Reviewsantot.com – Tại phần 2 chúng ta hãy cùng tìm hiểu về các phương pháp định lượng trong dự báo và tìm hiểu về ưu, nhược điểm của chúng. Cùng Reviewsantot khám phá ngay.
Phương pháp định lượng trong dự báo
Kỹ thuật dự báo định lượng dựa trên dữ liệu số và mô hình thống kê để dự đoán kết quả trong tương lai. Những phương pháp này đặc biệt hữu ích cho các dự báo ngắn hạn đến trung hạn, nơi dữ liệu lịch sử có sẵn và các mẫu có thể được phân biệt.
Phân tích chuỗi thời gian
Phương pháp này phân tích các điểm dữ liệu lịch sử, chẳng hạn như số liệu bán hàng hoặc giá cổ phiếu, để xác định các mẫu hoặc xu hướng theo thời gian. Các mối quan hệ thống kê này sau đó được ngoại suy vào tương lai để tạo ra các dự báo với khoảng tin cậy để hiểu khả năng của các kết quả cụ thể. Như với tất cả các phương pháp dự báo, thành công không được đảm bảo.
Các kỹ thuật như đường trung bình động và làm mịn theo cấp số nhân giúp cân bằng các biến động để làm nổi bật các xu hướng cơ bản, giúp dự đoán các giá trị trong tương lai dễ dàng hơn. Đây là trọng tâm của phân tích kỹ thuật trong đầu tư. Ngoài ra, dự báo chuỗi thời gian thường liên quan đến phân tích xu hướng và biến động theo chu kỳ.
Phân tích hồi quy
Các mô hình hồi quy đánh giá mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Ví dụ: một công ty có thể sử dụng phân tích hồi quy để hiểu chi tiêu của họ cho tiếp thị hoặc điều kiện kinh tế ảnh hưởng đến doanh số bán hàng của họ như thế nào. Bằng cách thiết lập các mối quan hệ này, các doanh nghiệp có thể biết cách lập kế hoạch khi cần ngân sách tiếp thị hoặc khi điều kiện kinh tế thay đổi.
Mô hình kinh tế lượng
Kinh tế lượng là một lĩnh vực chuyên môn kết nối kinh tế, toán học và thống kê. Nó tập trung vào việc sử dụng các phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu kinh tế và kiểm tra các lý thuyết kinh tế. Các nhà kinh tế lượng phát triển các mô hình định lượng mối quan hệ giữa các biến số kinh tế, chẳng hạn như thay đổi lãi suất ảnh hưởng đến đầu tư như thế nào hoặc chi tiêu của chính phủ tác động đến tăng trưởng kinh tế như thế nào.
Các nhà phân tích sử dụng các mô hình này để dự đoán tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát và mức thất nghiệp. Các mô hình kinh tế lượng đặc biệt có giá trị cho việc lập kế hoạch và hoạch định chính sách dài hạn.
Các khía cạnh
Các mô hình định lượng có xu hướng chia sẻ các khía cạnh sau:
- Xây dựng mẫu: Các nhà phân tích định lượng tạo ra các mô hình toán học dựa trên lý thuyết kinh tế và tài chính, kết hợp các biến được cho là ảnh hưởng đến những gì đang được nghiên cứu, cho dù GDP hay giá của một cổ phiếu theo thời gian.
- Phân tích dữ liệu: Dữ liệu trong thế giới thực được thu thập và kiểm tra để ước tính mối quan hệ giữa các biến.
- Kiểm tra giả thuyết: Các thử nghiệm thống kê được sử dụng để đánh giá tính hợp lệ của mô hình và các giả định của nó, xác định xem các mối quan hệ được xác định có ý nghĩa thống kê hay không. Mô phỏng thường được sử dụng tại thời điểm này, cho dù trong đầu tư, kinh doanh hay nghiên cứu kinh tế vĩ mô.
- Dự báo: Các mô hình định lượng sau đó có thể được sử dụng để tạo ra các dự đoán về kết quả kinh tế trong tương lai, vì vậy những người ra quyết định có thể bắt đầu lập kế hoạch.
:max_bytes(150000):strip_icc():format(webp)/GettyImages-1485841796-916793605f6f4d0aa7e3a0322c929594.jpg)
Điểm mạnh và điểm yếu của phương pháp định lượng trong dự báo
Điểm mạnh
- Mục tiêu: Dựa trên dữ liệu số và mô hình thống kê, cắt giảm tác động tiềm tàng của sự thiên vị cá nhân
- Nhất quán: Cung cấp kết quả được chuẩn hóa và lặp lại, tạo điều kiện so sánh giữa các khoảng thời gian
- Định lượng mối quan hệ: Có thể khám phá các mối tương quan và mẫu trong các bộ dữ liệu lớn
- Khả năng mở rộng: Có thể được áp dụng cho các bộ dữ liệu lớn và các vấn đề dự báo phức tạp
Điểm yếu
- Cứng nhắc: Có thể đấu tranh để thích ứng với những thay đổi đột ngột hoặc các sự kiện không được ghi lại trong dữ liệu lịch sử
- Có thể bỏ lỡ thông tin không định lượng: Không dễ dàng kết hợp các yếu tố định tính hoặc ý kiến chuyên gia
- Yêu cầu đủ dữ liệu: Dựa vào việc có đủ dữ liệu lịch sử để xây dựng các mô hình đáng tin cậy
- Có thể quá phức tạp: Các mô hình phức tạp có thể khó giải thích hoặc giải thích cho các bên liên quan
Kỹ thuật định tính trong dự báo
Các phương pháp dự báo định tính dựa trên ý kiến chuyên gia và hiểu biết sâu sắc về thị trường hơn là dữ liệu thuần túy bằng số. Các nhà nghiên cứu cũng gọi lĩnh vực này là “dự báo phán xét”. Ví dụ về các mô hình dự báo định tính bao gồm phỏng vấn, thăm khám tại chỗ, nghiên cứu thị trường, thăm dò ý kiến và khảo sát áp dụng phương pháp Delphi (dựa trên ý kiến chuyên gia tổng hợp).
