Tahminler, girdilerdeki değişikliklerin sonuçları nasıl etkilediğini belirlemek için “what-if” analizleri yaparak liderlerin gelecek için planlama yapmalarını sağlayan karar destek araçları olarak kullanılır. Örneğin, tahminler bir işletmenin talep seviyelerindeki değişikliklere, rekabette fiyat indirimi, ekonomik yükselişler ve düşüşler ve daha fazlası için uygun cevapları belirlemesine yardımcı olur. Tahminlerden en fazla faydayı elde etmek için liderler, farklı tahmin yöntemlerinin daha ayrıntılı ayrıntılarını anlamalı, belirli bir tahmin yöntemi türünün neler yapabileceğini ve yapamayacağını tanımalı ve belirli bir ihtiyaç için en uygun tahmin türünün ne olduğunu bilmelidir.
Naif Tahmin Yöntemleri
Naif tahmin yöntemleri, geçmiş bir dönem için kaydedilen verilere gelecekteki bir döneme ilişkin bir projeksiyona dayanır. Örneğin, naif bir tahmin önceki bir dönemin fiillerine veya belirli önceki dönemlerin gerçeklerinin ortalamasına eşit olabilir. Naif tahmin, gelecekteki tahminleri en iyi şekilde tahmin etmek için mevsimsel değişimler veya döngüsel eğilimler için geçmiş dönemlerde değişiklik yapmaz. Herhangi bir naif tahmin yönteminin kullanıcısı, gerçeklerde bir değişikliğe yol açan faktörlerle nedensel faktörlerle ilgilenmez. Bu nedenle, saf tahmin yöntemi tipik olarak daha karmaşık tahmin yöntemlerinin sonuçlarını kontrol etmek için bir tahmin oluşturmak için kullanılır.
Nitel ve Nicel Tahmin Yöntemleri
Kişisel görüşler nitel tahmin yöntemlerinin temeli olsa da, nicel yöntemler geleceği tahmin etmek için geçmiş sayısal verilere dayanmaktadır. Delphi yöntemi, bilgilendirilmiş görüşler ve tarihsel yaşam döngüsü analojisi, nitel tahmin yöntemleridir. Buna karşılık, basit üssel düzeltme, çarpımsal mevsim indeksleri, basit ve ağırlıklı hareketli ortalamalar kantitatif tahmin yöntemleridir.
Günlük Tahmin Yöntemleri
Eksojen girdilerle regresyon analizi ve otoregresif hareketli ortalama, altta yatan faktörleri kullanarak bir değişkeni öngören nedensel tahmin yöntemleridir. Bu yöntemler, bilinen güncel değişkenleri kullanan bir matematiksel fonksiyonun, bir değişkenin gelecekteki değerini tahmin etmek için kullanılabileceğini varsayar. Örneğin, bilet satış faktörünü kullanarak, filmle ilgili aksiyon figürlerinin değişken satışını tahmin edebilir veya bir takım ekibiyle yapılan ürünlerin değişken satışını tahmin etmek için bir üniversite takımının kazandığı futbol oyunlarının faktör sayısını kullanabilirsiniz.
Yargı Tahmin Yöntemleri
Delphi yöntemi, senaryo oluşturma, istatistiksel anketler ve bileşik tahminlerin her biri sezgi ve öznel tahminlere dayanan yargılayıcı tahmin yöntemleridir. Yöntemler, yöneticiler ve uzman panelleri tarafından yapılan veya bir ankette temsil edilen görüşler toplanmasına dayanan bir tahmin üretir.
Zaman Serileri Tahmin Yöntemleri
Üstel düzeltme, hareketli ortalama ve trend analizi gibi zaman serisi tahmin yöntemleri, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır. Zaman serileri, bir şirketin 2000 yılından bu yana çeyrek dönemdeki satışları veya 1975'ten beri yıllık Coca Cola üretimi gibi belirli bir süre boyunca kaydedilen bir veri grubudur. Geçmiş kalıplar gelecekte sıklıkla tekrarlandığından, bir zaman kullanabilirsiniz. 5, 10 veya 20 yıl uzun vadeli tahmin yapmak için serisi. Uzun vadeli tahminler, bir şirketin satın alma, üretim, satış ve finans departmanlarının yeni tesisler, yeni ürünler veya yeni üretim hatları için planlama yapmasına izin vermek gibi birçok amaç için kullanılır.
