Khi phát triển dự báo doanh số bán hàng, một cách tiếp cận tích hợp là rất quan trọng, sử dụng đồng thời một số phương pháp dự báo và so sánh các kết quả thu được. Trong số các phương pháp này, phổ biến nhất là:

1) Phương pháp đánh giá chuyên gia (gồm ý kiến ​​của một nhóm các nhà quản lý và tổng hợp ý kiến ​​của nhân viên kinh doanh). Phương pháp lập dự báo này phù hợp nhất cho các doanh nghiệp mới chưa có đủ kinh nghiệm sử dụng các phương pháp khác. Phương pháp này cũng được áp dụng khi không có tính toán chi tiết về tình trạng thị trường, không có số liệu thống kê đầy đủ về xu hướng bán hàng của một số loại sản phẩm.

2) Phép ngoại suy xu hướng và chu kỳ. Khi sử dụng phương pháp này không tránh khỏi sai sót nhưng nó thường được sử dụng trong dự báo doanh số bán hàng, tỷ lệ dự báo hậu quả của các hiện tượng kinh tế - xã hội thấp không góp phần mang lại độ chính xác cao cho dự báo. Có thể áp dụng phương pháp này nếu nhà phân tích có sẵn lượng thông tin khổng lồ về các lĩnh vực hoạt động khác nhau của công ty trong 10 năm qua.

Việc sử dụng phương pháp này dựa trên các kỹ thuật sau:

A) Định nghĩa đường trung bình động.

Sơ đồ bán sản phẩm thường có tính chất co thắt. Tính trung bình các kết quả quan sát sẽ cho phép bạn xây dựng một đường cong bán hàng theo thời gian. Một số quan sát thích hợp được tính trung bình. Có thể sử dụng phần tư, nghĩa là cộng ba kết quả đầu tiên và chia tổng cho ba. Sau đó, kết quả của quan sát thứ hai, thứ ba và thứ tư được cộng lại và chia cho ba, v.v. Kết quả là một đường trung bình động hàng quý. Lịch trình được xây dựng để xác định các giá trị bán hàng tiềm năng.

B) Làm trơn các mô hình.

Theo thời gian, nhiều quan sát được thực hiện và kích thước của các lỗi dự đoán được xác định. Đồng thời, có vẻ hợp lý khi tính đến những sai lầm trong quá khứ khi dự đoán tương lai. Một cách là thêm một tỷ lệ phần trăm cố định của lỗi tháng trước vào doanh số bán hàng thực tế của tháng trước và sử dụng kết quả để dự đoán tháng tiếp theo. Với phương pháp này, có thể thu được các dự báo ngắn hạn khá tốt. Những dự báo như vậy rất hữu ích cho việc lập kế hoạch sản xuất và quản lý hàng tồn kho, nhưng thực tế không thể áp dụng cho việc lập kế hoạch tài chính.

3) Dự báo về danh mục đơn đặt hàng, nghĩa là trên cơ sở các đơn đặt hàng hiện có hoặc dự kiến ​​của những người mua sản phẩm tiềm năng, điều này tốt hơn cho việc hình thành khối lượng bán hàng trong các ngành công nghệ cao. Việc áp dụng phương pháp này đòi hỏi phải nghiên cứu đặc biệt về các ngành công nghiệp chính tiêu thụ sản phẩm của doanh nghiệp này, việc thu thập và xử lý các tài liệu thống kê và thực tế quan trọng. Phương pháp này được ưa thích trong các lĩnh vực liên hợp nguyên liệu thô và năng lượng, cũng như trong các doanh nghiệp sản xuất linh kiện và lắp ráp.

4) Phân tích tương quan, nghĩa là xác định các yếu tố có ý nghĩa thống kê ảnh hưởng đến việc bán sản phẩm của công ty. Với sự trợ giúp của mối quan hệ tương quan, mức độ chặt chẽ của mối quan hệ giữa mức độ bán hàng và các kết quả khác nhau của hoạt động kinh tế của doanh nghiệp được xác định, tác động đến doanh số bán hàng có thể được chứng minh và chứng minh một cách hợp lý. Do đó, các yếu tố quan trọng nhất được xác định và xếp hạng (theo mức độ ảnh hưởng của chúng), tùy thuộc vào việc khối lượng bán hàng có thể thay đổi trong tương lai. Phương pháp này đòi hỏi nghiên cứu đặc biệt và tốn kém. Các kết quả chính xác nhất có thể thu được trong các ngành kinh tế ổn định nhất.

Hiệu quả của việc áp dụng một phương pháp cụ thể hoàn toàn phụ thuộc vào điều kiện cạnh tranh và đặc thù hoạt động kinh tế của doanh nghiệp và chỉ có thể được xác định trong hệ thống các hoạt động nghiên cứu thị trường chung. Trong các công ty định hướng tiếp thị, một số dự báo được thực hiện bằng nhiều phương pháp khác nhau (3-4 phương pháp). Các ước tính kết quả sau đó được so sánh để xác định những khác biệt mới xuất hiện trong các ước tính. Dự báo thường được coi là chính xác nếu chênh lệch giữa doanh số ước tính và doanh số thực tế không vượt quá 5%. Nếu những khác biệt này là đáng kể (mức chênh lệch giá trị của các chỉ số dự báo doanh số theo các phương pháp khác nhau vượt quá 10%), thì rất có thể đã xảy ra lỗi khi tổng hợp dự báo doanh số bằng bất kỳ phương pháp nào.

