budgétaires au cours de ces mois.
Ces techniques de prévision quantitative ont tendance à se concentrer sur des données plus anciennes. La méthode de lissage exponentiel évalue les informations les plus récentes. Cette méthode est idéale pour rechercher des données qui changent rapidement, telles que les chiffres de vente dans un marché capricieux. Par exemple, si un analyste commercial tente de prédire les ventes du mois prochain, le lissage exponentiel fera appel aux données des derniers jours menant à ce nouveau mois pour prédire les ventes projetées.
Les techniques de prévision quantitative feront parfois appel à l’analyse de séries chronologiques. Une série chronologique est une observation de données à différents moments. Les exemples incluent l’analyse des cours quotidiens des actions, les objectifs de vente hebdomadaires et les dépenses mensuelles. Ces techniques examinent le contexte sous-jacent des données sur une longue période de temps. Cette technique mesure généralement les données historiques à l’aide de graphiques en courbes pour prévoir les événements futurs, ce qui permet à un économiste d’identifier les caractéristiques des données qui peuvent être utilisées pour faire des prédictions sur les résultats futurs.