prognosemetoder

Prognosemetoder er systematiske tilnærminger for å anslå framtidige forhold basert på historiske data og faglig kunnskap. De brukes i næringsliv, offentlig sektor og forskning for å støtte beslutninger, planlegging og risikovurdering. Metodene skilles ofte i kvantitative og kvalitative tilnærminger.

Kvantitative prognosemetoder bruker tall og observerbare mønstre. Vanlige teknikker inkluderer tidsseriemodeller som ARIMA og eksponentielt glatting, samt regresjonsmodeller og mer avanserte maskinlæringsmetoder som beslutningstrær og gradient boosting. Dataenes kvalitet, samt antakelser om stabilitet og sesongmønstre, påvirker modellvalget. Nøyaktigheten måles ofte med feilmål som MAPE eller RMSE, og modellene valideres gjennom hold-out tester eller kryssvalidering.

Kvalitative prognosemetoder er basert på ekspertvurderinger og diskusjoner. Eksempler er Delphi-metoden, ekspertpaneler, scenarioplanlegging og innsikt fra beslutningstakere. Slike metoder er spesielt nyttige når data er begrenset, når fremtiden innebærer høy usikkerhet eller ved straks endringer i strukturelle forhold.

Hybridtilnærminger kombinerer kvantitative data med kvalitative innspill for å redusere usikkerhet og forbedre robustheten. Valg av metode avhenger av problemstilling, tilgjengelige data og krav til forklarbarhet.

Viktige hensyn inkluderer datakvalitet, usikkerhet og behov for tilbakevalidering og dokumentasjon av antakelser og begrensninger. Prognosemetoder krever regelmessig oppdatering etter ny data og endrede forhold.