Dự báo- các hoạt động nhằm xác định và nghiên cứu các giải pháp thay thế khả thi cho sự phát triển trong tương lai của công ty. Vai trò chính ở đây được giao cho việc dự báo việc bán sản phẩm. Mục đích chính của dự báo là xác định xu hướng của các yếu tố ảnh hưởng đến tình hình thị trường.

Khi dự báo, họ thường phân biệt dự báo ngắn hạn - 1 - 1,5 năm, trung hạn - 4 - 6 năm và dài hạn - 10 - 15 năm.

Sự nhấn mạnh chính vào dự báo ngắn hạnđược thực hiện trên cơ sở đánh giá định lượng và định tính những thay đổi về khối lượng sản xuất, cung và cầu, mức giá và chỉ số, tỷ lệ tiền tệ và điều kiện tín dụng. Các yếu tố tạm thời, ngẫu nhiên cũng được tính đến.

trung hạn và dự báo dài hạn dựa trên hệ thống dự báo - cung cầu, hạn chế về bảo vệ môi trường, thương mại quốc tế.

Các phương pháp định lượng chính thức (giai thừa, phân tích thống kê, mô hình toán học), phương pháp đánh giá chuyên gia dựa trên kinh nghiệm và trực giác của các chuyên gia trong một sản phẩm và thị trường nhất định được sử dụng làm công cụ dự báo.

Các dự báo quan trọng nhất trong hoạt động của các công ty là dự báo doanh số bán hàng, trong quá trình phát triển có thể sử dụng các phương pháp chính sau:

• khảo sát một nhóm người đứng đầu các dịch vụ và phòng ban khác nhau của công ty, cũng như tổng hợp đánh giá của các đại lý bán hàng cá nhân của doanh nghiệp và trưởng các phòng kinh doanh của doanh nghiệp - dự báo là trung bình của ý kiến ​​​​của họ. Phương pháp này được sử dụng cho các công ty mới chưa có kinh nghiệm sử dụng các phương pháp khác và cả khi không có thông tin chi tiết về xu hướng phát triển thị trường. Trong khuôn khổ của phương pháp này, có thể tính đến các đặc điểm khu vực về nhu cầu và điều kiện bán sản phẩm của công ty;
• dự báo dựa trên doanh thu trong quá khứ - tốc độ tăng trưởng doanh thu của năm báo cáo so với năm trước được xác định và giả định tốc độ tăng trưởng đạt được sẽ được duy trì trong các năm tiếp theo:
  Doanh thu năm sau = Doanh thu năm báo cáo x (Doanh thu năm nay: Doanh thu năm trước).
  Phương pháp này được sử dụng cho các thị trường có môi trường thị trường ổn định, chủng loại ít thay đổi, kim ngạch biến động nhẹ và tiến bộ khoa học công nghệ chậm chạp;
• phân tích xu hướng, chu kỳ và các yếu tố ảnh hưởng đến doanh số bán hàng. Các yếu tố quan trọng nhất bao gồm: xu hướng tăng trưởng dài hạn của công ty, biến động theo chu kỳ trong hoạt động kinh doanh, thay đổi doanh số bán hàng theo mùa, thay đổi kỹ thuật, sự xuất hiện của đối thủ cạnh tranh mới, v.v. Phương pháp này được sử dụng để dự báo dài hạn cho khoảng thời gian từ ít nhất 3-5 năm và áp dụng nhiều nhất trong các hoạt động sử dụng nhiều vốn;
• phân tích tương quan - bổ sung cho phương pháp trước đó, nhưng dựa trên việc sử dụng các phương pháp phân tích thống kê phức tạp hơn. Mối quan hệ chặt chẽ giữa mức độ bán hàng với các nhân tố ảnh hưởng được bộc lộ, trên cơ sở đó xếp các nhân tố theo mức độ ý nghĩa. Phương pháp này đòi hỏi chi phí cao đi kèm với nghiên cứu thị trường chuyên sâu và cho kết quả chính xác nhất ở những thị trường có sự kết hợp ổn định;
• dự báo dựa trên "thị phần" doanh số bán hàng của công ty Doanh số bán hàng được dự đoán là tỷ lệ phần trăm thị phần của công ty trong ngành. Thị phần của công ty trong tổng doanh số bán hàng trên thị trường được tính toán. Khi sử dụng phương pháp này, điều quan trọng là phải chắc chắn về tính chính xác của dự báo doanh số cho toàn bộ thị trường và không tính đến cạnh tranh phi giá cả;
• phân tích sử dụng cuối— dự báo dựa trên khối lượng đơn đặt hàng dự kiến ​​của các khách hàng chính của công ty. Tổng doanh thu thường vượt quá con số này theo một tỷ lệ phần trăm nhất định. Phương pháp này yêu cầu nghiên cứu về các ngành công nghiệp chính tiêu thụ sản phẩm của công ty, và tốt nhất là trong các lĩnh vực tổ hợp nguyên liệu và năng lượng cũng như trong các công ty sản xuất thành phẩm và lắp ráp;
• phân tích phạm vi sản phẩm- dự báo doanh số cho các loại sản phẩm riêng lẻ được tập hợp lại và tạo thành doanh thu theo kế hoạch của công ty. Phương pháp này phù hợp với các công ty đa dạng hóa; độ chính xác của nó phụ thuộc vào nghiên cứu chi tiết về thị trường cho từng loại sản phẩm;
• tiếp thị thử nghiệm - một trong những cách tiếp cận chính xác nhất để dự báo doanh thu. Sản phẩm mới và hệ thống quảng cáo trên thị trường (giá cả, loại hình quảng cáo, kênh phân phối, loại bao bì) được thử nghiệm ở một thị trường khu vực nhỏ, sau đó thông tin về khối lượng bán hàng trên đó được phân phối cho toàn bộ doanh số bán hàng. thị trường của công ty;
• phương pháp phân phối xác suất tiêu chuẩn- ba loại dự báo bán hàng được xác định theo cách của chuyên gia: O - dự báo lạc quan; TẠI - dự báo có thể xảy ra nhất; P -đánh giá bi quan về dự báo doanh thu. Tiếp theo, giá trị kỳ vọng của dự báo doanh thu (C) được tính theo công thức

C \u003d (O + 4V + P): 6.

