Las técnicas de pronóstico cuantitativo generalmente requieren el análisis de estadísticas y datos sin procesar. El método de movimiento simple, el método de movimiento de peso, el método de suavizado exponencial y el análisis de series de tiempo son técnicas de pronóstico cuantitativo que generalmente utilizan los economistas y analistas de datos. Estas técnicas se utilizan para evaluar datos numéricos mientras se consideran cambios en las tendencias. Las empresas utilizan el pronóstico preciso para ayudar a tomar decisiones comerciales acertadas.
El método de pronóstico simple y móvil es una forma de investigación cuantitativa que se basa en un período establecido ajustable. Este método se utiliza para mostrar tendencias durante un período de tiempo mediante la evaluación de datos sin procesar, generalmente en el transcurso de 30 días o muchos meses. Cada mes, la información anterior se reemplaza con la información del nuevo mes. Por ejemplo, si los datos se evalúan en el transcurso de agosto y septiembre, los números de agosto se eliminarán y se reemplazarán por la información de septiembre para ver si hay alguna tendencia en los datos.
Similar al método de movimiento simple, un método de movimiento de pesas disecciona la información durante un período de evaluación pero con diferentes pesos dados a cada mes. Este método de evaluación de datos generalmente se usa para evaluar tendencias con los cambios mensuales esperados; Las ventas de ropa de temporada, por ejemplo, pueden beneficiarse de este tipo de técnicas de pronóstico cuantitativo. Si un economista predice que más personas comprarán pantalones cortos durante los meses de verano, se puede aplicar un multiplicador estándar a esta ventana de tiempo, que generalmente aumentará la precisión de las estimaciones presupuestarias durante esos meses.
Estas técnicas de pronóstico cuantitativo tienden a centrarse en datos más antiguos. El método de suavizado exponencial evalúa información más reciente. Este método es bueno para investigar datos que cambian rápidamente, como las cifras de ventas en un mercado temperamental. Por ejemplo, si un analista de negocios está tratando de predecir las ventas del próximo mes, entonces el ajuste exponencial utilizará los datos de los últimos días previos a este nuevo mes para predecir las ventas proyectadas.
Las técnicas de pronóstico cuantitativo a veces requieren analizar series de tiempo. Una serie de tiempo es una observación de datos en diferentes puntos en el tiempo. Los ejemplos incluyen análisis de precios diarios de acciones, objetivos de ventas semanales y gastos mensuales. Estas técnicas examinan el contexto subyacente de los datos durante un largo período de tiempo. Esta técnica generalmente mide datos históricos utilizando gráficos de líneas para pronosticar eventos futuros, lo que permite a un economista identificar características en los datos que pueden usarse para hacer predicciones sobre resultados futuros.
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