4CF Surf the Future

I recommend 4CF as a dependable partner in Strategic Foresight and Futures Literacy for policy-making and Strategy.

Riel Miller, Foresight Director, UNESCO

Wyniki projektów, jak i sposób, w jaki były realizowane, przekonują mnie o profesjonalizmie i nowatorstwie firmy 4CF na rynku polskim.

Krystian Chmielewski, VicePresident Kongsberg Defence & Aerospace Polska

4CF provided foresight expertise at a highest level of professional skill.

Alberte Ruud, Senior Advisor, Norwegian Public Road Administration

Eksperci firmy 4CF z powodzeniem wdrożyli narzędzie do badań delfickich w czasie rzeczywistym HalnyX na potrzeby prac eksperckich.

Irena Pichola, Partner, Członek Zarządu, Deloitte Advisory Sp. z o.o.

Firma 4CF świadczy usługi z zakresu Foresightu Biznesowego na najwyższym poziomie.

Marcin Kubajczyk, Dyrektor Marketingu, Hoop Polska

Zastosowanie: Wszędzie tam, gdzie dostępne są wartościowe dane można posłużyć się modelowaniem statystycznym. Należy jednak metodę tą traktować jako punkt wyjścia (benchmark) dla innych scenariuszy czy wizji przyszłości. Zakończenie badania przyszłości na modelowaniu może być zwodnicze.  

 

Metoda: Dzisiejsze metody modelowania statystycznego i prognozowania rozwijały się od lat 50-tych XX. Poczynając od prognozowania popytu przy pomocy takich narzędzi jak średnie ruchome i wygładzanie wykładnicze, przez bardziej zaawansowane metody oparte na założeniu, że popyt ma swoją strukturę, prawidłowości (np. wzorce zachowań konsumentów), takie jak metoda uśredniania Wintera, szeregi Fouriera czy metoda Boxa-Jenkinsa (ARIMA) (Lapide, 1997), a na zaawansowanej analizie wpływu różnego rodzaju działań (marketingowych, cenowych) ze strony samych firm, uchwyconych w modelach ekonometrycznych – początkowo prostych, z czasem bardziej zaawansowanych, wykorzystujących moc oprogramowania statystycznego i prognostycznego opartego na regresji wielokrotnej, sieciach neuronowych czy algorytmach genetycznych (Lapide, 1997)

Obecnie metody modelowania statystycznego dzieli się na dwie główne gałęzie:

  • oparte o szeregi czasowe, gdzie ekstrapolujemy dane historyczne używając do tego metody dającej najlepsze statystyczne dopasowanie. Zakładamy przy tym, że przejawiająca się w danych historycznych prawidłowość będzie także występowała w przyszłości (średnia ruchoma, wygładzanie wykładnicze, trend, dekompozycja, metoda Boxa-Jenkinsa (ARIMA)).
  • bazujące na modelowaniu przyczynowo-skutkowym, do których zalicza się modele ekonometryczne. W modelach tych kluczowe jest zdefiniowanie przyczyny (zwanej zmienną niezależną/objaśniającą) i skutku (zwanego zmienną zależną/objaśnianą). Wielkość zmiennej zależnej – jak sama nazwa wskazuje – zależy od wielkości zmiennej/zmiennych niezależnych. Do tej gałęzi można zaliczyć metody od prostej regresji przez bardziej skomplikowane modele ekonometryczne do metod opartych na sieciach neuronowych (Jain, 2006a). Do modeli przyczynowo-skutkowych zaliczamy także modele oparte o dynamikę systemów.

 

W praktyce możemy mówić także o kombinacji metod – czyli „drzewie decyzji i prognoz”  – gdzie prognozy zmiennych są podstawą do tworzenia na tej bazie dalszych prognoz i tak dalej, aż do otrzymania ostatecznej prognozy niezbędnej w procesie decyzyjnym. Każda ze zmiennych może wtedy być otrzymana inną metodą.  Także do prognozowania jednej zmiennej czasami dobrze jest użyć kilku metod. Można wtedy uzyskać ostateczną prognozę na przykład poprzez uśrednienie wartości otrzymanych różnymi sposobami: z modeli tendencji rozwojowej, autoregresyjnego, ekonometrycznego.

4CF legitymuje się licznymi zrealizowanymi z sukcesem projektami statystycznymi, których wyniki pozwoliły zoptymalizować strategie i polityki publiczne. Jako jedyna w Polsce firma opieramy nasz foresight strategiczny na silnej podstawie ilościowej, integrując metody z domeny matematyki, badań społecznych i psychologii, wsparte silnikami analitycznymi i innymi innowacjami informatycznym.

Dzięki modelowaniu statystycznemu można także dokońać dekopozycji czynników wpływających na poziom sprzedaży, o czym można przeczytać tutaj

 

FACEBOOK