Prognosen i statistikk Det er estimatet på hva som forventes å skje med hensyn til en variabel. Dette, basert på en numerisk analyse.
Med andre ord er prognosen en måte å forutse hva som kan skje i fremtiden, alltid ved hjelp av matematiske verktøy.
Prognosen kan brukes på forskjellige nivåer, slik at beslutninger kan tas for å redusere de negative effektene som visse beredskaper kan ha hvis de blir til.
For eksempel kan et selskap forutsi forventet salg for neste år, med tanke på et negativt scenario, et moderat og et optimistisk. Anta at den estimerte variasjonen i inntekt er henholdsvis 1%, 4% og 10% for hver av dem. For å komme til dette resultatet ble mange variabler, både interne og eksterne for organisasjonen, og selvfølgelig historiske data inkludert.
Tilsvarende kan et lands monetære myndighet lage en prognose for hvor mye bruttonasjonalproduktet (BNP) kan vokse i løpet av andre kvartal. Dette, sammenlignet med samme periode året før. Denne prognosen bør være basert på en omfattende økonometrisk studie.
Med det ovennevnte kan vi slutte at en prognose er objektiv og ikke intuitiv, slik en spådom kan være.
Forutsigelsen kan være basert på logikk eller et teoretisk rammeverk, men prognosen er basert på en numerisk analyse.
Prognosetyper
Prognoser i et selskap eller prosjekt kan klassifiseres som følger:
- Kortsiktige prognoser: Den er gyldig i ett år. Det brukes ofte til å planlegge tilgangen på innganger, beregne produksjonsnivået og for tildeling av arbeidskraft til forskjellige oppgaver.
- Middels langsiktige prognoser: De kan ha en periode på seks måneder til tre år. De brukes til å estimere salg, produksjon og kontantstrøm. På samme måte tillater de strukturering av budsjetter basert på mellom- og langsiktige mål.
- Langsiktige prognoser: De har en horisont på mer enn tre år. De brukes ofte til å estimere resultatene av visse investeringer, studere lanseringen av nye produkter, evaluere markedstrender og generelt utvikle langtrekkende prosjekter.
Prognoseverktøy
Noen verktøy for prognoser er:
- Tillitsintervaller.
- ARMA-modell.
- GARCH-modell.
- Regresjonsanalyse.
- Maksimalt sannsynlighetsestimat.