Prognoos statistikas See on hinnang selle kohta, mis muutujaga eeldatavasti juhtub. Seda numbrilise analüüsi põhjal.
Teisisõnu, prognoos on viis ette näha, mis tulevikus võib juhtuda, kasutades alati matemaatilisi tööriistu.
Prognoosi saab kasutada erinevatel tasanditel, võimaldades teha otsuseid, et leevendada negatiivseid mõjusid, mis teatud ettenägematutel olukordadel võivad tekkida, kui need realiseeruvad.
Näiteks võib ettevõte prognoosida järgmise aasta eeldatavat müüki, arvestades negatiivset, mõõdukat ja optimistlikku stsenaariumi. Oletame, et igaühe puhul on sissetuleku hinnanguline varieeruvus vastavalt 1%, 4% ja 10%. Selle tulemuse saavutamiseks lisati palju muutujaid, nii organisatsiooni sisemisi kui ka väliseid, ja muidugi ka ajaloolisi andmeid.
Samamoodi saab riigi rahandusasutus koostada prognoosi selle kohta, kui palju sisemajanduse koguprodukt (SKP) võiks aasta teises kvartalis kasvada. Seda võrreldes eelmise aasta sama perioodiga. See prognoos peaks põhinema põhjalikul ökonomeetrilisel uuringul.
Eeltoodu põhjal võime järeldada, et prognoos on objektiivne ja mitte intuitiivne, nagu ennustus võiks olla.
See tähendab, et ennustus võiks põhineda loogikal või teoreetilisel raamistikul, kuid prognoos põhineb numbrilisel analüüsil.
Prognooside tüübid
Ettevõtte või projekti prognoose saab liigitada järgmiselt:
- Lühiajalised prognoosid: See kehtib ühe aasta. Seda kasutatakse sageli sisendite pakkumise kavandamiseks, tootmise taseme arvutamiseks ja tööjõu jaotamiseks erinevatele ülesannetele.
- Keskpika perioodi prognoosid: Neil võib olla tähtaeg kuus kuud kuni kolm aastat. Neid kasutatakse müügi, tootmise ja rahavoogude hindamiseks. Samamoodi võimaldavad need eelarveid struktureerida keskmise ja pikaajalise eesmärgi alusel.
- Pikaajalised prognoosid: Nende silmaring on üle kolme aasta. Neid kasutatakse sageli teatud investeeringute tulemuste hindamiseks, uute toodete turuletoomise uurimiseks, turusuundumuste hindamiseks ja üldiselt pikaajaliste projektide väljatöötamiseks.
Prognoosimisvahendid
Mõned prognoosimise tööriistad on:
- Usaldusvahemikud.
- ARMA mudel.
- GARCH mudel.
- Regressioonanalüüs.
- Suurima tõenäosuse hinnang.