Las metodologías cuantitativas y cualitativas para el pronóstico ayudan a los gerentes a desarrollar metas y objetivos comerciales. Los pronósticos de negocios pueden basarse en patrones de datos históricos que se utilizan para predecir el comportamiento futuro del mercado. El método de pronóstico de series de tiempo es una herramienta de análisis de datos que mide los puntos de datos históricos, por ejemplo, mediante el uso de gráficos de líneas, para pronosticar condiciones y eventos futuros. El objetivo del método de series de tiempo es identificar características significativas en los datos que se pueden usar para hacer declaraciones sobre resultados futuros.
Confiabilidad
Los datos históricos utilizados en las pruebas de series de tiempo representan condiciones que informan a lo largo de un gráfico lineal progresivo. El método de pronóstico de series de tiempo es el más confiable cuando los datos representan un período de tiempo amplio. La información sobre las condiciones se puede extraer midiendo los datos en varios intervalos de tiempo, por ejemplo, cada hora, día, mes, trimestre, año o en cualquier otro intervalo de tiempo. Las previsiones son las más sólidas cuando se basan en un gran número de observaciones durante períodos de tiempo más largos para medir patrones en las condiciones.
Patrones estacionales
Las variaciones de los puntos de datos medidos y comparados de un año a otro pueden revelar patrones de fluctuación estacionales que pueden servir como base para pronósticos futuros. Este tipo de información es de particular importancia para los mercados cuyos productos fluctúan según la temporada, como los negocios minoristas de productos básicos y prendas de vestir. Para los minoristas, por ejemplo, los datos de series de tiempo pueden revelar que la demanda de los consumidores de picos de ropa de invierno en un período de tiempo distinto cada año, información que sería importante para pronosticar los requisitos de producción y entrega.
Estimaciones de tendencias
Como modelo lineal de análisis, el método de series de tiempo también se puede utilizar para identificar tendencias. Las tendencias de los datos que se reportan a partir de gráficos de series de tiempo pueden ser útiles para los gerentes cuando las mediciones muestran un aumento o una disminución en las ventas de un producto o producto en particular. Por ejemplo, una tendencia alcista en las ventas diarias para el widget X en una tienda de franquicia en particular puede servir de base para la estimación de tendencias en tiendas de franquicia situadas de manera similar.
Crecimiento
El método de series temporales es una herramienta útil para medir el crecimiento financiero y endógeno, según el profesor Hossein Arsham de la Universidad de Baltimore. En contraste con el crecimiento financiero, el crecimiento endógeno es el desarrollo que se produce desde dentro del capital humano interno de una organización que puede conducir al crecimiento económico. El impacto de las variables de política, por ejemplo, se puede evidenciar a través de pruebas de series de tiempo.
