量化預測
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量化預測法(Quantitative Forecasting Methods)
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量化預測的定義[1]
量化預測是應用一組數學公式，套用在一連串的歷史數據中，以預測未來的結果，適用於管理者有較充足的歷史資料的情況。量化預測是使用統計方法檢視資料，並找出可能的模式與關係。
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量化預測的種類[1]
時間序列法是假設過去的趨勢將會持續下去。時間序列法(time series)是在一特定的時間作觀察，通常是有固定時間間隔的。 所有時間序列法的基本目的都是為了移除不規則或季節性的影響，如此管理者才能辨識出最基本的趨勢。
因果法(casual methods)是依據公司的某項因素，以及一些管理者認為可能影響或解釋該項公司因素的變數，這兩者之間的數學關係而發展出來的預測方法。因果法的基本假設：一項特定的因素直接受另一項（或多項）因素影響，且後者有較高的可預測性。
因果預測(casual forecasting)可以其他因素來預測公司的因素。通常我們會使用一些統計技巧，如相關分析（顯示這些變數彼此之間相關程度的高低），來發展必要的關係。
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