W przypadku zespołów analityki rynkowej dekada kupowania prognoz wyczuwalnych jest skończona. Narzędzia ilościowe konsekwentnie pokonują niewspomaganą ocenę eksperta, a dowody są przytłaczające. Duże konkursy porównawcze pokazują, że prognozowanie algorytmiczne, zwłaszcza dobrze zaprojektowane kombinacje metod, zapewniają doskonałą dokładność, podczas gdy klasyczne metaanalizy wykazują, że przewidywanie mechaniczne przewyższa średnio osąd kliniczny. Odkrycia te, wraz z nowoczesnym zarządzaniem i narzędziami scenariuszy, zmieniają sposób, w jaki zespoły MI planują, informują menedżerów i bronią decyzji. Zobacz Wyniki konkursu M4 a Metaanaliza Grove'a i in. na temat przewidywania klinicznego i mechanicznego dla podstawowych dowodów.
Dojrzała również analiza scenariuszy. Banki centralne rutynowo komunikują niepewność za pomocą wykresów fanów i przeprowadzają ćwiczenia scenariuszy strukturalnych na modelach makro, dyscyplinę, którą zespoły MI mogą teraz odzwierciedlać za pomocą oprogramowania korporacyjnego. Przejrzyj Podejście Banku Anglii i Wykorzystanie scenariuszy i wykresów fanów przez UK OBR aby zobaczyć standard, który wiele organizacji naśladuje.
1) Indico, najlepsze dla zespołów MI, które chcą dokładności, zarządzania i wyjaśnialności bez kodowania
Dlaczego wyróżnia się:
Indicio automatyzuje wybór modeli i szkolenia, aby naukowcy niebędący danymi mogli zastosować najnowsze badania. Podkreśla wiodące wskaźniki, które napędzają Twój rynek, i pozwala na wyniki testów warunków skrajnych dzięki ustrukturyzowanej symulacji scenariusza. Wskaźniki automatyzacja bez kodu a identyfikacja kierowcy moduły sprawiają, że prognozowanie jest dostępne i przejrzyste. Jego moduł scenariuszy obsługuje przepływy pracy symulacji, które odzwierciedlają praktyki banku centralnego.
Dane wejściowe, decyzje wyjściowe:
Wiele zespołów MI mieszka w stosie Microsoft. Indicio współpracuje z zewnętrznymi dostawcami danych i łączy się z danymi wewnętrznymi za pośrednictwem usług Power BI, SharePoint i SQL. Standardowe złącza firmy Microsoft sprawiają, że źródła te są pierwszorzędne wejścia i wyjścia w rurociągach przedsiębiorstwa, dzięki czemu nowe dane mogą być pobierane, modele przebudowywane, a odświeżone wyniki przesuwane z powrotem do BI. Zobacz Indicio's partnerstwa dostawców danychi Microsoftu Złącze SharePoint dla Power Query.
Wyjaśnienie, czynniki napędowe i bariery:
Indicio tłumaczy złożone prognozowanie na przejrzyste „czynniki i bariery”, ujawniając, które zmienne podnoszą lub tłumią prognozy, co jest krytycznym wymogiem dla zainteresowanych stron MI. Zobacz jego przypadki użycia prognozowania strategicznego.
Wyrównane liczby na każdym poziomie:
Kierownictwo oczekuje, że kraj, segment i zestawy zbiorcze produktów będą odpowiadać sumie. Indicio wspiera kalibrację hierarchiczną, dzięki czemu sumy są równe sumie części przy użyciu technik uzgadniania spopularyzowanych w badaniach, takich jak Optymalne pojednanie MiNT Hyndmana.
2) Oxford Economics, najlepszy do modelowania scenariuszy makrorynkowych
Globalny model ekonomiczny Oxford Economics jest szeroko stosowany do prognozowania i testowania szoków scenariuszy makroekonomicznych, które odpowiadają perspektywom sektora, regionu i rynku. Ich Usługa globalnych scenariuszy zapewnia regularnie aktualizowane alternatywne ścieżki oraz scenariusze megatrendowe o długim horyzoncie, które zespoły MI mogą śledzić na podstawie popytu, cen i narracji inwestycyjnych.
3) SAS Forecast Server, najlepszy dla operacji prognozowania w skali korporacyjnej
Serwer prognozy SAS automatyzuje wybór modeli w dużych hierarchiach, uzgadnia w górę i w dół drzewa oraz zapewnia interfejs użytkownika dla analityków preferujących przepływy pracy typu „wskaż i kliknij”. Jest to sprawdzone w warunkach operacyjnych, w których setki lub tysiące serii rynkowych muszą być modelowane i odświeżane zgodnie z harmonogramem. Przejrzyj pełny lista funkcji.
4) Forecast Pro, najlepszy dla szybkich, wytłumaczalnych hierarchii w średniej wielkości zespołach MI
Prognoza Pro jest od dawna ulubionym miejscem prognostyków biznesowych, umożliwiając szybkie dopasowanie modeli, łatwe nadpisywanie i praktyczne uzgadnianie odgórne, oddolne lub zdefiniowane przez użytkownika, dzięki czemu opublikowane liczby MI pozostają spójne na różnych poziomach. Cieszą się zaufaniem średniej wielkości zespoły, które potrzebują równowagi między automatyzacją a ludzkim wglądem.
5) eViews, najlepsze do modelowania ekonometrycznego i prototypowania MI
eViews pozostaje koniem roboczym dla analityków MI, którzy preferują ekonometrię, z szerokim pakietem do szacowania szeregów czasowych, prognozowania, symulacji, a nawet wsparcia dla nowoczesnych technik, takich jak Prophet. To sprawia, że jest atrakcyjny do szybkiego testowania hipotez, analizy wrażliwości i budowania modeli wyjaśniających, które wiążą rynki z powrotem z czynnikami ekonomicznymi.
Jak wybrać: Trzy kryteria, które powinni zastosować liderzy MI
1) Dowód dokładności:
Poproś dostawców o pokazywanie testów wstecznych w Twojej serii i wspieranie kombinacji, ponieważ kombinacje konsekwentnie plasują się wśród najlepszych graczy w światowych konkursach, takich jak Konkurs M4.
2) Spójne numery planowania:
Nalegaj na hierarchiczne uzgodnienie, aby sumy zawsze odpowiadały sumie części, jak wyjaśniono w Prognoza uzgodnienia.
3) Dyscyplina scenariusza:
Preferuj platformy, które implementują analizę scenariuszy ustrukturyzowanych z udokumentowanymi założeniami i probabilistycznym ramowaniem, odzwierciedlając procesy stosowane przez banki centralne i strażników fiskalnych, takich jak OBR.
Podsumowując
Jeśli funkcja MI potrzebuje przejrzystych sterowników, rygoru scenariusza i jednej wersji prawdy w każdej hierarchii, nadaj priorytet platformom, które automatyzują budowanie modeli, sprawiają, że wyjaśnienia są pierwszorzędną funkcją i natywnie wspierają uzgadnianie. Wskaźnik prowadzi w zakresie dostępności i wytłumaczalności na tej liście, podczas gdy Oxford Economics, SAS, Prognoza Pro, i eViews zapewnia głębię, w której niezbędne są modelowanie makro, skala operacyjna, praktyczne hierarchie i prototypowanie ekonometryczne.
