Previziune (Forecasting)

Previziune (Forecasting)

Previziunea evolutiei fenomenelor economice prezinta o mare importanta in management. Decizia agentilor economici este in majoritatea cazurilor legata de ceea ce se va intampla in viitor.

Modulul Forecasting cuprinde trei modele de prognoza. Primul model "Time series analysis (Analiza seriilor cronologice) foloseste date din trecut (de ex. vanzari) pentru a previziona date viitoare (de ex. cerere). In acest modul se pot selecta mai multe metode:

Naive method

n-period moving averages

Weighted n period moving average

Exponential smoothing

Exponential smoothing with trend

Trend analysis (Regression with x set to 1 through n)

Least squares/linear regression

Decomposition (multiplicative)

Decomposition (additive)

De exemplu in cazul metodei mediilor mobile (Moving Average) se utilizeaza media ultimelor n valori pentru a previziona valoarea urmatoare a seriei cronologice In cazul ajustarii exponentiale (Exponential Smoothing) se calculeaza o suma ponderata a valorilor din trecut ale unei serii dinamice, cu ponderea cea mai mare plasata asupra celei mai recente informatii.

Al doilea model "Last squares - Simple and multiple Regression" este conceput pentru situatia in care una dintre variabile ( de ex. cererea) este dependenta de una sau mai multe variabile.

Al treilea modul din pachetul Forecasting "Regression projector" ofera posibilitatea de a realiza previziuni utilizand un model particular de regresie.

Exemplu:

Un produs a inregistrat urmatoarele vanzari lunare timp de un an:

a)     Sa se previzioneze valoarea pentru perioada urmatoare folosind metoda ajustarii exponentiale (constanta de nivelare

b)     Sa se previzioneze valoarea pentru perioada urmatoare in ipoteza existentei unei tendinte (Trend projection).

Problema  propusa.

Analizati prin 4 din metodele disponibile, previziunea pentru perioada urmatoare in cazul seriei de timp: