Las t?cnicas de pron?stico cuantitativo generalmente requieren el an?lisis de estad?sticas y datos sin procesar. El m?todo de movimiento simple, el m?todo de movimiento de peso, el m?todo de suavizado exponencial y el an?lisis de series de tiempo son t?cnicas de pron?stico cuantitativo que generalmente utilizan los economistas y analistas de datos. Estas t?cnicas se utilizan para evaluar datos num?ricos mientras se consideran cambios en las tendencias. Las empresas utilizan el pron?stico preciso para ayudar a tomar decisiones comerciales acertadas.
El m?todo de pron?stico simple y m?vil es una forma de investigaci?n cuantitativa que se basa en un per?odo establecido ajustable. Este m?todo se utiliza para mostrar tendencias durante un per?odo de tiempo mediante la evaluaci?n de datos sin procesar, generalmente en el transcurso de 30 d?as o muchos meses. Cada mes, la informaci?n anterior se reemplaza con la informaci?n del nuevo mes. Por ejemplo, si los datos se eval?an en el transcurso de agosto y septiembre, los n?meros de agosto se eliminar?n y se reemplazar?n por la informaci?n de septiembre para ver si hay alguna tendencia en los datos.
Similar al m?todo de movimiento simple, un m?todo de movimiento de pesas disecciona la informaci?n durante un per?odo de evaluaci?n pero con diferentes pesos dados a cada mes. Este m?todo de evaluaci?n 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 t?cnicas de pron?stico cuantitativo. Si un economista predice que m?s personas comprar?n pantalones cortos durante los meses de verano, se puede aplicar un multiplicador est?ndar a esta ventana de tiempo, que generalmente aumentar? la precisi?n de las estimaciones presupuestarias durante esos meses.
Estas t?cnicas de pron?stico cuantitativo tienden a centrarse en datos m?s antiguos. El m?todo de suavizado exponencial eval?a informaci?n m?s reciente. Este m?todo es bueno para investigar datos que cambian r?pidamente, como las cifras de ventas en un mercado temperamental. Por ejemplo, si un analista de negocios est? tratando de predecir las ventas del pr?ximo mes, entonces el ajuste exponencial utilizar? los datos de los ?ltimos d?as previos a este nuevo mes para predecir las ventas proyectadas.
Las t?cnicas de pron?stico cuantitativo a veces requieren analizar series de tiempo. Una serie de tiempo es una observaci?n de datos en diferentes puntos en el tiempo. Los ejemplos incluyen an?lisis de precios diarios de acciones, objetivos de ventas semanales y gastos mensuales. Estas t?cnicas examinan el contexto subyacente de los datos durante un largo per?odo de tiempo. Esta t?cnica generalmente mide datos hist?ricos utilizando gr?ficos de l?neas para pronosticar eventos futuros, lo que permite a un economista identificar caracter?sticas en los datos que pueden usarse para hacer predicciones sobre resultados futuros.
Inteligente de activos.