تنبؤ

ما هو التنبؤ؟

التنبؤ هو عملية إجراء تقديرات للمستقبل على أساس البيانات السابقة والحاضرة وأآثرها تحليل الاتجاهات. قد يكون أحد الأمثلة الشائعة هو تقدير بعض المتغيرات ذات الأهمية في بعض التاريخ المستقبلي المحدد. التنبؤ هو مصطلح مشابه ، ولكن أكثر عمومية. قد يشير كلاهما إلى طرق إحصائية رسمية تستخدم سلسلة زمنية أو بيانات مقطعية أو طولية أو بديلة لطرق حكم أقل رسمية. يمكن أن يختلف الاستخدام بين مجالات التطبيق: على سبيل المثال ، في مجال الهيدرولوجيا ، يتم في بعض الأحيان حجز المصطلحين "توقعات" و "التنبؤ" لتقديرات القيم في أوقات معينة في المستقبل ، في حين يستخدم مصطلح "التنبؤ" لتقديرات أكثر عمومية ، مثل عدد مرات حدوث الفيضانات على مدى فترة طويلة.
 
المخاطر وعدم اليقين هما أمران أساسيان للتنبؤ والتنبؤ ؛ يعتبر عموما ممارسة جيدة للإشارة إلى درجة عدم اليقين المرتبطة بالتنبؤات. في أي حال ، يجب أن تكون البيانات محدثة حتى تكون التوقعات دقيقة قدر الإمكان. في بعض الحالات ، يتم توقع البيانات المستخدمة للتنبؤ بمتغير الاهتمام نفسه.

اهميه التنبؤ في عمليات الاداره الحديثة

يلعب التنبؤ دورا محوريا في عمليات الاداره الحديثة. والمساعدة الهامه والضرورية للتخطيط والتخطيط هي العمود الفقري للعمليات الفعالة. وقد فشل العديد من المنظمات بسبب الافتقار إلى التنبؤ أو التنبؤ الخاطئ الذي استند اليه التخطيط.
علي سبيل المثال ، كيرتس-رايت واحدة من الشركات المصنعة للطائرات الرئيسية—علي قدم المساواة مع دوغلاس وبوينغ مجتمعه في 1945—قررت ان تضع أموالها في محرك مكبس محسنه بدلا من الطائرات.
أداره كيرتس-رايت لم توقع بدقه السوق للطائرات التالي فشلت. وبشكل أدق يمكن التنبؤ بالظروف المستقبلية ، والأفضل والأكثر صوتا هي الخطط وارتفاع احتمال نجاح هذه الخطط.
ويشدد  لونس ا. البن علي اهميه التنبؤ: "ان المحاولة المنهجية لتحقيق المستقبل بالاستدلال من الحقائق المعروفة تساعد علي دمج جميع التخطيط الإداري بحيث يمكن وضع خطط شامله موحده يمكن ان توضع فيها خطط الأقسام والإدارات. فهي تمكن الشركة من تخصيص مواردها بأكبر قدر من الضمان للربح علي المدى الطويل. ومن خلال المساعدة علي تحديد أنماط الطلب في المستقبل ، فانه يسهل تطوير منتجات جديده ."
التنبؤ يعني ان اجراء تحليل مفصل للمستقبل والتخطيط هو مستحيل دون التنبؤ بالمستقبل بأكبر قدر ممكن من الدقة أو وضع افتراضات ذكية حول هذا الأمر.
وقد يكون التنبؤ شكلا من اشكال الحكم المتعمد والمدروس استنادا إلى المشاعر والآراء والخبرات ، ستكون هذه الاحكام ، في أحسن الظن ، تخمينات متعلمه. ويمكن ان يستند أيضا إلى دراسة وتحليل رشيدين للبيانات ذات الصلة ، وتعرف هذه العملية باسم "التنبؤ العلمي". سيعتمد علي تحليل للاحداث الماضية والظروف الراهنة بغيه استخلاص استنتاجات ونتائج بشان الاحداث المقبلة.

