Was ist adaptive Prognose?

Adaptive Prognose ist ein Begriff, der verwendet wird, um mehrere verschiedene Methoden zur Bestimmung der Eintrittswahrscheinlichkeit von Ereignissen auf der Grundlage statistischer Daten und der Variablenanalyse zu beschreiben. Diese Prognosemethoden sind anpassungsfähig, da sie es einem Unternehmen oder Finanzinstitut ermöglichen, eine Vielzahl verschiedener Variablen einzubinden, um die potenziellen Ergebnisse eines einzelnen Vorgehens aus verschiedenen Blickwinkeln zu beurteilen.

Stochastische Modellsimulationen

Die stochastische Modellierung umfasst mehrere Methoden zur Simulation der Auswirkungen verschiedener Variablen auf gegebene Situationen. In der Geschäftswelt kann die stochastische Modellierung als Methode der adaptiven Prognose eine wesentliche Rolle spielen, da sie einem Unternehmen ermöglicht, zu sehen, wie verschiedene Variablen die potenziellen Ergebnisse gegebener Geschäftsentscheidungen beeinflussen. Ein Unternehmen kann beispielsweise stochastische Modelle in der adaptiven Prognose verwenden, um zu ermitteln, wie verschiedene Umsatzzahlen die Fähigkeit des Unternehmens beeinflussen, seine Rechnungen zu bezahlen und einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten. Ausgestattet mit diesen Informationen kann das Unternehmen Notfallpläne erstellen, die auf den Best- und Worst-Case-Szenarien basieren, die sich aus den Daten ergeben.

Wahrscheinlichkeitsverteilung Bedeutung

Die Wahrscheinlichkeitsverteilung ist die prozentuale Wahrscheinlichkeit, dass alle variablen Ereignisse auftreten, wenn sie mittels stochastischer Modellierung identifiziert werden. Ein Unternehmen ordnet diese Ereignisse in absteigender Reihenfolge vom wahrscheinlichsten zum unwahrscheinlichsten an. Die Wahrscheinlichkeit dieser Ereignisse ist wichtig, da sie einem Unternehmen bei der Erstellung seiner Notfall- oder Risikomanagementpläne eine Perspektive bietet. Ein Unternehmen muss möglicherweise nicht so viele Ressourcen für Ereignisse mit geringer Eintrittswahrscheinlichkeit aufwenden und kann Ressourcen auf Ereignisse mit größerer Wahrscheinlichkeit lenken, die das gesamte Unternehmen beeinflussen.

Saisonale Prognosevariationen

Zeit kann auch ein Faktor für die Verteilung der Wahrscheinlichkeit auf Ereignisse in der adaptiven Prognose sein. Die adaptive exponentielle Glättung berücksichtigt saisonale Schwankungen bei der Zuweisung der Wahrscheinlichkeit zu Ereignissen. Saisonale Schwankungen sind Änderungen der Lagerbestände, der Gewinne und des Verkaufsvolumens während verschiedener Jahreszeiten. Beispielsweise umfasst ein Unternehmen, das die adaptive exponentielle Glättung verwendet, erhöhte Verkaufszahlen und Bestandsanforderungen für die Weihnachtsgeschäftssaison, wenn wahrscheinliche Ereignisse vorhergesagt werden. Die Variablen in dieser Art von adaptiver Prognose können sich im Laufe der Zeit ändern, sodass das Unternehmen die Möglichkeit hat, für ein bestimmtes Jahr schwankende Nachfrage zu planen.

Branchen mit adaptiver Prognose

Adaptive Prognosen sind in Branchen ohne bekannte Mengen, einschließlich Versicherungs- und Aktienmarktanalysen, am nützlichsten. Laut der Website von The Free Dictionary verwendet die Versicherungsbranche stochastische Modelle als Methode der adaptiven Prognose, um die Vermögenswerte und die von den Versicherungsnehmern vorgelegten Verbindlichkeiten zu ermitteln. Finanzanalysten und Börsenmakler verwenden adaptive Prognosen und stochastische Modelle, um Bewegungen auf den Anlagemärkten vorherzusagen. Dies ermöglicht Brokern, Investitionen für Kunden zu tätigen, die den Kundenwünschen entsprechen, um entweder Geld in sichere Anlagechancen oder aggressive Aktienmanöver einzubringen.