Metodologie quantitative e qualitative per la previsione di aiutare i manager a sviluppare obiettivi e obiettivi di business. Le previsioni aziendali possono basarsi su modelli di dati storici utilizzati per prevedere il comportamento futuro del mercato. Il metodo di previsione delle serie temporali è uno strumento di analisi dei dati che misura i punti dei dati storici, ad esempio utilizzando i grafici a linee, per prevedere le condizioni e gli eventi futuri. L'obiettivo del metodo delle serie temporali è identificare caratteristiche significative nei dati che possono essere utilizzate per formulare affermazioni sui risultati futuri.
Affidabilità
I dati storici utilizzati nei test delle serie temporali rappresentano le condizioni che si riferiscono a un grafico lineare progressivo. Il metodo di previsione delle serie temporali è il più affidabile quando i dati rappresentano un ampio periodo di tempo. Le informazioni sulle condizioni possono essere estratte misurando i dati a vari intervalli di tempo, ad esempio ogni ora, ogni giorno, ogni mese, ogni trimestre, ogni anno o in qualsiasi altro intervallo di tempo. Le previsioni sono le più solide se basate su un numero elevato di osservazioni per periodi di tempo più lunghi per misurare i modelli in condizioni.
Modelli stagionali
Le variazioni dei punti di dati misurate e confrontate di anno in anno possono rivelare modelli di fluttuazioni stagionali che possono fungere da base per previsioni future. Questo tipo di informazioni è di particolare importanza per i mercati i cui prodotti oscillano stagionalmente, come le merci e le attività di vendita al dettaglio di abbigliamento. Per i dettaglianti, ad esempio, i dati delle serie temporali possono rivelare che la domanda dei consumatori per i vestiti invernali aumenta in un periodo di tempo distinto ogni anno, informazioni che sarebbero importanti nella previsione dei requisiti di produzione e consegna.
Stima delle tendenze
Come modello lineare di analisi, il metodo delle serie temporali può essere utilizzato anche per identificare le tendenze. Le segnalazioni di tendenze dei dati da grafici di serie temporali possono essere utili ai manager quando le misurazioni mostrano un aumento o una diminuzione delle vendite per un particolare prodotto o bene. Ad esempio, una tendenza al rialzo delle vendite giornaliere per il widget X in un determinato negozio in franchising può servire la base per la stima delle tendenze presso negozi in franchising situati in modo simile.
Crescita
Il metodo delle serie temporali è uno strumento utile per misurare la crescita sia finanziaria che endogena, secondo il professor Hossein Arsham dell'Università di Baltimora. In contrasto con la crescita finanziaria, la crescita endogena è lo sviluppo che avviene all'interno del capitale umano interno di un'organizzazione che può portare alla crescita economica. L'impatto delle variabili di politica, per esempio, può essere evidenziato attraverso test delle serie temporali.