التنمية الاقتصادية

سيكون للظروف الاقتصادية للبلد وكذلك للاقتصاد العالمي تاثير كبير علي عمليات المنظمة. وتشمل العناصر الضرورية لهذه التنبؤات التنبؤات المتعلقة بالناتج القومي الإجمالي والناتج المحلي الإجمالي ، وقوه العملة ، والتوسع الصناعي ، وسوق العمل ، ومعدل التضخم ، ومعدل الفوائد ، وميزان المدفوعات وما إلى ذلك.
الاتجاات الاقتصادية الصحية تساعد في نمو الشركة. مثلا, الهبوط اقتصاديه من 1929-1930 يضع كثير شركات من عمل. ومن شان المعرفة بالاتجاات الاقتصادية ان تساعد الاداره في وضع خطط لتنظيمها كاستجابة فعاله لهذه الاتجاهات.

التنبؤات التكنولوجية

وتتنبا هذه التنبؤات بالتطورات التكنولوجية الجديدة التي قد تغير عمليات المنظمة. علي سبيل المثال ، وظهور الترانزستور وضع أنبوب فراغ تماما من الاعمال التجارية.
عصر آلات الحاسبة الكترونيه محا تماما السوق لقواعد الشريحة. منظمه عدوانيه تحافظ علي ما يصل إلى التاريخ مع التطور التكنولوجي الجديد وتعتمد بسهوله أساليب جديده لتحسين الأداء.

توقعات المسابقة

ومن الضروري أيضا التنبؤ بالاستراتيجيات التي سيستخدمها منافسوك للحصول علي مكاسب في الحصة السوقية ، ربما علي حساب حصتك في السوق.
قد يكون المنافس يخطط لاستخدام استراتيجية سوق مختلفه للمنتج أو لإخراج بديل للمنتج الذي يمكن ان يكون أرخص ومقبوله بسهوله من قبل المستهلكين.

التوقعات الاجتماعية

وتنطوي هذه التوقعات علي التنبؤ بالتغيرات في أذواق المستهلكين ومطالبهم ومواقفهم. وقد إنشا المستهلكون بالفعل اتجاها للراحة والراحة والمنتجات التي هي سهله الاستخدام والاداره. قد تتغير الأمور المتعلقة بالذوق والتفضيل علي مدي فتره من الزمن.
فعلي سبيل المثال ، كان الاتجاه في السبعينات هو شراء السيارات الاقتصادية الصغيرة. في 1990 ، والاتجاه هو العودة إلى الترف والراحة. وفي حين ان هذه الاتجاات تعتمد جزئيا علي الاتجاات الاقتصادية العامة فانها تعتمد أيضا علي أذواق المستهلكين.
فعلي سبيل المثال ، تتغير اتجاات الأزياء والملابس النسائية كل عام تقريبا. [نهرو] دثار, جدا شعبيه ال [1960 س] في يسمع من اليوم. وبناء علي ذلك ، فان الاتجاات الاجتماعية في مجال السلع الاستهلاكية هي جوانب هامه للتنبؤ.
وتستخدم التنبؤات كاستراتيجية علي نطاق واسع اليوم ، وبعض هذه التوقعات ، وخاصه تلك التنبؤات القصيرة الأجل ، يمكن التعويل عليها إلى حد ما. بعض التوقعات ، وذلك باستخدام الأساليب العلمية أو الاستعمالات يمكن ان تكون بدقه إلى حد ما.

الطرق الكمية مقابل الأساليب الكمية

تعتبر تقنيات التنبؤ النوعي ذاتية ، بناءً على رأي المستهلكين والخبراء وحكمهم. تكون مناسبة عندما تكون البيانات السابقة غير متوفرة. وعادة ما يتم تطبيقها على قرارات متوسطة أو طويلة المدى. من أمثلة أساليب التنبؤ النوعية الرأي المستقل والحكم ، وطريقة دلفي ، وبحوث السوق ، وقياس دورة الحياة التاريخية.
تستخدم نماذج التنبؤ الكمي للتنبؤ بالبيانات المستقبلية كدالة للبيانات السابقة. وهي مناسبة للاستخدام عندما تكون البيانات الرقمية السابقة متاحة وعندما يكون من المعقول الافتراض بأن بعض الأنماط في البيانات من المتوقع أن تستمر في المستقبل. يتم تطبيق هذه الطرق عادة على القرارات ذات المدى القصير أو المتوسط. ومن أمثلة أساليب التنبؤ الكميّة  آخر فترة طلب ، ومتوسطات متحركة بسيطة ومتوازنة في الفترة N ، وتمهيد أسّي بسيط ، وتنبؤ قائم على نموذج عملية بواسون  ومؤشرات موسمية تكاثرية. يظهر بحث سابق أن الطرق المختلفة قد تؤدي إلى مستوى مختلف من دقة التنبؤ. على سبيل المثال ، وجد أن الشبكة العصبية في GMDH لها أداء تنبؤي أفضل من خوارزميات التنبؤ الكلاسيكية مثل السلالة الأسية الوحيدة ، الألفي المزدوج السلس ، ARIMA والشبكة العصبية للانتشار الخلفي.