Độ lệch chuẩn (CO)được tính như C0 = (0 − P): 6. Theo lý thuyết thống kê chung, giá trị có thể xảy ra nhất của biến - doanh số bán hàng với xác suất 95% sẽ nằm trong khoảng C ±2 SD.

Hiệu quả của việc áp dụng một phương pháp cụ thể phụ thuộc vào các chi tiết cụ thể của công ty. Dự báo thường được coi là chính xác nếu độ lệch của doanh thu thực tế so với kế hoạch không quá 5%.

Dự báo doanh số bán hàng là cơ sở để lập kế hoạch sản xuất và tiêu thụ sản phẩm của công ty.

Theo các dự báo do CES tổng hợp, nhu cầu năng lượng của các quốc gia thuộc thị trường chung trong giai đoạn 1970-1985. sẽ tăng hơn gấp đôi - lên tới khoảng 1,8-2,0 tỷ tấn về nhiên liệu tiêu chuẩn và mức tăng trung bình hàng năm sẽ vào khoảng 5%. Theo ước tính, tỷ trọng của ngành công nghiệp trong tổng tiêu dùng sẽ là 55%, hộ gia đình - 32% và vận tải - 13%. Cơ cấu cân bằng nhiên liệu của các quốc gia trong thị trường chung vào năm 1985 sẽ như sau (tính theo%) dầu - 65 khí tự nhiên - 15 nhiên liệu rắn - 9 hạt nhân và thủy điện - 11.

Theo mức độ bao phủ của các nhiệm vụ quản lý AIT, xử lý dữ liệu điện tử được phân biệt, khi sử dụng máy tính mà không sửa đổi phương pháp và tổ chức các quy trình quản lý, dữ liệu được xử lý với giải pháp cho các vấn đề kinh tế riêng lẻ và tự động hóa quản lý. Trong trường hợp thứ hai, các thiết bị máy tính, bao gồm siêu máy tính và PC, được sử dụng để giải quyết các vấn đề chức năng tích hợp, hình thành báo cáo thường xuyên và làm việc ở chế độ thông tin và tham chiếu để chuẩn bị các quyết định quản lý. Nhóm này cũng có thể bao gồm hỗ trợ ra quyết định AIT, cung cấp việc sử dụng rộng rãi các mô hình và PPP cho công việc phân tích và hình thành dự báo, lập kế hoạch kinh doanh, ước tính hợp lý và kết luận về các quy trình đang nghiên cứu, hiện tượng thực hành kinh tế tùy ý. Nhóm này cũng bao gồm shi-

A. Kiểm tra xem giá có gần với dự báo cho Làn sóng thứ năm không

Việc lập trình các thanh căn chỉnh theo thời gian dễ dàng hơn nhiều, nhưng chúng không tốt cho việc phân tích như các thanh căn chỉnh theo thị trường. Hãy lấy trái phiếu làm ví dụ. Mặc dù thị trường trái phiếu mở cửa lúc 8:20 sáng, kết thúc nửa giờ đầu tiên lúc 8:50, nhưng các thanh căn chỉnh thời gian sẽ bắt đầu đo lường thị trường này lúc 8:00 sáng, kết thúc thanh đầu tiên lúc 8:30. trường hợp, 1/2 giờ đầu tiên (8 00-8 30) sẽ chỉ bao gồm 10 phút dữ liệu thực tế đến từ thị trường. Thanh nửa giờ thứ hai sẽ chỉ chứa thông tin trong 20 phút của nửa giờ đầu tiên và 10 phút của nửa sau của giờ giao dịch. Một ví dụ khác về các thanh căn chỉnh theo thời gian tạo ra các mức cao, thấp và dữ liệu cuối cùng "sai" sẽ là SP hàng giờ. Trong trường hợp này, thanh SP hàng giờ đầu tiên chứa thông tin từ 9:00 sáng đến 10:00 sáng, mặc dù nó không bắt đầu cho đến 9:30 Giờ thứ hai bắt đầu lúc 10:00, kết thúc lúc 11:00 sáng, thay vì đúng bắt đầu lúc 10:30 và kết thúc lúc 11:30 sáng. Rõ ràng, nếu mức cao, mức thấp và dữ liệu mới nhất cho các biểu đồ trong ngày này là "không chính xác", thì tất cả các dự báo được thực hiện từ chúng cũng không chính xác. Đừng để cảm giác hài lòng làm bạn mù quáng. Một số nhà giao dịch đã sử dụng tính toán thanh căn chỉnh theo thời gian trong nhiều năm với kết quả dưới mức trung bình. Nhiều người trong số những nhà giao dịch này hoàn toàn không biết những dự đoán này được thực hiện như thế nào. Tôi đảm bảo với bạn rằng hiệu suất kém của các chỉ báo có thể là kết quả của dữ liệu không phù hợp mà chúng được tính toán, hơn là sự không hoàn hảo của bản thân các chỉ báo hoặc sự hiểu lầm của nhà giao dịch về các quy tắc sử dụng chúng.

