Prognostyka

 
Nasze prognozy wykorzystywane są przez naszych klientów do budowy strategii, planów sprzedaży, podejmowania decyzji o czasie i wielkości zakupów oraz ocenie przyszłego ryzyka na rynkach surowców.
Maciej Gazda

Head of Forecasting

 

 

 

WYSOKA TRAFNOŚĆ PROGNOZ

Typowy poziom błędu (MAPE)
to mniej niż 3–5% rocznie
dla prognoz od 5- do 10-letnich.
Budujemy wiele równoległych modeli, aby osiągnąć trafność estymacji niedostępną dla pojedynczych modeli.
Opublikowaliśmy setki prognoz w ciągu ostatnich 25 lat. Wiele spośród prognoz zawartych w raportach rynkowych i analizach PMR jest publikowanych w mediach. Te prognozy mogą być z łatwością poddane niezależnej ocenie trafności.
Każdy przeprowadzony proces modelowania ekonometrycznego jest archiwizowany i odpowiednio dokumentowany.
DUŻA LICZBA ANALIZOWANYCH WSKAŹNIKÓW
Analizujemy kilkadziesiąt wskaźników makroekonomicznych oraz kilkaset wskaźników branżowych. W ciągu ostatnich lat wypracowaliśmy indywidualne zestawy wskaźników i danych dla większości branż i wielu kategorii produktowych. Szeroki zbiór wykorzystywanych danych zapewnia uwzględnienie wszystkich mierzalnych czynników wpływających na wartość badanego rynku.

Przykładowe wskaźniki:
makroekonomiczne, m.in. PKB, bezrobocie, konsumpcja, inwestycje sektora publicznego i prywatnego, eksport, import, produkcja przemysłowa, produkcja określonych towarów, produkcja rolna i wydatki ze środków finansowanych z funduszy unijnych
wpływające na popyt, np. wynagrodzenia, dochód rozporządzalny konsumentów oraz firm, świadczenia z programów socjalnych, nakłady inwestycyjne firm i sektora publicznego, wielkość ruchu turystycznego i liczba pracowników
wpływające na podaż, np. liczba sklepów, biur, punktów usługowych, firm i wielkość produkcji rolnej
cenowe, np. ceny dóbr i usług konsumpcyjnych, ceny producentów, ceny surowców rolnych i energetycznych, ceny energii elektrycznej i gazu
dotyczące planów inwestycyjnych oraz prowadzonej polityki monetarnej państwa, w tym m.in. wysokość stóp procentowych, planowane wydatki na drogi, koleje i inwestycje energetyczne
demograficzne w szczegółowym rozbiciu na wiek, płeć oraz lokalizację
10/08/2023
Trafność rocznych prognoz dla rynku elewacji
Ocena trafności prognostycznej dla rynku elewacji Średni bezwzględny błąd procentowy prognozy wielkości rynku elewacji wyniósł 1,9%.     Błąd ten był niski również w podziale na segmenty rynku, gdzie wyniósł średnio 1,6%.    Trafność prognoz obliczyliśmy za pomocą średniego bezwzględnego błędu procentowego (MAPE), który określa, jak bardzo prognozy PMR różniły się średnio od rzeczywistych wartości:    […]
10/08/2023
Trafność rocznych prognoz dla handlu detalicznego na rynku kosmetycznym
Ocena trafności prognostycznej dla rynku kosmetycznego Trafność prognoz obliczyliśmy za pomocą średniego bezwzględnego błędu procentowego (MAPE), który określa, jak bardzo prognozy PMR różniły się średnio od rzeczywistych wartości:     Kluczową barierą w zgodnym ze sztuką sprawdzeniu trafności prognoz była częściowa zmiana danych historycznych, wynikająca z uwzględnienia nowych informacji i weryfikacji niektórych szacunków dotyczących wartości […]
10/08/2023
Trafność rocznych prognoz dla rynku płatnej telewizji i usług VOD
Ocena trafności prognostycznej dla rynku płatnej telewizji i usług VOD Trafność prognoz obliczyliśmy za pomocą średniego bezwzględnego błędu procentowego (MAPE), który określa, jak bardzo prognozy PMR różniły się średnio od rzeczywistych wartości:     gdzie n to liczba okresów (lat), dla których prognozowana jest zmienna.    Kluczową barierą w zgodnym ze sztuką sprawdzeniu trafności prognoz […]
10/08/2023
Trafność rocznych prognoz rynku prywatnej opieki zdrowotnej
Ocena trafności prognostycznej dla rynku rywatnej opieki zdrowotnej Trafność prognoz obliczyliśmy za pomocą średniego bezwzględnego błędu procentowego (MAPE), który określa, jak bardzo prognozy PMR różniły się średnio od rzeczywistych wartości:     gdzie n to liczba okresów (lat), dla których prognozowana jest zmienna.    Prezentujemy błędy MAPE wyliczone bezpośrednio z danych i prognoz z lat […]

DOBÓR WŁAŚCIWEJ METODY

Korzystamy z szeregu metod statystycznych, zarówno analizy szeregów czasowych, takich jak np. ARIMA, VAR, GARCH czy OLS, jak i innych metod analizy statystycznej jak ANOVA i analizy skupień. Za każdym razem wybieramy najlepsze metody w zależności od modelowanego zjawiska, ilości, rodzaju i jakości danych.

Korzyści dla klienta:

  • potrafimy dobrać najlepszą metodę do danych dostępnych w naszych bazach lub danych przekazanych nam przez klienta, aby stworzyć najlepszą możliwą w danej sytuacji prognozę;
  • ograniczamy do minimum niepewność wynikającą z kwestii doboru metod statystycznych, dzięki czemu klient może skupić się jedynie na merytorycznej analizie założeń związanych bezpośrednio z ekonomią i rynkiem.

KLAROWNOŚĆ KOMUNIKACJI

Dbamy o to, aby wskaźniki zawarte w naszych modelach były zrozumiałe dla użytkowników

Korzyści dla klienta:

  • każda prognoza dostarczana jest wraz ze zwięzłą prezentacją sposobu jej interpretacji;
  • wszystkie istotne zmienne użyte w prognozach są opisane w prosty sposób, aby umożliwić ich łatwą interpretację przez menedżerów i analityków;
  • klient zyskuje wiedzę nie tylko o najbardziej prawdopodobnym według nas scenariuszu wydarzeń w przyszłości, ale też o kluczowych czynnikach ryzyka dla realizacji prognoz oraz ich potencjalnych skutkach dla analizowanego rynku i gospodarki ogółem.
Szukasz najlepszego rozwiązania dla dalszego rozwoju swojej firmy?

Porozmawiaj z nami już dzisiaj!

Monika Szczypta

Senior Business Development Manager

 

Tel.: +48 607 979 580