Quantitative und qualitative Methoden für die Prognose unterstützen Manager bei der Entwicklung von Geschäftszielen. Geschäftsprognosen können auf historischen Datenmustern basieren, die zur Vorhersage des zukünftigen Marktverhaltens verwendet werden. Die Zeitreihenmethode der Prognose ist ein Datenanalysewerkzeug, das historische Datenpunkte - zum Beispiel mithilfe von Liniendiagrammen - misst, um zukünftige Bedingungen und Ereignisse zu prognostizieren. Das Ziel der Zeitreihenmethode ist es, aussagekräftige Merkmale in den Daten zu identifizieren, die verwendet werden können, um Aussagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen.
Zuverlässigkeit
Historische Daten, die in Zeitreihentests verwendet wurden, repräsentieren Zustandsberichte entlang eines progressiven, linearen Diagramms. Die Zeitreihenmethode der Prognose ist am zuverlässigsten, wenn die Daten einen großen Zeitraum darstellen. Informationen über Bedingungen können durch Messen von Daten in verschiedenen Zeitintervallen extrahiert werden, beispielsweise stündlich, täglich, monatlich, vierteljährlich, jährlich oder in einem beliebigen anderen Zeitintervall. Prognosen sind am besten, wenn sie für eine längere Zeitspanne auf eine große Anzahl von Beobachtungen basieren, um Muster unter Bedingungen zu messen.
Saisonale Muster
Von Jahr zu Jahr gemessene und verglichene Datenpunktabweichungen können saisonale Schwankungsmuster aufzeigen, die als Grundlage für zukünftige Prognosen dienen können. Diese Art von Informationen ist besonders wichtig für Märkte, deren Produkte saisonal schwanken, wie z. B. Waren- und Bekleidungsgeschäfte. Für Einzelhändler beispielsweise können Zeitreihendaten ergeben, dass die Nachfrage der Verbraucher nach Winterkleidung in einem bestimmten Zeitraum jedes Jahr steigt, Informationen, die für die Prognose der Produktions- und Lieferanforderungen von Bedeutung sind.
Trendschätzungen
Als lineares Analysemodell kann die Zeitreihenmethode auch zur Ermittlung von Trends verwendet werden. Datentendenzen, die aus Zeitreihendiagrammen berichten, können für Manager hilfreich sein, wenn Messungen einen Umsatzanstieg oder -rückgang für ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Ware zeigen. Zum Beispiel kann ein Aufwärtstrend bei den täglichen Umsätzen für Widget X in einem bestimmten Franchise-Store die Grundlage für eine Trendschätzung in ähnlich gelegenen Franchise-Stores sein.
Wachstum
Die Zeitreihenmethode ist ein nützliches Instrument, um sowohl das finanzielle als auch das endogene Wachstum zu messen, so Professor Hossein Arsham von der University of Baltimore. Im Gegensatz zum Finanzwachstum ist endogenes Wachstum die Entwicklung, die sich aus dem internen Humankapital einer Organisation ergibt und zu wirtschaftlichem Wachstum führen kann. Die Auswirkungen von Richtlinienvariablen können zum Beispiel durch Zeitreihentests belegt werden.