Dự báo này dựa trên dữ liệu từ Bộ Kinh tế Liên bang Nga, dự báo

Do đó, sự nhất trí của đa số các chuyên gia không phải lúc nào cũng là tiêu chí cho độ tin cậy của các đánh giá. Do đó cần có sự lựa chọn cẩn thận của các chuyên gia. Thực tế là khi thảo luận nhiều vấn đề, nhất là những vấn đề phi tiêu chuẩn, ví dụ như dự báo tình hình thị trường trong điều kiện kinh tế chính trị bất ổn, cần có sự tham gia của các chuyên gia có trình độ cao. Các dự báo được thực hiện bởi các chuyên gia trung bình sẽ tốt nhất dựa trên các ước tính truyền thống, theo thói quen, trong khi các chuyên gia có trình độ cao sẽ khám phá và đánh giá các yếu tố tiềm ẩn.

Ví dụ, các nhà sản xuất thức ăn trẻ em có thể nghĩ rằng doanh số bán hàng của họ phụ thuộc vào tỷ lệ sinh (đúng như vậy). Doanh số bán máy xúc phụ thuộc vào khối lượng xây dựng nhà ở. Vì vậy, cần phải thu thập dữ liệu về các lĩnh vực/ngành công nghiệp liên quan đến một sản phẩm cụ thể và phân tích mối tương quan của thông tin này với dữ liệu về doanh số bán hàng của nó. Nhược điểm là bạn có thể sử dụng sai mối quan hệ hoặc nhiều chỉ số khác nhau cùng một lúc. Tuy nhiên, phương pháp này rất hữu ích để giải thích một số xu hướng và thậm chí để kiểm tra các dự báo được thực hiện bằng cách sử dụng chuỗi thời gian hoặc ước tính chủ quan.

Các yếu tố được tính đến trong dự báo dựa trên kinh nghiệm sẽ thay đổi không chỉ dưới tác động của các xu hướng phát sinh trong một khoảng thời gian nhất định mà còn do kết quả của việc đánh giá các điều kiện kinh doanh chung. Điều này được phản ánh trong biên lai, những thay đổi chu đáo trong điều khoản bán hàng hoặc chính sách tín dụng. Có những điều kiện tiên quyết để cải thiện cách tiếp cận này nếu có sự khác biệt đáng kể trong thực tế giữa các vùng địa lý, người tiêu dùng hoặc kênh phân phối.

Tuy nhiên, một số nhà tiếp thị chỉ trích độ tin cậy của các dự báo dựa trên kết quả của các thí nghiệm tiếp thị như vậy. Lý do chính cho thái độ tiêu cực của họ là các đặc điểm hành vi của người mua và sự lựa chọn của anh ta phần lớn bị ảnh hưởng bởi môi trường mà việc mua hàng được thực hiện. Trong trường hợp này, nó là xa thực tế.

Bảng này cho thấy toàn bộ dự báo doanh thu mà nhiều công ty sử dụng trong việc lập ngân sách. Lưu ý rằng doanh số bán hàng trong quý đầu tiên được trình bày chi tiết để hiển thị doanh số dự kiến ​​trong mỗi ba tháng. Dự báo (đôi khi được gọi là ngân sách bán hàng) tiết lộ doanh số dự kiến ​​theo sản phẩm và theo khu vực. Dự báo tổng thể này là dự báo tổng hợp dựa trên ước tính doanh số cho từng khu vực bán sản phẩm.

Một nhược điểm khác của phương pháp được thể hiện ở các công ty lớn. Vì vậy, nếu ở mỗi cấp độ của dự báo kết hợp (tức là ở cấp độ đại lý bán hàng, quản lý khu vực), các dự báo được thực hiện với quá nhiều chỉ số ngẫu nhiên (ví dụ: đánh giá thấp), thì dự báo kết hợp do người quản lý bán hàng hàng đầu tổng hợp có thể về cơ bản là vô dụng. Nhược điểm này có thể được khắc phục bằng cách xác định mức độ ngẫu nhiên của kết quả dự báo và sử dụng hiệu chỉnh dựa trên kết quả trong quá khứ hoặc bằng cách khuyến khích tất cả các đại lý bán hàng đưa ra dự báo thực tế hơn.

Trong hầu hết các trường hợp, dự báo, được phát triển trên cơ sở nhu cầu, xác định giới hạn trên của sự phát triển cần thiết. Giới hạn dưới được thiết lập bởi dự báo được tính toán trên cơ sở phương pháp mô tả và giới hạn giữa bởi dự báo được tổng hợp bằng cách phát triển một chương trình để lấp đầy "khoảng trống".

Do đó, những quan sát về mức độ lạm phát tương đối hoặc nguyên nhân của nó (chẳng hạn như sự khác biệt về tốc độ mở rộng cung tiền) có thể được sử dụng để dự đoán những thay đổi trong tỷ giá hối đoái. Tuy nhiên, cách tiếp cận này không phù hợp với các dự báo tỷ giá hối đoái ngắn hạn. Tỷ giá có thể khác với dự báo dựa trên tính chẵn lẻ

Từ phân tích của Hình. 4.3(6) theo đó, theo dự báo lạc quan do người quản lý tài chính của chúng tôi đưa ra, chi phí của giao dịch tài chính (tức là các khoản lỗ tiềm ẩn), được hình thành tại thời điểm t=0, sẽ được thanh toán vào thời điểm t sẽ kết thúc bởi vì, theo dự báo lạc quan này, mức lợi nhuận cần thiết sẽ đạt được. Các thời điểm tương tự cho dự báo bi quan về quá trình hình thành lợi nhuận được chỉ ra trong Hình. 4.3(6) đến TJ và tương ứng. Chúng tôi sẽ tiếp tục đánh dấu quỹ đạo thực sự của quá trình thay đổi lợi nhuận trong quá trình giao dịch tài chính trong hình của chúng tôi bằng các mũi tên in đậm. Các điểm khớp nối của các mũi tên trong hình. 4.3(6) biểu thị thời điểm đưa ra các quyết định quản lý hiện tại làm thay đổi hướng dòng chảy của quy trình thực.

