Apakah ramalan?
Peramalan adalah teknik yang menggunakan data sejarah sebagai input untuk membuat anggaran maklumat yang ramalan dalam menentukan arah aliran masa depan. Perniagaan menggunakan peramalan untuk menentukan bagaimana memperuntukkan belanjawan mereka atau merancang perbelanjaan yang dijangkakan untuk tempoh masa yang akan datang. Ini biasanya berdasarkan kepada permintaan yang diunjurkan untuk barangan dan perkhidmatan yang ditawarkan.
Ramalan
Bagaimana Peramal Kerja
Pelabur menggunakan peramalan untuk menentukan sama ada peristiwa yang mempengaruhi sesuatu syarikat, seperti jangkaan jualan, akan meningkatkan atau menurunkan harga saham dalam syarikat itu. Ramalan juga menyediakan penanda aras penting bagi firma, yang memerlukan perspektif operasi jangka panjang.
Penganalisis saham menggunakan ramalan untuk mengekang bagaimana trend, seperti KDNK atau pengangguran, akan berubah pada suku atau tahun yang akan datang. Lebih jauh ramalan itu, lebih tinggi kemungkinan bahawa anggaran itu tidak tepat. Akhir sekali, ahli statistik menggunakan peramalan dalam apa jua keadaan yang memerlukan penggunaan ramalan. Sebagai contoh, data boleh dikumpulkan berkaitan dengan kesan kepuasan pelanggan dengan mengubah jam perniagaan atau produktiviti pekerja apabila mengubah keadaan kerja tertentu.
Ramalan menangani masalah atau set data. Ahli ekonomi membuat andaian mengenai keadaan yang dianalisis yang mesti ditubuhkan sebelum pemboleh ubah ramalan ditentukan. Berdasarkan item yang ditentukan, set data yang sesuai dipilih dan digunakan dalam manipulasi maklumat. Data dianalisis, dan ramalannya ditentukan. Akhirnya, tempoh pengesahan berlaku di mana ramalan dibandingkan dengan hasil sebenar untuk mewujudkan model yang lebih tepat untuk ramalan pada masa akan datang.
Kaedah Peramalan
Penganalisis saham menggunakan pelbagai kaedah peramalan untuk menentukan bagaimana harga saham akan bergerak di masa depan. Mereka mungkin melihat hasil dan membandingkannya dengan penunjuk ekonomi. Perubahan kepada data kewangan atau statistik diperhatikan untuk menentukan hubungan antara pelbagai pembolehubah. Hubungan ini mungkin berdasarkan pada masa atau kejadian tertentu. Sebagai contoh, ramalan jualan mungkin berdasarkan tempoh tertentu (petikan 12 bulan akan datang) atau berlakunya kejadian (pembelian perniagaan pesaing).
Model ramalan kualitatif berguna dalam membangun ramalan dengan skop terhad. Model-model ini sangat bergantung kepada pendapat ahli dan paling bermanfaat dalam jangka pendek. Contoh-contoh model ramalan kualitatif termasuk penyelidikan pasaran, pemilihan, dan kaji selidik yang menggunakan kaedah Delphi. Kaedah perangkaan kuantitatif tidak termasuk pendapat ahli dan menggunakan data statistik berdasarkan maklumat kuantitatif. Model ramalan kuantitatif termasuk kaedah siri masa, potongan, analisis indikator utama atau tertinggal, dan pemodelan ekonomi.
