Prognoze statistikā Tas ir novērtējums par to, kas sagaidāms saistībā ar mainīgo. Tas, pamatojoties uz skaitlisku analīzi.
Citiem vārdiem sakot, prognoze ir veids, kā paredzēt, kas var notikt nākotnē, vienmēr izmantojot matemātiskos rīkus.
Prognozi var izmantot dažādos līmeņos, ļaujot pieņemt lēmumus, lai mazinātu negatīvo ietekmi, kāda dažām neparedzētām situācijām varētu būt, ja tās īstenotos.
Piemēram, uzņēmums var prognozēt paredzamo pārdošanas apjomu nākamajam gadam, ņemot vērā negatīvu, mērenu un optimistisku scenāriju. Pieņemsim, ka katram no tiem ienākumu aprēķinātās atšķirības ir attiecīgi 1%, 4% un 10%. Lai sasniegtu šo rezultātu, tika iekļauti daudzi mainīgie, gan organizācijas iekšējie, gan ārējie, un, protams, vēsturiskie dati.
Līdzīgi valsts monetārā iestāde var sagatavot prognozi par to, cik daudz iekšzemes kopprodukts (IKP) varētu pieaugt gada otrajā ceturksnī. Tas, salīdzinot ar to pašu periodu iepriekšējā gadā. Šīs prognozes pamatā jābūt visaptverošam ekonometriskam pētījumam.
Ņemot vērā iepriekš minēto, mēs varam secināt, ka prognoze ir objektīva un nav intuitīva, kā varētu būt prognoze.
Tas ir, prognoze varētu balstīties uz loģiku vai teorētisku ietvaru, bet prognoze ir balstīta uz skaitlisku analīzi.
Prognozes veidi
Prognozes uzņēmumā vai projektā var klasificēt šādi:
- Īstermiņa prognozes: Tas ir derīgs vienu gadu. To bieži izmanto, lai plānotu izejvielu piegādi, aprēķinātu ražošanas līmeni un darbaspēka sadalījumu dažādiem uzdevumiem.
- Vidēja termiņa prognozes: Viņiem var būt termiņš no sešiem mēnešiem līdz trim gadiem. Tos izmanto, lai novērtētu pārdošanas apjomus, ražošanu un naudas plūsmu. Tāpat tie ļauj strukturēt budžetus, pamatojoties uz vidēja termiņa un ilgtermiņa mērķiem.
- Ilgtermiņa prognozes: Viņu redzesloks pārsniedz trīs gadus. Tos bieži izmanto, lai novērtētu noteiktu ieguldījumu rezultātus, pētītu jaunu produktu ieviešanu tirgū, novērtētu tirgus tendences un kopumā izstrādātu liela mēroga projektus.
Prognozēšanas rīki
Daži prognožu rīki ir:
- Uzticamības intervāli.
- ARMA modelis.
- GARCH modelis.
- Regresijas analīze.
- Maksimālās varbūtības novērtējums.