As vantagens do método de séries temporais de previsão

metodologias quantitativas e qualitativas para a previsão gerentes de ajuda para desenvolver metas e objetivos de negócios. previsões de negócios pode ser baseada em padrões de dados históricos que são usados ​​para prever o comportamento futuro do mercado. O método de séries temporais de previsão é uma ferramenta de análise de dados que mede pontos de dados históricos - por exemplo, usando gráficos de linha - para prever condições e eventos futuros. O objetivo do método de séries temporais é identificar características significativas nos dados que podem ser usados ​​em fazer declarações sobre os resultados futuros.

Os dados históricos utilizados em testes de séries de tempo representam as condições de notificação ao longo de um gráfico progressiva, linear. O método de séries de tempo de previsão é o mais fiável quando os dados representam um largo período de tempo. Informações sobre as condições pode ser extraída através da medição de dados em intervalos de tempo diferentes - por exemplo, a cada hora, diariamente, mensal, trimestral, anualmente ou em qualquer outro intervalo de tempo. Previsões são o mais sólida quando se baseia em um grande número de observações durante períodos de tempo mais longos para medir os padrões em condições.

Dados aponta variações medidos e comparados de ano para ano pode revelar padrões de flutuação sazonais que podem servir como base para previsões futuras. Este tipo de informação é de particular importância para os mercados cujos produtos flutuar sazonalmente, como commodities e empresas de varejo de vestuário. Para os varejistas, por exemplo, dados de séries temporais podem revelar que a demanda dos consumidores por roupas de inverno picos em um período de tempo distinta a cada ano, informações que seriam importantes na previsão de requisitos de produção e de entrega.

Como um modelo linear de análise, o método de séries temporais também podem ser usados ​​para identificar tendências. tendências dados de relatórios a partir de gráficos de séries temporais podem ser úteis para os gestores quando as medições mostram um aumento ou uma diminuição das vendas de um determinado produto ou bom. Por exemplo, uma tendência de crescimento nas vendas diárias para Widget X em uma loja de franquia específica pode servir de base para a estimativa de tendência em lojas de franquia em situação semelhante.

O método de séries temporais é uma ferramenta útil para medir tanto o crescimento financeiro e endógena, segundo o professor Hossein Arsham da Universidade de Baltimore. Em contraste com o crescimento financeiro, crescimento endógeno é o desenvolvimento que ocorre de dentro do capital humano interna de uma organização que pode levar ao crescimento econômico. O impacto das variáveis ​​de política, por exemplo, pode ser comprovada através de testes de séries temporais.