Квантитативне и квалитативне методологије за предвиђање помажу менаџерима да развију пословне циљеве и циљеве. Пословне прогнозе могу бити засноване на историјским подацима који се користе за предвиђање будућег тржишног понашања. Метод временске серије за прогнозирање је један алат за анализу података који мери историјске податке - на пример, коришћењем линијских дијаграма - да би се предвидели будући услови и догађаји. Циљ методе временских серија је да идентификује смислене карактеристике у подацима који се могу користити за давање изјава о будућим резултатима.
Поузданост
Историјски подаци који се користе у тестовима временских серија представљају услове извештавања дуж прогресивне, линеарне карте. Метод прогнозирања временске серије је најпоузданији када подаци представљају широк временски период. Информације о условима могу се издвојити мерењем података у различитим временским интервалима - нпр., По сату, дневно, месечно, квартално, годишње или у било ком другом временском интервалу. Прогнозе су најсигурније када се заснивају на великом броју посматрања за дуже временске периоде за мерење узорака у условима.
Сеасонал Паттернс
Варијације података које су измјерене и успоређене из године у годину могу открити сезонске обрасце флуктуације који могу послужити као основа за будуће прогнозе. Ова врста информација је од посебног значаја за тржишта чији производи сезонски варирају, као што су малопродаја робе и одјеће. За трговце на мало, на примјер, подаци из временских серија могу открити да потражња потрошача за зимском одјећом у одређеном временском периоду сваке године, информације које би биле важне у предвиђању захтјева за производњу и испоруку.
Тренд Естиматионс
Као линеарни модел анализе, метода временских серија може се користити и за идентификацију трендова. Извјештавање о трендовима података из графикона временских серија може бити корисно за менаџере када мјерења показују повећање или смањење продаје за одређени производ или добро. На пример, тренд раста дневне продаје за видгет Кс у одређеној франшизној продавници може послужити као основа за процену тренда на сличним локацијама франшизних продавница.
Раст
Метод временске серије је користан алат за мјерење и финансијског и ендогеног раста, каже професор Хоссеин Арсхам са Универзитета у Балтимору. За разлику од финансијског раста, ендогени раст је развој који се одвија изнутра из унутрашњег људског капитала организације који може довести до економског раста. Ефекат варијабли политике, на примјер, може се доказати кроз тестове временских серија.
