Ramalan berfungsi sebagai alat sokongan keputusan yang membolehkan pemimpin merancang untuk masa depan dengan melakukan analisis "apa-jika" untuk menentukan bagaimana perubahan input memberi kesan kepada hasil. Sebagai contoh, ramalan membantu perniagaan mengenal pasti tindak balas yang sesuai terhadap perubahan dalam tahap permintaan, pemotongan harga oleh persaingan, peningkatan ekonomi dan penurunan dan banyak lagi. Untuk menerima faedah terbesar dari ramalan, para pemimpin mesti memahami butiran yang lebih baik dari pelbagai jenis kaedah ramalan, mengenali jenis kaedah peramalan tertentu yang boleh dan tidak dapat dilakukan, dan tahu jenis ramalan yang paling sesuai dengan keperluan tertentu.
Kaedah Peramalan Naif
Kaedah peramalan naif berdasarkan unjuran untuk tempoh masa depan pada data yang direkodkan untuk tempoh yang lalu. Sebagai contoh, ramalan naif mungkin bersamaan dengan aktual tempoh sebelumnya, atau purata akti untuk tempoh sebelumnya tertentu. Peramalan Naïve tidak membuat perubahan pada tempoh lalu untuk variasi bermusim atau trend kitaran untuk menganggarkan ramalan jangka masa yang akan datang. Pengguna mana-mana kaedah ramalan naif tidak berkenaan dengan faktor kausal, faktor-faktor yang mengakibatkan perubahan sebenar. Atas sebab ini, kaedah peramalan naif biasanya digunakan untuk membuat ramalan untuk memeriksa hasil kaedah ramalan yang lebih canggih.
Kaedah Perangkaan Kualitatif dan Kuantitatif
Manakala pendapat peribadi adalah asas kaedah ramalan kualitatif, kaedah kuantitatif bergantung pada data berangka yang lalu untuk meramalkan masa depan. Kaedah Delphi, pendapat berpengetahuan dan analogi kitaran hayat sejarah adalah kaedah ramalan kualitatif. Sebaliknya, peralihan eksponen mudah, indeks bermusim berbilang, purata pergerakan yang sederhana dan berpatutan adalah kaedah ramalan kuantitatif.
Kaedah Peramalan Kasual
Analisis regresi dan purata bergerak autoregressive dengan input eksogen adalah kaedah ramalan kausal yang meramalkan pembolehubah menggunakan faktor-faktor yang mendasari. Kaedah ini menganggap bahawa fungsi matematik menggunakan pembolehubah semasa yang diketahui boleh digunakan untuk meramalkan nilai masa depan pembolehubah. Sebagai contoh, dengan menggunakan faktor jualan tiket, anda mungkin meramalkan jualan berubah angka aksi berkaitan filem, atau anda mungkin menggunakan nombor faktor permainan bola sepak yang dimenangi oleh pasukan universiti untuk meramalkan jualan berubah-ubah barangan berkaitan pasukan.
Kaedah Peramalan Penghakiman
Kaedah Delphi, bangunan senario, kaji selidik statistik dan ramalan komposit masing-masing adalah kaedah ramalan menghakimi berdasarkan anggaran intuisi dan subjektif. Kaedah menghasilkan ramalan berdasarkan koleksi pendapat yang dibuat oleh pengurus dan panel pakar atau diwakili dalam tinjauan.
Kaedah Peramalan Siri Masa
Kaedah peramalan jenis masa, seperti peralihan eksponen, analisis purata dan aliran bergerak, menggunakan data sejarah untuk menganggar hasil masa depan. Satu siri masa adalah sekumpulan data yang dicatatkan dalam tempoh tertentu, seperti jualan syarikat pada suku tahun sejak tahun 2000 atau pengeluaran tahunan Coca Cola sejak 1975. Oleh kerana corak masa lalu sering diulangi pada masa akan datang, anda boleh menggunakan masa siri untuk membuat ramalan jangka panjang selama 5, 10 atau 20 tahun. Unjuran jangka panjang digunakan untuk beberapa tujuan, seperti membenarkan pembelian, pembuatan, jualan dan jabatan kewangan syarikat untuk merancang untuk tanaman baru, produk baru atau barisan pengeluaran baru.