Dự báo với một thiên tài. Phương pháp này dựa trên ý tưởng tìm kiếm một thiên tài và nhận được dự báo trực quan từ anh ta. Phương pháp này ngăn cản việc sử dụng các phương pháp hợp lý và chính xác. Dự báo của một thiên tài không thể được xác minh, điều này gây ra nhiều rắc rối lớn cho một doanh nghiệp (hãng) hoạt động trong điều kiện thị trường.

Sự khác biệt chính là việc sử dụng các phương pháp phân tích tài chính khác nhau trong đánh giá các dự án đầu tư và kinh doanh (tính toán dòng tiền, tính toán giá trị hiện tại, đánh giá rủi ro, v.v.), do các phương pháp kế toán không cung cấp mô tả đầy đủ về các quy trình đang diễn ra và dự kiến trong tương lai. Tuy nhiên, việc sử dụng các phương pháp phân tích tài chính thường không thể thực hiện được nếu không sử dụng tài liệu kế toán, các dự báo liên quan, được biên soạn như một phần của kế hoạch tài chính của doanh nghiệp.

Các tài liệu chỉ đạo của CPSU đã phát triển một loạt các biện pháp để cải thiện hơn nữa công tác quản lý. Ở khía cạnh này, việc phát triển cải cách kinh tế trên cơ sở các nguyên tắc kế hoạch hóa mới và các động lực kinh tế để phát triển sản xuất xã hội có tầm quan trọng đặc biệt. phương pháp, và sự tham gia rộng rãi hơn bao giờ hết của những người làm việc trong quản lý. Ở giai đoạn này, việc thực hiện các

Tỷ lệ trao đổi tiền tệ của các quốc gia khác nhau. Đối với hầu hết các loại tiền tệ trên thế giới, các tỷ giá này dao động liên tục, phản ánh tình hình thay đổi trên thị trường ngoại hối. Biến động tỷ giá hối đoái ảnh hưởng trực tiếp đến toàn bộ sự phát triển của thương mại thế giới, do mức độ sinh lời của việc mua hoặc bán hàng hóa trên thị trường của các quốc gia khác nhau thay đổi. Do đó, để đưa ra quyết định về sự nhanh chóng của việc ký kết hợp đồng ngoại thương với một công ty của một quốc gia cụ thể, nên sử dụng thông tin về dự báo thay đổi tỷ giá hối đoái vào thời điểm hợp đồng được thực hiện và thanh toán được thực hiện. Hàng chục công ty trên khắp thế giới đang tham gia vào việc đưa ra các dự báo như vậy cho các ngân hàng thực hiện các giao dịch tiền tệ trên thị trường ngoại hối, cũng như các công ty thương mại.

Các phương pháp đang được xem xét được sử dụng trong lập kế hoạch dài hạn và hiện tại, nhưng chúng có thể không đủ khi đưa ra dự báo dài hạn, khi chưa biết chính xác thiết bị, công nghệ, hình thức tổ chức sản xuất sẽ là gì. Do đó, khi dự báo, một số phương pháp khác được sử dụng bổ sung.

Các chuyên gia có liên quan đã phát triển một số phương pháp cụ thể để tổng hợp và cải thiện chất lượng dự báo. Trong bảng. 8.2. mô tả ngắn gọn các loại dự báo chính thường được sử dụng cùng với việc lập kế hoạch cho các hoạt động của tổ chức. Kết quả dự báo được bao gồm trong các mục tiêu của tổ chức, được xác định bởi ban quản lý.

Trong quá trình biên soạn chương trình phát triển nền kinh tế Pháp, các dự báo đã được phát triển cho giai đoạn đến năm 1985. Trong Bảng. 16-V đưa ra dự báo về cân bằng năng lượng của Pháp cho đến năm 1985.

Tuy nhiên, sau khi dự báo này được đưa ra, nhu cầu năng lượng đã có trong năm 1968 đã đạt đến mức giả định cho năm 1970. Thực tế này buộc phải sửa đổi dự báo năng lượng. Tốc độ tăng tổng thu nhập quốc dân bình quân hàng năm theo kế hoạch sửa đổi năm 1969-1975. và năm 1976-1985. được lên kế hoạch lần lượt là 10,6 và 8,5-9,5%, và các chỉ số sản xuất công nghiệp so với năm cơ sở 1968 được ước tính vào năm 1975 và 1985. 392 và 945-1074, tương ứng. tương ứng là 438 triệu m3 và 933-1029 triệu m3, tức là tăng so với năm 1968 là 2,1 lần và 4,4-4,8 lần (Bảng 28-V).

Có thể thấy điều này khi so sánh thực tế với các dự báo của các tổ chức nổi tiếng như RAND Corporation, Ủy ban 2000, Tài nguyên cho Tương lai, Viện Hudson và một số nhà khoa học tư sản.

Dữ liệu thống kê có thể hữu ích như dữ liệu ngành theo thời gian đã được đề cập trong cuốn sách này. Chương 6 thảo luận về so sánh giữa các công ty sử dụng thông tin từ Robert Morris Associates. Với những biến động của dòng tiền trong một khoảng thời gian đủ dài, bao gồm toàn bộ chu kỳ kinh tế trong ngành, có thể tính độ lệch chuẩn của dòng tiền. Sau đó, có thể dễ dàng tính toán, đối với từng ngành, một hệ số biến thiên , với một khoảng tin cậy cụ thể , sẽ cho phép người ta tính xác suất thiếu vốn so với dự báo do nhà phân tích đưa ra dựa trên các phương pháp được mô tả trong Chương 7 và 8.

