वित्तीय पूर्वानुमान के तरीके

आँकड़ों पर आधारित पूर्वानुमान मॉडल

मात्रात्मक मॉडल संख्यात्मक डेटा का इस्तेमाल करते हैं। जब पुराने रिकॉर्ड भरपूर हों और पिछले रुझानों के जारी रहने की उम्मीद हो, तब ये खास तौर पर अच्छा काम करते हैं।

पूर्वानुमान में होने वाली आम गलतियाँ

पूर्वानुमान बनाते या उसकी समीक्षा करते समय इन गलतियों पर ध्यान दें:

• ओवरफ़िटिंग तब होती है जब मॉडल पुराने डेटा के हिसाब से इतना ढल जाता है कि नए डेटा पर उसका प्रदर्शन खराब हो जाता है।
• सिलेक्शन बायस तब हो सकता है जब आप सिर्फ़ वह डेटा इस्तेमाल करते हैं जो आपके पहले से पसंद किए गए निष्कर्ष का समर्थन करता है।
• असामान्य डेटा किसी वास्तविक घटना या गलती, दोनों से आ सकता है। उसे पूरा हटा देने से जोखिम छिप सकते हैं। डेटा बदलने से पहले उसकी जाँच करें।

हमारा होम पेज बताता है कि कारोबार की योजना और निवेश के फैसलों में पूर्वानुमान का इस्तेमाल कैसे होता है।