Сочинение на тему Методы экологического прогнозирования

Количественное прогнозирование:

<Р> 1. Анализ временных рядов

<Р> 2. Регрессионное моделирование

<Р> 3. Эконометрическое моделирование

Это основные методы прогнозирования. Методы качественного прогнозирования

Качественное прогнозирование – это методология оценки, которая использует экспертную оценку, а не численный анализ. Этот тип прогнозирования опирается на знания высококвалифицированных сотрудников и консультантов, чтобы обеспечить понимание будущих результатов. Композитный метод продажСоставной метод продаж – это метод прогнозирования продаж, при котором торговые агенты прогнозируют продажи на соответствующих территориях, который затем консолидируется на уровне филиала / региона / региона, после чего совокупность всех этих факторов консолидируется для формирования общего прогноз продаж компании. Составной метод продаж – это подход «снизу вверх», при котором отдел продаж дает свое мнение о динамике продаж высшему руководству. Поскольку продавцы – это люди, которые очень близки к рынку, они могут дать более точный прогноз продаж на основе своего опыта работы с прямыми клиентами. Согласно составному методу продаж, прогноз продаж определяется путем объединения прогнозов продаж опытных продавцов. Поскольку продавцы находятся в постоянном контакте с клиентами, они часто могут точно прогнозировать продажи.

Оценка клиентов

Этот метод аналогичен составу отдела продаж, за исключением того, что он направляется покупателям для оценки того, что клиенты ожидают купить. Индивидуальные оценки клиентов затем объединяются для получения общего прогноза. Этот метод работает лучше всего, когда небольшое количество клиентов составляет большой процент от общего объема продаж. Недостатки в том, что клиент может быть недостаточно заинтересован в том, чтобы хорошо выполнять свою работу, и что в этом методе нет условий для привлечения новых клиентов. Экспертное мнение метод прогнозирования с использованием составного прогноза, подготовленного рядом отдельных экспертов. Эксперты первоначально формируют собственное мнение на основе предоставленных данных и пересматривают свое мнение в соответствии с мнением других. Наконец, окончательные мнения людей объединяются. С помощью этого метода несколько менеджеров собираются вместе и разрабатывают прогноз на основе их объединенного мнения. Преимуществами этого метода являются простота и низкая стоимость. Основным недостатком является то, что прогноз не обязательно основан на фактах. Метод Delphi. Метод Delphi относится к методу систематического прогнозирования, который используется для сбора мнений группы экспертов по возникшей проблеме с помощью вопросников, которые часто отправляются по почте. Другими словами, совокупность мнений, относящихся к конкретной проблеме, получаемых в письменном виде, как правило, посредством анкетирования нескольких экспертов в конкретной области, называется техникой Дельфи. Цель метода Delphi – достичь наиболее точного ответа, уменьшая количество решений каждый раз, когда вопросник направляется группе экспертов. Эксперты обязаны высказывать свое мнение каждый раз, когда анкета получена, и этот процесс продолжается до тех пор, пока вопросы не сузятся, ответы не будут сфокусированы, и не будет достигнут консенсус. Упреждающие опросы В этом методе анкеты по почте, телефонные интервью или личные интервью используются для прогнозирования намерений клиентов. Предварительное обследование является одной из форм выборки, поскольку опрошенные должны представлять более многочисленную группу населения. Потенциальные недостатки этого метода заключаются в том, что заявленные намерения не обязательно выполняются и что выборка, которая была опрошена, не представляет население. Этот метод обычно сопровождается небольшими затратами и небольшой сложностью.