Bây giờ chúng ta hãy trình bày các dự báo về mức tiêu thụ khí đốt trên thế giới. Cũng như các dự báo về mức tiêu thụ năng lượng nói chung, chúng cũng thay đổi trong một phạm vi khá rộng. Ví dụ: Báo cáo của IIASA cho thấy một nhánh dự báo cao hơn nhiều lần so với dự báo tối thiểu, điều này cho thấy sự không chắc chắn đáng kể trong các dự báo dài hạn. Sự khác biệt giữa các tùy chọn dự báo được biên soạn bởi các tổ chức khác nhau có thể khá đáng kể. Điều này chủ yếu là do cách hiểu khác nhau về các kịch bản cao và thấp, các yếu tố đầu vào không phải lúc nào cũng được chỉ định. Phạm vi có sự khác biệt giữa các giá trị dự đoán có thể lên tới vài trăm phần trăm. Điều này một lần nữa chứng tỏ sự cần thiết phải tạo ra một hệ thống dự báo "minh bạch" cho phép xem xét linh hoạt các kịch bản phát triển toàn cầu hoặc khu vực khác nhau.

Chìa khóa để dự báo như vậy là các chỉ số về động lực trong tương lai của toàn bộ công ty, và trong số đó, điều quan trọng nhất là ước tính về khối lượng bán hàng và tỷ suất lợi nhuận ròng (một hệ số biểu thị tỷ lệ lợi nhuận ròng và tổng doanh thu. - Khoảng .khoa học ed.). Một cách để xây dựng dự báo doanh số bán hàng là giả định rằng công ty sẽ hoạt động giống như trước đây và vì vậy bạn chỉ cần ngoại suy từ các xu hướng trong quá khứ của công ty. Ví dụ: nếu trước đây doanh số bán hàng của một công ty tăng 10% mỗi năm, thì với cách tiếp cận dự báo này, có thể giả định rằng trong tương lai họ sẽ tăng với tốc độ này. Tất nhiên, nếu có bất kỳ dữ liệu kinh tế hoặc ngành nào cho thấy doanh số bán hàng của công ty sẽ tăng nhanh hơn hoặc ngược lại, chậm hơn so với trước đây, thì dự báo đó nên được điều chỉnh. Có khả năng là phương pháp dự báo ngây thơ, đơn giản này sẽ có hiệu quả như dự báo dựa trên các phương pháp tinh vi hơn. Theo quy định, dự báo doanh số bán hàng bao gồm khoảng thời gian từ một đến ba năm, nếu cố gắng kéo dài nó vượt quá các giới hạn này sẽ dẫn đến sự gia tăng tính không chắc chắn và làm giảm mạnh chất lượng của dự báo.

Bằng cách xâu chuỗi các nhà quản lý bằng dây chuyền vàng, Jenin có thể tạo ra sự căng thẳng thúc đẩy công ty tiến lên. "Chìa khóa của hệ thống," một trong những nhà quản lý của công ty giải thích, "là dự báo lợi nhuận." Sau khi dự báo được đưa ra, xem xét và thống nhất, người quản lý phải báo cáo với Jen-nin về việc thực hiện nó. Đây là cách căng thẳng phát sinh, mà thành công phụ thuộc vào. Sự căng thẳng tràn ngập toàn công ty, gây ra tham vọng, thậm chí có thể là sự phấn khích, nhưng luôn nhuốm màu lo sợ điều gì sẽ xảy ra nếu mục tiêu không đạt được 14

Dự báo hữu ích cho việc lập kế hoạch và thực hiện các thay đổi Dự báo dựa trên kinh nghiệm về hoạt động kinh doanh trong tương lai chỉ khi nó vô dụng Thực hiện dữ liệu tương tự nếu các thành phần của dự báo được xem xét cẩn thận, biện minh cho sản phẩm (hoặc tùy chọn phát triển) và những hạn chế có trong dự báo , mở để đưa ra dự đoán về số phận của sản phẩm của bạn nhưng được đặt tên. nó sẽ dễ dàng hay không tốn kém. Có một số cách để làm điều này để có được thông tin đáng tin cậy về kinh nghiệm trong quá khứ                        

Lập dự báo

Bằng chứng về tính hợp lệ của một tiêu chí có nghĩa là kết quả của bài kiểm tra có thể được sử dụng để đưa ra kết luận dưới dạng dự đoán. Do đó, quy trình cơ bản được sử dụng để thu thập bằng chứng này được gọi là dự báo ( thiết kế dự đoán).Hệ số tương quan được tính giữa kết quả bài thi và điểm sau đó của cùng một môn thi theo một tiêu chí nào đó. Chính quy trình này đã được sử dụng trong ví dụ được hiển thị bằng đồ họa trong Hình. 3.3: một mối tương quan đã được tìm thấy giữa các kết quả của một bài kiểm tra số học thu được trước nhập học vào đào tạo, và điểm được đưa ra bởi các nhà quản lý sau hai tuần học nghề.

