Какие методы прогнозирования наиболее эффективны для оценки долгосрочных тенденций рынка?

Нет однозначного ответа на вопрос, какие методы прогнозирования наиболее эффективны для оценки долгосрочных тенденций рынка. Несколько подходов, которые используют для прогнозирования:

• Классические методы. 1 К ним относятся статистические методы анализа временных рядов, например, скользящей средней и экспоненциального сглаживания. 1 Преимущество таких методов — простота и прозрачность. 1 Однако они плохо предсказывают резкие изменения. 1
• Квантильные методы. 1 Вместо того чтобы прогнозировать одно среднее значение спроса, квантильный подход оценивает разные варианты. 1 Можно спрогнозировать верхнюю границу спроса с заданной вероятностью. 1
• Вероятностные методы. 1 Такие методы оценивают распределение возможного спроса, а не выдают одну цифру. 1 Например, метод Монте-Карло генерирует множество случайных сценариев продаж и рассчитывает вероятность различных объёмов спроса. 1
• Экспертные модели. 1 Такие методы основаны на мнении людей — экспертов рынка. 1 Их применяют, когда данных для статистики мало. 1 Плюс таких подходов — учёт того, что известно специалистам, чего нет в цифрах. 1 Минус — субъективность и риск ошибки из-за человеческого фактора. 1
• Нейронные сети и алгоритмы. 1 Современные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети позволяют прогнозировать спрос с высокой точностью, особенно когда данных много. 1 AI-модели способны учесть сложные зависимости: они анализируют историю продаж вместе с множеством факторов (цены, акции, сезонные тренды и др.) и выявляют скрытые паттерны. 1

Для достижения наилучших результатов компании часто используют комбинацию различных методов. 2 Выбор метода прогнозирования зависит от специфики бизнеса, наличия данных и цели, которую ставит перед собой компания. 2