Тоды могут быть простыми или причинными (объяснительными). При простом

Прогнозировании данные за прошлые периоды проецируются в будущее без

Объяснения будущих тенденций. Причинное, или объяснительное, прогнози-

Рование пытается объяснить функциональные различия между оцениваемой

Переменной (зависимая переменная) и переменной или переменными, которые

Отвечают за изменения (независимые переменные). Несмотря на частое исполь-

Зование качественного прогнозирования (на основе мнений), использование

Количественных методов быстро растет. Недавний опрос, проводимый Institute

Of Business Forecasting, показал, что временные модели, экстраполирующие

данные за прошедшие периоды в будущее, использовались 60% опрошенных

компаний. Причинные модели прогнозирования использовались 24% компа-

ний, в то время как качественными методами пользовались только 8%. Однако

Это исследование также показало, что члены различных функциональных под-

Разделений компаний (маркетинг, производство, финансы и продажи) перио-

Дически встречаются для рассмотрения количественных прогнозов и при не-

Обходимости, высказывают свои мнения, чтобы прийти к итоговому прогнозу.

Такая практика применялась в 78% опрошенных компаниях. Однако в резуль-

Тате более раннего исследования производственных компаний был сделан вы-