متوسط المنهج

في هذا النهج ، تساوي التنبؤات بجميع القيم المستقبلية متوسط البيانات السابقة. يمكن استخدام هذا الأسلوب مع أي نوع من البيانات التي تتوفر بها البيانات السابقة.
يمكن أيضًا استخدام المقاربة المتوسطة للبيانات المقطعية (عندما نتنبأ بقيم غير ملحوظة ؛ قيمًا غير مضمنة في مجموعة البيانات). ومن ثم ، فإن التنبؤ بالقيم غير المرصودة هو متوسط القيم المرصودة.

نهج ساذج

تعتبر التنبؤات ساذجة نموذج التنبؤ الأكثر فعالية من حيث التكلفة ، وتوفر معيارًا يمكن من خلاله مقارنة النماذج الأكثر تطوراً. طريقة التنبؤ هذه مناسبة فقط لبيانات السلاسل الزمنية.  باستخدام النهج الساذج ، يتم إنتاج التوقعات التي تساوي آخر قيمة ملاحظتها. تعمل هذه الطريقة بشكل جيد للسلسلة الزمنية الاقتصادية والمالية ، والتي غالباً ما تحتوي على أنماط يصعب التنبؤ بها بدقة ودقة.  إذا كان يعتقد أن السلسلة الزمنية لها موسمية ، فقد يكون النهج الساذج الموسمي أكثر ملاءمة عندما تكون التوقعات مساوية للقيمة من الموسم الماضي.

طريقة الانجراف

هناك تباين في الطريقة الساذجة هو السماح للتوقعات بزيادة أو نقصان بمرور الوقت ، حيث يتم تعيين مقدار التغيير بمرور الوقت (يسمى الانجراف) ليكون متوسط التغيير في البيانات التاريخية.
هذا يعادل رسم خط بين الملاحظة الأولى والأخيرة ، واستقراءها في المستقبل.

نهج ساذج موسمي

حسابات الأسلوب الساذج الموسمي الموسمية من خلال تحديد كل التنبؤ ليكون مساويا لقيمة الملاحظة في نفس الموسم. على سبيل المثال ، ستكون قيمة التوقع لجميع الأشهر اللاحقة من أبريل مساوية للقيمة السابقة التي تمت ملاحظتها في أبريل.
تعد الطريقة الساذجة الموسمية مفيدة بشكل خاص للبيانات التي تتمتع بمستوى مرتفع جدًا من الموسمية.

دقة التنبؤ

الخطأ التنبؤي (المعروف أيضا باسم المتبقي) هو الفرق بين القيمة الفعلية وقيمة التنبؤ للفترة المقابلة.
إن طريقة التنبؤ الجيد ستؤدي إلى بقايا غير مترابطة. إذا كانت هناك علاقات متبادلة بين القيم المتبقية ، فهناك معلومات متبقية في المخلفات التي يجب استخدامها في توقعات الحوسبة. ويمكن تحقيق ذلك عن طريق حساب القيمة المتوقعة للبقية كدالة للقيمة المتبقية المعروفة ، وتعديل التنبؤ بالمقدار الذي تختلف به القيمة المتوقعة عن الصفر.
طريقة جيدة للتنبؤ سيكون لها أيضا صفر. إذا كانت البواقي لها متوسط آخر غير الصفر ، فإن التوقعات تكون متحيزة ويمكن تحسينها بتعديل تقنية التنبؤ بواسطة ثابت مضاف يساوي متوسط المخلفات غير المعدلة.
رجال الأعمال والممارسين في بعض الأحيان يستخدمون مصطلحات مختلفة. يشيرون إلى PMAD ك MAPE ، على الرغم من أنهم يحسبون هذا كحجم MAPE المرجحة. لمزيد من المعلومات ، راجع حساب دقة توقعات الطلب.
عند مقارنة دقة طرق التنبؤ المختلفة في مجموعة بيانات محددة ، تتم مقارنة مقاييس الخطأ الكلي مع بعضها البعض ويفضل الأسلوب الذي ينتج أقل خطأ.