Dự đoán theo truyền thống được coi là cách ưa thích để thu thập bằng chứng về tính hợp lệ của một tiêu chí, nhưng ứng dụng thực tế của nó có những nhược điểm nhất định. Nguyên nhân chính liên quan đến sự hiện diện của phân phối bình thường của các môn học trên toàn bộ thang điểm kiểm tra. Để sử dụng chính xác sơ đồ dự đoán, phạm vi kết quả của các đối tượng từ mẫu được sử dụng trong xác nhận kiểm tra phải đầy đủ. Do đó, việc thuê nhiều ứng viên có điểm thi thấp là cần thiết. Khá khó để thuyết phục nhà tuyển dụng về sự cần thiết của yêu cầu này. Nếu bài kiểm tra được sử dụng để tuyển chọn một công việc, thì tự nhiên người ta cho rằng những người có điểm kiểm tra thấp sẽ không thể hoàn thành tốt công việc - vậy tại sao lại thuê họ?

Một vấn đề khác có thể xảy ra với dự đoán tính hợp lệ của tiêu chí là có một khoảng thời gian giữa việc thu thập dữ liệu thử nghiệm (biến dự đoán) và thu thập dữ liệu tiêu chí. Khi các dự đoán về hành vi được mở rộng đến một tương lai xa hơn, độ chính xác của chúng giảm đi đáng kể (Henry & Hulin, 1987; Hulin, Henry & Noon, 1990). Xếp hạng giám sát, dường như là tiêu chí được sử dụng phổ biến nhất trong các nghiên cứu như vậy, có thể bị ảnh hưởng đặc biệt bởi vấn đề này vì chúng được thực hiện tại một thời điểm cụ thể và liên quan đến hiệu suất của một công việc cụ thể. Một cách để giải quyết vấn đề này là sử dụng song song (đồng thời) các phương án chứng minh tính hợp lệ theo tiêu chí.

Làm cá cược thể thao không có phân tích sơ bộ và dự đoán kết quả, có lẽ là quyết định kỳ lạ nhất của những người chơi cá cược. Để có được kết quả tích cực trong một khoảng cách dài, bạn phải dự đoán kết quả của cuộc họp và chỉ sau đó mới đưa ra quyết định đặt cược vào nó hay không. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chia sẻ những lời khuyên thiết thực, cho bạn biết cách phân tích thông tin đúng đắn và đưa ra dự đoán cho các trận đấu, cũng như đưa ra một thuật toán hành động rõ ràng.

Dự đoán các trận đấu thể thao không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Bản thân dự báo là một phân tích liên tục. Ngoài việc bạn sẽ cần xử lý một luồng thông tin khổng lồ, bạn cũng cần có khả năng sắp xếp nó theo mức độ quan trọng, cũng như "sắp xếp nó thành từng phần". Điều này có thể so sánh với một thư viện lớn. Một số lượng lớn sách đã được mang đến cho bạn, bạn phải sắp xếp theo thể loại, tác giả, tầm quan trọng (xét cho cùng, những tác phẩm không thú vị có thể bị loại bỏ) hoặc theo một số tính năng và thông số khác, đặt mọi thứ lên giá và khi nào bạn được yêu cầu đưa ra một cuốn sách, trong vài giây bạn phải tìm ra nó ở đâu. Dự báo cũng vậy, đầu tiên bạn đọc và nhận thông tin, sau đó bất cứ lúc nào bạn sẽ phải lôi nó ra khỏi đầu và áp dụng nó một cách chính xác. Những thông tin đó có thể là số liệu thống kê, chấn thương, phát biểu của huấn luyện viên và cầu thủ, mục tiêu của đội trong mùa giải và cho một trận đấu cụ thể, động lực, v.v.

Trước khi bắt đầu, cần nhắc lại rằng nhiệm vụ chính và là một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất của người chơi là lựa chọn nhà cái cá cược đúng đắn. Chỉ đặt cược vào những nhà cái tốt nhất! Bạn có thể đọc về cách tìm một nhà cái tốt. Chà, chúng tôi khuyên bạn nên chú ý đến ba văn phòng từ xếp hạng của chúng tôi: BC "WINLINE", BC "MELBET" và BC "1XBET". Đây là những nhà điều hành cá cược chất lượng cao và đáng tin cậy, không gây ra vấn đề gì cho người chơi và đây là điều quan trọng nhất. Ngoài ra, tại các nhà cái này, bạn sẽ tìm thấy rất nhiều sự kiện để cá cược, phạm vi rộng và tỷ lệ cược tuyệt vời.

Lựa chọn môn thể thao và giải đấu để dự đoán

Trước hết, bạn nên chọn một môn thể thao mà bạn thành thạo. Nếu bạn yêu thích bóng đá và khúc côn cầu, bạn biết các cầu thủ, các đội, sự phức tạp khác nhau của những môn thể thao này (và nếu bạn không biết gì, thì bạn cũng không hiểu tại sao mình lại đặt cược), thì việc leo lên sẽ chẳng có ý nghĩa gì. ví dụ, quần vợt hoặc bóng rổ. Tất nhiên, tốt nhất là chuyên về một môn thể thao, nhưng dự đoán hai môn về nguyên tắc là không cần thiết. Ngoài ra, bạn cần loại bỏ những giải đấu và chức vô địch mà bạn không biết. Ví dụ: nếu bạn dự đoán các trận đấu bóng đá, thì bạn cần chọn các giải đấu hàng đầu (Premier League, Bundesliga, Premier League, Primera, v.v.) chứ không phải leo lên giải hạng ba của Zimbabwe hay giải hạng tư của Đức. Dự đoán các trận khúc côn cầu - chọn KHL và NHL, dự đoán bóng rổ - chọn NBA, v.v. Quan trọng nhất - không nhảy từ môn thể thao này sang môn thể thao khác và không tham gia nhiều giải vô địch. Nếu bạn đang gặp khó khăn và cảm thấy thẳng thắn rằng không nên tham gia một số môn thể thao, giải vô địch, giải đấu, thì tốt hơn là bạn nên giảm số lượng của chúng.