Thu thập dữ liệu để phân tích định tính đôi khi có thể khó khăn hoặc tốn thời gian. Giám đốc điều hành của các công ty lớn sẽ không nhận một cuộc gọi điện thoại từ một nhà đầu tư bán lẻ hoặc chỉ cho họ xung quanh một cơ sở. Tuy nhiên, bạn vẫn có thể sàng lọc thông qua các báo cáo tin tức và văn bản có trong hồ sơ của các công ty để hiểu được hồ sơ, chiến lược và triết lý của các nhà quản lý. Những kỹ thuật này đặc biệt có giá trị trong các tình huống mà dữ liệu lịch sử bị hạn chế hoặc trong giai đoạn mà dữ liệu trước đó không đáng tin cậy vì thị trường đang thay đổi.
Phương pháp Delphi
Kỹ thuật có cấu trúc này liên quan đến một nhóm các chuyên gia cung cấp dự báo và giả định của họ một cách ẩn danh. Câu trả lời của họ được tổng hợp và chia sẻ với nhóm, sau đó là các vòng thảo luận và sửa đổi cho đến khi đạt được sự đồng thuận. Phương pháp Delphi thường được sử dụng trong tất cả các loại nghiên cứu cần chuyên môn nhưng nó đặc biệt đáng giá cho việc lập kế hoạch chiến lược dài hạn và dự báo trong môi trường không chắc chắn hoặc thay đổi nhanh chóng.
Nghiên cứu thị trường
Khảo sát, nhóm tập trung và phỏng vấn là những công cụ phổ biến được sử dụng để thu thập dữ liệu định tính từ khách hàng, chuyên gia trong ngành và các bên liên quan khác. Thông tin này có thể tiết lộ các xu hướng mới nổi, sự thay đổi trong sở thích của người tiêu dùng và các yếu tố khác có thể chưa được nhìn thấy trong dữ liệu số.
Phân tích kịch bản
Kỹ thuật này liên quan đến việc phát triển nhiều kịch bản hợp lý dựa trên các giả định khác nhau về các điều kiện trong tương lai. Sau đó, các doanh nghiệp có thể đánh giá từng kịch bản có thể tác động đến hoạt động của họ như thế nào và lập kế hoạch phù hợp. Đây là một công cụ quan trọng trong quản lý rủi ro.
Điểm mạnh và điểm yếu của phương pháp định tính trong dự báo
Điểm mạnh
- Đáp ứng: Có thể thích ứng với các điều kiện thay đổi hoặc thông tin mới
- Kết hợp thông tin nội bộ: Có thể tiếp nhận kinh nghiệm và kiến thức có thể không được nắm bắt trong dữ liệu số
- Có thể xử lý các sự kiện một lần hoặc bất thường: Các phương pháp định lượng phụ thuộc nhiều vào dữ liệu trước đó, điều này có thể khiến chúng không được chuẩn bị cho các tình huống bất thường theo cách không đúng với các phương pháp định tính
- Khuyến khích quyền sở hữu: Bản thân quá trình này có thể thúc đẩy sự mua lại từ các bên liên quan
Điểm yếu
- Chủ quan: Phụ thuộc rất nhiều vào phán đoán của con người, có thể bị thiên vị và không nhất quán
- Quan điểm lạc hậu hạn chế: Các nhà dự báo con người có thể bỏ qua hoặc nhấn mạnh một số yếu tố nhất định vì giới hạn nhận thức hoặc thành kiến hành vi
- Chủ nghĩa ngắn hạn: Các nhà dự báo có thể phụ thuộc quá nhiều vào các sự kiện gần đây và bỏ qua các mô hình dài hạn hoặc những mô hình mà họ không trải nghiệm trực tiếp
- Có thể khuyến khích quá nhiều quyền sở hữu: Mặc dù các phương pháp định lượng cũng có thể thúc đẩy sự thiên vị để bảo vệ kết luận của một người, nhưng những điều đó có thể được kiểm tra bằng dữ liệu khi nó xuất hiện, điều này có thể không xảy ra với dự báo định tính
Cùng Reviewsantot cập nhật các thông tin trên thị trường đầu tư tại các trang tin của Reviewsantot:
- Website: https://reviewsantot.com/
- Fanpage: https://www.facebook.com/reviewsantot/