Kvantitativne i kvalitativne metodologije za predviđanje pomažu menadžerima da razviju poslovne ciljeve i ciljeve. Poslovne prognoze mogu se temeljiti na povijesnim podacima koji se koriste za predviđanje budućeg tržišnog ponašanja. Metoda vremenskih serija predviđanja je jedan alat za analizu podataka koji mjeri povijesne točke podataka - na primjer, pomoću linijskih dijagrama - za predviđanje budućih uvjeta i događaja. Cilj metode vremenske serije je identificirati značajna obilježja u podacima koji se mogu koristiti za davanje izjava o budućim ishodima.
Pouzdanost
Povijesni podaci koji se koriste u testovima vremenskih serija predstavljaju uvjete koji se izvještavaju duž progresivnog linearnog dijagrama. Metoda predviđanja vremenske serije najpouzdanija je kada podaci predstavljaju široko vremensko razdoblje. Informacije o uvjetima mogu se izdvojiti mjerenjem podataka u različitim vremenskim intervalima - npr. Satu, dnevno, mjesečno, tromjesečno, godišnje ili u bilo kojem drugom vremenskom intervalu. Predviđanja su najsnažnija kada se temelje na velikom broju opažanja za duže vremenske periode za mjerenje uzoraka u uvjetima.
Sezonski obrasci
Izmjerene i uspoređene varijacije podatkovnih točaka iz godine u godinu mogu otkriti sezonske obrasce fluktuacije koji mogu poslužiti kao osnova za buduće prognoze. Ova vrsta informacija od posebne je važnosti za tržišta čiji proizvodi sezonski variraju, kao što su maloprodaja robe i odjeće. Za trgovce na malo, na primjer, podaci o vremenskim serijama mogu otkriti da potražnja potrošača za zimskom odjećom u određenom vremenskom razdoblju svake godine, informacije koje bi bile važne u predviđanju zahtjeva proizvodnje i isporuke.
Procjene trendova
Kao linearni model analize, metoda vremenske serije također se može koristiti za identificiranje trendova. Tendencije podataka koje izvještavaju iz grafikona vremenskih serija mogu biti korisne menadžerima kada mjerenja pokazuju povećanje ili smanjenje prodaje za određeni proizvod ili dobro. Na primjer, trend rasta dnevne prodaje za widget X u određenoj franšiznoj trgovini može poslužiti kao osnova za procjenu trenda na sličnim lokacijama franšiznih trgovina.
Rast
Metoda vremenskih serija je koristan alat za mjerenje financijskog i endogenog rasta, kaže profesor Hossein Arsham sa sveučilišta Baltimore. Za razliku od financijskog rasta, endogeni rast je razvoj koji se odvija iznutra iz unutarnjeg ljudskog kapitala organizacije koji može dovesti do ekonomskog rasta. Primjerice, utjecaj varijabli politike može se dokazati kroz testove vremenskih serija.
