Descompunerea este o tehnică de prognoză care separă sau descompune datele istorice în diferite componente și le utilizează pentru a crea o prognoză mai precisă decât o linie de tendință simplă. Prin prognozarea fiecărei componente separat înainte de a le combina, puteți evalua importanța fiecăruia și le subliniați sau le reduceți în funcție de condițiile economice sau de piață în schimbare.
Prognoza cu Trend Line
Cel mai simplu mod de a prognoza orice variabilă este de a extinde pur și simplu o linie de tendință pe baza datelor istorice. Indiferent dacă realizați acest lucru manual cu analiza de regresie sau utilizând o foaie de calcul precum Excel, puteți stabili o tendință și o puteți extinde în viitor. Neajunsul acestei metode este că nu reușește să ia în considerare fluctuațiile previzibile în jurul tendinței. De exemplu, ați putea prognoza o proiecție de vânzări cu amănuntul de 8% pentru anul viitor pe baza informațiilor istorice, dar dacă vă uitați la vânzările din al patrulea trimestru, atunci când se produce cea mai mare parte a afacerii dvs., ați pierde marca dacă nu ați cont pentru variația sezonieră.
Abordarea descompunerii
Abordarea de descompunere a prognozei recunoaște că o prognoză nu poate fi finalizată decât dacă includeți toate componentele datelor istorice. Deși componentele pot varia, în funcție de variabila pe care o prognozați, puteți include o linie de tendință subiacentă pe termen lung, o variație ciclică, cum ar fi un ciclu de activitate, care ar fluctua în jurul tendinței și o variabilă sezonieră, care ar putea fi bazată pe privind vremea sau activitatea consumatorilor de vacanță. În funcție de variabila pe care încercați să o prognozați, puteți include chiar și o variabilă săptămânală.
Descompunerea datelor istorice
Pentru a ilustra modul în care funcționează previziunea descompunerii, luați în considerare proiectarea vânzărilor cu amănuntul ca exemplu. Pentru simplificare, presupunem că singura variabilă aplicată tendinței pe termen lung este o componentă sezonieră. Puteți crea linia de tendință utilizând analiza de regresie. Pentru a determina componenta sezonieră, folosind datele dvs. istorice, împărțiți valoarea reală a vânzărilor la valoarea de tendință în acel moment. După ce completați acest lucru pentru toate seturile de date istorice, puteți calcula o medie pentru fiecare dintre cele patru sezoane pentru a obține factori sezonieri. Pentru a proiecta vânzările pentru al patrulea trimestru, înmulțiți valoarea de tendință proiectată pentru acel trimestru viitor cu factorul sezonier. Proiecția pe care o calculați cu această metodă este mai precisă decât utilizarea liniei de tendință singură.
Extinderea modelului
Formula pentru prognozarea vânzărilor este R = ST, în care „R” este egal cu venitul din vânzări, „S” este egal cu componenta sezonieră și „T” este linia de tendință subiacentă. Modelul poate fi extins pentru a include alte componente, cum ar fi o componentă ciclică. Evident, cu cât sunt mai multe componente, cu atât calculele sunt mai dificile și atunci este util un program precum Excel. Ca și în cazul tuturor modelelor de prognoză, depinde de dvs. să interpretați și să explicați semnificația datelor pe care le utilizați.
