量化預測的定義具體是什么?

量化預測是應(yīng)用一組數(shù)學公式，套用在一連串的歷史數(shù)據(jù)中，以預測未來的結(jié)果，適用于管理者有較充足的歷史資料的情況。量化預測是使用統(tǒng)計方法檢視資料，并找出可能的模式與關(guān)系。

量化預測的種類有哪些內(nèi)容?

時間序列法(time series)

時間序列法是假設(shè)過去的趨勢將會持續(xù)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(guī)則或季節(jié)的影響，如此管理者才能辨識出最基本的趨勢。

因果法(casual methods)

因果法(casual methods)是依據(jù)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(shù)，這兩者之間的數(shù)學關(guān)系而發(fā)展出來的預測方法。因果法的基本假設(shè)：一項特定的因素直接受另一項(或多項)因素影響，且后者有較高的可預測。

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(tǒng)計技巧，如相關(guān)分析(顯示這些變數(shù)彼此之間相關(guān)程度的高低)，來發(fā)展必要的關(guān)系。

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