مجموعات التدريب والاختبار

عند تقييم جودة التوقعات ، يكون من غير الصائب النظر إلى مدى ملاءمة نموذج ما للبيانات التاريخية ؛ لا يمكن تحديد دقة التوقعات إلا من خلال النظر في مدى جودة أداء النموذج على البيانات الجديدة التي لم يتم استخدامها عند ملائمة النموذج. عند اختيار النماذج ، من الشائع استخدام جزء من البيانات المتاحة للتركيب ، واستخدام بقية البيانات لاختبار النموذج ، كما تم في الأمثلة السابقة.

موسمية

الموسمية هي سمة من سمات السلسلة الزمنية التي تشهد فيها البيانات تغييرات منتظمة ويمكن التنبؤ بها والتي تتكرر كل سنة تقويمية. يمكن اعتبار أي تغيير أو نمط يمكن التنبؤ به في سلسلة زمنية يتكرر أو يتكرر خلال فترة عام واحد موسميًا. ومن الشائع في كثير من الحالات - مثل متجر البقالة  أو حتى في مكتب الطبيب الشرعي  - أن يعتمد الطلب على يوم الأسبوع. في مثل هذه الحالات ، تحسب عملية التنبؤ المؤشر الموسمي "للموسم" - سبعة مواسم ، واحد لكل يوم - وهي نسبة لمتوسط الطلب في هذا الموسم (والذي يتم حسابه من خلال المتوسط المتحرك أو التدرج الأسي باستخدام البيانات التاريخية المقابلة فقط لهذا الموسم) لمتوسط الطلب في جميع الفصول. يشير الرقم القياسي الأعلى من 1 إلى أن الطلب أعلى من المتوسط ؛ مؤشر أقل من 1 يشير إلى أن الطلب أقل من المتوسط.

السلوك الدوري

يحدث السلوك الدوري للبيانات عندما تكون هناك تقلبات منتظمة في البيانات التي تستمر عادة لفترة زمنية لا تقل عن سنتين ، وعندما لا يمكن تحديد طول الدورة الحالية سلفاً. لا ينبغي الخلط بين السلوك الدوري والسلوك الموسمي. تتبع التقلبات الموسمية نمطًا متناسقًا كل عام حتى تكون الفترة معروفة دائمًا. على سبيل المثال ، خلال فترة عيد الميلاد ، تميل مخازن المخازن إلى الزيادة من أجل التحضير للمتسوقين في عيد الميلاد. وكمثال على السلوك الدوري ، فإن سكان نظام بيئي طبيعي معين سيعرض سلوكاً دورياً عندما ينخفض عدد السكان مع انخفاض مصدر الغذاء الطبيعي ، وبمجرد انخفاض عدد السكان ، سيتعافى مصدر الغذاء وسيبدأ السكان في الزيادة مرة أخرى. لا يمكن حساب البيانات الدورية باستخدام التسوية الموسمية العادية لأنها ليست من فترة ثابتة.

القيود

تشكل القيود حواجز لا يمكن لأساليب التنبؤ التنبؤ بها بشكل موثوق. هناك العديد من الأحداث والقيم التي لا يمكن التنبؤ بها بشكل موثوق. لا يمكن التنبؤ بأحداث مثل لفة الموت أو نتائج اليانصيب لأنها أحداث عشوائية ولا توجد علاقة مهمة في البيانات. عندما تكون العوامل التي تؤدي إلى ما هو متوقع غير معروفة أو مفهومة تمامًا كما هو الحال في أسواق الأسهم وتوقعات أسواق الصرف الأجنبي ، غالبًا ما تكون غير دقيقة أو خاطئة حيث لا توجد بيانات كافية حول كل شيء يؤثر على هذه الأسواق حتى تكون التوقعات موثوقة ، بالإضافة إلى نتائج توقعات هذه الأسواق تغيير سلوك المشاركين في السوق مما يقلل من دقة التنبؤ.