Le prévisionnel est une technique qui utilise des données historiques comme intrants pour faire des estimations éclairées qui sont prédictives pour identifier l’axe de développement des tendances à venir. Les entreprises utilisent le prévisionnel pour réfléchir et décider de comment répartir leurs budgets ou planifier les dépenses prévues pour une période définie.
Comment fonctionne le prévisionnel ?
Les analystes financiers, et plus précisément les analystes boursiers, ont recours aux prévisionnels pour extrapoler la manière dont les tendances, comme le PIB ou le chômage, vont évoluer au cours du trimestre ou de l’année à venir. Plus le prévisionnel est éloigné, plus il y a de chances que l’estimation soit inexacte. Enfin, les statisticiens utilisent les prévisionnels dans toute situation qui nécessite l’utilisation de prévisions. Par exemple, des données peuvent être collectées concernant l’impact de la satisfaction des clients en modifiant les heures de travail ou la productivité des employés en cas de changement de certaines conditions de travail telles que la mise en place du télétravail
Les prévisionnels portent sur un problème ou un ensemble de données. Les économistes font des hypothèses concernant la situation analysée qui doivent être établies avant que les variables de la prévision ne soient déterminées. Sur la base des éléments déterminés, un ensemble de données approprié est sélectionné et utilisé dans la manipulation des informations. Les données sont analysées et le prévisionnel est déterminé. Enfin, une période de vérification a lieu au cours de laquelle le prévisionnel est comparé aux résultats réels afin d’établir un modèle plus précis pour les prévisions futures.
Méthodes de prévision
Les analystes boursiers utilisent diverses méthodes de prévision pour déterminer l’évolution future du prix d’une action. Ils observent l’évolution des données financières ou statistiques afin de déterminer la relation entre plusieurs variables. Ces relations peuvent être basées sur le passage du temps ou la survenance d’événements spécifiques. Par exemple, une prévision de ventes peut être basée sur une période spécifique (le passage des 12 prochains mois) ou sur la survenance d’un événement (l’achat de l’entreprise d’un concurrent).
Les modèles de prévisionnel qualitatifs sont utiles pour élaborer des prévisions de portée limitée. Ces modèles dépendent fortement des avis d’experts et sont plus avantageux à court terme. Les études de marché, les sondages et les enquêtes sont des exemples de modèles de prévisions qualitatives. Les méthodes de prévisions quantitatives excluent les avis d’experts et utilisent des données statistiques basées sur des informations quantitatives. Les modèles de prévisions quantitatives comprennent les méthodes de séries chronologiques, l’actualisation, l’analyse des indicateurs avancés ou retardés et la modélisation économétrique.
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