- Выбор направления обучения -

Главная >> курсы менеджмента >> Бизнес - прогнозирование

Данный курс рассчитан для менеджеров и аналитиков, решающих задачи сбора и систематизации бизнес информации, мониторинга профильного рынка, оценки эффективности достигнутых результатов. Курс предоставляет слушателю основы управления процессом прогнозирования, которые он сможет использовать для подготовки индивидуальных прогнозов и далеко идущих планов. В ходе курса широко используются практические деловые примеры, позволяющие увидеть связь между теоретическими концепциями и их практическим применением.
Программа курса поможет изучить методы, используемые для прогнозирования неопределенного будущего с целью помочь менеджерам в принятии наилучшего решения.
Так как основной акцент делается на то, чтобы научить менеджера использовать математический аппарат для принятия бизнес решений, предполагается, что слушатель знаком с вводным курсом высшей математики и является уверенным пользователем ПК.
 

Учебная программа:

1. Введение в теорию прогнозирования.
1.1. Необходимость в прогнозировании.
1.2. Типы прогнозирования.
1.3.Этапы прогнозирования.
1.4.Компьютерные пакеты для решения задач прогнозирования.

2. Изучение основных статистических понятий.
2.1. Описание данных с помощью численного суммирования.
2.2. Графическое представление числовой информации.
2.3. Вероятность распределения.
2.4. Корреляционный анализ.
2.5. Аппроксимация данных прямой линией.

3. Исследование наборов данных и выбор метода прогнозирования.
3.1. Изучение наборов данных, являющихся временными рядами.
3.2. Исследование данных с помощью автокорреляционного анализа.
3.3. Выбор метода прогнозирования.
3.4. Измерение ошибки прогноза.
3.5. Оценка адекватности выбранного метода прогнозирования.

4. Методы прогнозирования.
4.1. Методы прогнозирования, основанные на усреднении.
4.2. Методы экспоненциального сглаживания.
4.3. Применение прогнозирования в менеджменте.
5. Временные ряды и их компоненты.
5.1. Тренд.
5.2. Прогноз тренда.
5.3. Сезонность.
5.4. Прогноз сезонного временного ряда.

6. Прогнозирование с помощью простой линейной регрессии.
6.1. Прямая регрессия.
6.2. Стандартная ошибка оценки.
6.3. Прогнозирование величины Y .
6.4. Проверка гипотез.
6.5. Анализ остатков.
6.6. Преобразование переменных.

7. Многомерный регрессионный анализ.
7.1. Построение статистической модели многомерной регрессии.
7.2. Значимость регрессии.
7.3. Прогнозирование будущих значений зависимой переменной .
7.4. Фиктивные переменные.
7.5. Выбор «наилучшего» уравнения регрессии.
7.6. Регрессионная диагностика и анализ остатков.
7.7. Предостережения при прогнозировании.
7.8. Пример 1. Прогнозы в бейсболе.
7.9. Пример 2. Прогноз выручки для ресторана.

8. Элементы субъективной оценки в прогнозировании.
8.1. Кривые роста.
8.2. Метод написания сценария.
8.3. Комбинирование прогнозов.

9. Управление процессом прогнозирования.
9.1. Процесс прогнозирования.
9.2. Контроль над процессом прогнозирования.
9.3. Ещё раз об этапах прогнозирования.
9.4. Служба прогнозирования.
9.5. Затраты на прогнозирование.
9.6. Будущие прогнозирования.