Количественное прогнозирование

ТехникиКоличественные методы прогнозирования. Подход к прогнозированию, при котором исторические данные о спросе используются для прогнозирования будущего спроса. Внешние и внутренние методы обычно используются. Анализ временных рядов. Этот метод прогнозирует будущий спрос на основе того, что произошло в прошлом. Основная идея анализа временных рядов состоит в том, чтобы подогнать линию тренда к прошлым данным, а затем экстраполировать эту линию тренда в будущее. Сложные математические процедуры используются для получения этой линии тренда и для выявления и сезонных или циклических колебаний. Обычно для выполнения расчетов, необходимых для анализа временных рядов, используется компьютерная программа. Анализ тенденций Анализ ForecastingTrend использует различные статистические инструменты, все из которых доступны для владельцев бизнеса. На самом базовом уровне вы можете построить точки данных для визуальной идентификации тенденций, чтобы прояснить отношения между переменными и определить «выбросы» или случайные точки, которые не соответствуют шаблону. Точки данных могут быть преобразованы в скользящие средние для сглаживания случайных колебаний. Владелец бизнеса может использовать программное обеспечение для работы с электронными таблицами, чтобы «подогнать» линии тренда на графике данных или построить регрессионные модели. Это позволяет ей включать больше переменных, чтобы более точно прогнозировать продажи и прогнозировать влияние роста процентных ставок и сезонных изменений.

Сезонный анализ Сезонность – это характеристика временного ряда, в котором данные испытывают регулярные и предсказуемые изменения, которые повторяются каждый календарный год. Любые предсказуемые изменения или закономерности во временных рядах, которые повторяются или повторяются в течение одного года, можно назвать сезонными. Моделирование регрессии Моделирование регрессии – это метод математического прогнозирования, в котором для прогнозирования другой переменной выводится уравнение с одной или несколькими входными переменными. Предсказываемая переменная называется зависимой переменной. Входные переменные, используемые для прогнозирования зависимой переменной, называются независимыми переменными. Общая идея регрессионного моделирования не состоит в том, чтобы определить, как изменения в независимых переменных влияют на зависимую переменную. После того, как математическое соотношение между независимыми переменными и зависимой переменной было определено, будущие значения для зависимой переменной можно прогнозировать на основе известных или прогнозируемых значений независимых переменных. Математические вычисления, необходимые для получения уравнения, чрезвычайно сложны и почти всегда требуют использования компьютера. Регрессионное моделирование является относительно сложным и дорогостоящим. Эконометрическое моделированиеЭконометрическое моделирование является одним из самых сложных методов прогнозирования. В целом, эконометрические модели пытаются математически моделировать всю экономику. Большинство эконометрических моделей основаны на многочисленных уравнениях регрессии, которые пытаются описать отношения между различными секторами экономики. Очень немногие организации способны разработать свои собственные эконометрические модели. Те организации, которые используют эконометрические модели, обычно нанимают услуги консалтинговых групп или компаний, которые специализируются на эконометрическом моделировании. Этот метод очень дорогой и сложный и поэтому в основном используется только очень крупными организациями.

В настоящее время все компании используют моделирование временных рядов, потому что это моделирование впечатляет практической значимостью и эффективностью. Методы временных рядов работают с числовыми данными, собранными за значительный период времени. Временные ряды – это популярный проверенный подход, который широко используется в различных сегментах, таких как финансы, экономика, электронная коммерция, окружающая среда и т. Д.

Методы прогнозирования для оценки потенциальных результатов, вытекающих из их решения. Наиболее заметным преимуществом методов количественного прогнозирования является то, что прогнозы основаны на силе прошлых данных. Главное преимущество качественных методов, являющихся основным источником данных, вытекает из опыта квалифицированных руководителей и сотрудников.

Основные недостатки прогнозирования такие же, как и у любого другого метода прогнозирования будущего. Никто не может быть абсолютно уверен в будущем. Любые непредвиденные факторы могут сделать прогноз бесполезным, независимо от количества данных.

1. Выбор переменной, включенной в прогнозную модель.

2. Выбор функциональной формы для связи этих переменных предиктора с предсказываемыми переменными.

3. Оценка правильного значения для переменных предиктора.

Будущий успех любого бизнеса во многом зависит от его руководства, чтобы хорошо прогнозировать. Судебные методы прогнозирования часто играют важную роль в этом процессе. Способность к прогнозированию значительно улучшается, если имеются исторические данные, которые могут помочь при разработке метода статистического прогнозирования.