Введение

Все поставщики телекоммуникационных услуг выполняют прогнозные расчеты для планирования своих сетей. Точные прогнозы помогают операторам принимать ключевые инвестиционные решения, касающиеся разработки и вывода на рынок новых продуктов, рекламы, ценообразования и т.д., задолго до запуска, что позволяет обеспечить прибыльность нового проекта и эффективное инвестирование капитала.

Почему используется прогнозирование?

Прогнозирование может проводиться для различных целей, поэтому важно четко определить и понимать причину проведения расчетов. Некоторые распространенные причины прогнозирования включают в себя: Это достигается путем определения исходной цели прогнозирования. После идентификации целевой группы необходимо выбрать выборку. Выборка – это подмножество целевой группы, которое должно быть отобрано таким образом, чтобы оно точно представляло всю целевую группу. Затем необходимо задать серии вопросов группе выборки и зафиксировать их ответы. Зафиксированные ответы должны быть проанализированы с использованием статистических и аналитических методов. Среднее значение и разброс относительно этого среднего – это статистические аналитические методы, которые можно использовать. Результаты анализа следует проверить с помощью альтернативных методов прогнозирования, после чего результаты можно опубликовать. Важно помнить, что этот метод точен только в том случае, если выборка является сбалансированным и точным подмножеством целевой группы и если участники выборки дали точные ответы на вопросы.

Методы временных рядов

Методы анализа временных рядов основаны на измерениях, проводимых с определенной периодичностью. Эти методы используют такие данные для построения моделей, которые затем могут быть использованы для экстраполяции в будущее и, таким образом, для формирования прогноза. Каждая модель работает на основе различных предположений и предназначена для решения разных задач. Примеры методов анализа временных рядов:

Экспоненциальное сглаживание – Этот метод основан на скользящем среднем анализируемых данных, например, скользящем среднем объемов продаж.
Циклические и сезонные тренды – Этот метод фокусируется на исторических данных для выявления закономерностей или тенденций, возникающих в циклических или сезонных периодах. Исследователи могут использовать текущие данные для корректировки выявленной закономерности, чтобы она соответствовала данным текущего периода, и на этой основе прогнозировать дальнейшее развитие в течение оставшейся части сезона или цикла.
Статистические модели – Статистические модели позволяют исследователю устанавливать статистические взаимосвязи между переменными. Эти модели строятся на основе текущих данных, и посредством экстраполяции можно создать модель для прогнозирования будущего. Методы экстраполяции основаны на стандартных статистических закономерностях, что повышает точность прогноза. Статистические методы не только формируют прогнозы, но и позволяют оценить их точность и надежность. Примерами этого служат формулы Эрланга B и C, разработанные в 1917 году датским математиком Агнером Эрлангом.

Причинные модели

Причинные модели – наиболее точная, но и самая сложная форма прогнозирования. Они предполагают создание комплексной и исчерпывающей модели прогнозируемых событий. Модель должна включать все возможные переменные и быть способной предсказывать каждый возможный исход. Причинные модели часто настолько сложны, что их создание возможно только с использованием компьютеров. Они разрабатываются на основе данных, полученных из набора событий, и точность модели напрямую зависит от качества использованных данных.

Комбинированные прогнозы

Комбинированные прогнозы сочетают в себе методы, рассмотренные выше. Их преимущество заключается в том, что в большинстве случаев повышается точность; однако исследователю следует быть внимательным, чтобы недостатки отдельных методов не суммировались, приводя к накоплению ошибок в прогнозах. Примеры комбинированных прогнозов включают: "Интеграция экспертных оценок и количественных прогнозов" и "Простые и взвешенные средние".

Определение точности прогноза

Трудно определить точность любого прогноза, поскольку он представляет собой попытку предсказать будущие события, что всегда сопряжено с трудностями. Для повышения и проверки точности прогнозов исследователи используют множество различных методов проверки. Один из простых методов включает использование нескольких различных методов прогнозирования и сравнение полученных результатов, чтобы определить, насколько они согласуются между собой. Другой метод предполагает статистический расчет ошибок прогноза и представление их в виде среднеквадратичного отклонения, что позволяет оценить общую погрешность метода. Анализ чувствительности также может быть полезен, поскольку он позволяет определить, как изменится прогноз, если исходные данные, на основе которых он был построен, окажутся неточными. Оценка точности прогноза, как и само прогнозирование, не может быть выполнена с абсолютной уверенностью, поэтому рекомендуется обеспечить максимально точное измерение и получение исходных данных, выбор наиболее подходящих методов прогнозирования и проведение процесса прогнозирования с максимальной тщательностью.