예측의 기본 형태에는 주관적 예측과 객관적 예측이 있습니다.
1. 주관적 예측:
실증적 판단 방법으로도 알려진 이는 추정과 평가를 기반으로 하는 정성적 예측 방법입니다. 시장조사 방법, 집단 예측 방법 토론 방법, 역사적 유추, 델파이 방법 등
2. 객관적 예측:
시계열 분석 및 인과관계 방법 포함.
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주관적 예측과 객관적 예측의 차이점:
1. 예측 방법: 주관적 예측은 주로 인간의 경험, 판단, 추측에 의존합니다. 정해진 형식이나 단계가 없으며, 대개 개인의 지식, 경험, 관련 정보에 대한 분석 및 판단을 바탕으로 이루어집니다.
객관적 예측은 과거의 데이터를 분석하여 데이터의 패턴과 추세를 파악한 후 이러한 패턴과 추세를 활용하여 미래 상황을 예측하는 것입니다.
2. 예측 과정: 주관적 예측 과정은 일반적으로 개인의 지식, 경험 및 관련 정보 숙달에 의존하는 개인적인 사고 및 분석 과정입니다. 객관적인 예측 과정은 수학적 모델 또는 통계적 모델을 적용하여 과거 데이터를 처리하고 분석하여 데이터의 패턴과 추세를 파악한 다음 이러한 패턴과 추세를 사용하여 미래 상황을 예측하는 것입니다.
3. 영향 요인: 주관적 예측에 영향을 미치는 요인은 주로 사람들의 지식, 경험, 판단 및 관련 정보 숙달입니다. 객관적 예측에 영향을 미치는 요인은 주로 과거 데이터의 신뢰성, 규칙성, 추세 등입니다.
4. 적용 범위: 특히 일부 새로운 분야나 신흥 산업에서는 데이터 지원이 충분하지 않거나 수학적 모델을 구축할 수 없는 경우 주관적 예측이 더 적합합니다. 패턴, 주관적 예측은 종종 더 큰 이점을 갖습니다. 객관적인 예측은 금융, 경제 및 기타 분야와 같이 데이터가 충분하고 규칙성이 강한 분야에 더 적용 가능합니다.
5. 장점과 단점: 주관적 예측의 장점은 유연성과 단순성입니다. 과거 데이터에 국한되지 않으며 새로운 정보와 상황에 따라 언제든지 조정 및 수정이 가능합니다. 하지만 주관성이 강하고 개인의 경험, 지식 수준, 판단에 의해 영향을 받기 쉽고 결과에 일정한 오류가 있을 수 있다는 단점이 있습니다.
객관적 예측의 장점은 과거 데이터 분석을 기반으로 어느 정도 객관성과 정확성이 있고, 데이터의 패턴과 추세를 반영할 수 있다는 점이다. 그러나 충분한 과거 데이터 지원이 필요하고 데이터 품질과 신뢰성에 따라 결과가 영향을 받을 수 있다는 단점이 있습니다.