Dự báo bao gồm bốn giai đoạn:

1. Thu thập tất cả các loại thông tin;
2. Xử lý và sắp xếp thông tin;
3. Phân tích và chuẩn bị dự báo sơ bộ;
4. Dự đoán kết quả trận đấu

Tổng hợp thông tin về trận đấu

Số liệu thống kê

Ở giai đoạn đầu tiên, bạn cần thu thập tất cả thông tin về trận đấu mà bạn cần để đưa ra dự đoán. Trước hết, nghiên cứu các số liệu thống kê. Đừng quên chia tất cả các chỉ số thành sân khách, sân nhà và chung.

Các chỉ số quan trọng nhất:

• các cuộc họp cuối cùng của các đội;
• lần gặp mặt cuối cùng của các đối thủ;
• vị trí thi đấu;
• giá trị trung bình số bàn thắng ghi được mỗi trận;
• giá trị số bàn thua trung bình mỗi trận;
• trung bình số bàn thắng ghi được trong năm trận gần nhất;
• trung bình số bàn thua trong 5 trận gần nhất.

Nhờ số liệu thống kê của các lần gặp nhau gần đây nhất, bạn có thể xác định phong độ hiện tại của đội (các cầu thủ), số bàn thắng / số lần bỏ lỡ - từ cùng một vở opera, chỉ bạn mới có thể tìm hiểu thêm về hiệu suất ở bất kỳ giai đoạn nào của mùa giải. Dựa trên lịch sử đối đầu trực tiếp, một số chỉ số có thể được xác định, chẳng hạn như hiệu quả của các đội trong trận đấu với nhau, tần suất các đối thủ sút trúng khung thành của nhau, v.v. Dựa vào bảng xếp hạng của đội, bạn có thể xác định chỉ số chung về thể thức trận đấu (cho một số trận nhất định hoặc cho cả mùa giải), cũng như tìm hiểu về động lực và nhiệm vụ của đội cho trận tiếp theo.

đội hình

Thông thường, đội hình sẽ được biết một tiếng rưỡi trước khi trận đấu bắt đầu, nhưng theo thông tin về chấn thương, bạn có thể hình dung sơ bộ về đội hình cho trận đấu sắp tới. Bạn cũng có thể so sánh các đội hình, chẳng hạn như ba trận gần nhất của đội.

Loạt

Làm nổi bật các chuỗi trận khác nhau: thắng liên tiếp, thua liên tiếp, ghi bàn liên tiếp, thủng lưới liên tiếp, thua trận và gặp nhau theo kiểu "cả hai cùng ghi bàn". Đây là những chỉ số quan trọng nhất trong dự báo.

Tin tức

Đọc báo chí, cần đặc biệt chú ý đến những sự thật thú vị, hơn là những phát biểu của các cầu thủ và huấn luyện viên. Một ví dụ về một sự thật thú vị: “Lokomotiv” đến thăm “CSKA” không thể thắng mười trận liên tiếp. Ở đây, một sự thật thú vị ngay lập tức hiển nhiên, và số liệu thống kê, và một loạt, trong trường hợp này là không có chiến thắng. Những thông tin đó luôn cần được chú ý, xử lý và ứng dụng.

Động lực

Một trong những yếu tố quan trọng nhất là động lực. Bạn phải tìm chính xác bất kỳ thành phần động lực nào. Ví dụ, lượt trận cuối cùng của vòng bảng Champions League đang diễn ra. Real Madrid đứng thứ ba trong bảng, kém hai điểm so với Borussia Mönchengladbach, đội đứng thứ hai. Trận đấu tiếp theo tại "Real" chỉ với "Borussia" và tại "Santiago Bernabeu". Rõ ràng, “Câu lạc bộ Hoàng gia” đặt cho mình nhiệm vụ lọt vào vòng play-off Champions League chứ không phải dự Europa League nên đội bóng sẽ bước vào trận đấu cũng là sân nhà với những cảm xúc đặc biệt.

Tái đấu

Khát khao trả thù là một trong những yếu tố quan trọng nhất có thể ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của trận đấu (trong trường hợp các đối thủ xấp xỉ bằng nhau). Không có gì lạ khi một đội phục hồi tinh thần trước người hâm mộ sau trận thua đậm trên sân nhà. Đánh mất lợi thế và thất bại trong những giây cuối cùng, thất bại trong hiệp phụ, đá luân lưu, thất bại vì một bàn thắng không được tính theo luật, thất bại trong trận derby - tất cả những tình huống này đều làm nảy sinh mong muốn trả thù từ đối thủ.

cuộc đua ngựa

Một cách riêng biệt, cần phải chạm vào các đội trong trận derby. Derby là cuộc thi giữa các đội đến từ cùng một thành phố hoặc khu vực. Các đối thủ thường đến những trận đấu như vậy vì quá khích, bởi vì chiến thắng trong trận derby ngọt ngào gấp bội, ngoài ra, nó thường hứa hẹn những phần thưởng hậu hĩnh.

Xử lý và sắp xếp thông tin

Khi bạn đã nhận đủ lượng thông tin về trận đấu, bạn cần loại bỏ ngay những thứ thừa, và thừa là thứ không ảnh hưởng gì đến kết quả trận đấu (rác). Tiếp theo, bạn cần cấu trúc thông tin, tách các yếu tố quan trọng khỏi các yếu tố phụ. Tất cả các yếu tố được chia thành trực tiếp, gián tiếp và trừu tượng.

yếu tố trực tiếp

yếu tố trực tiếp- đây là yếu tố có thể ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của cuộc họp. Đơn cử như chấn thương của cầu thủ dẫn đầu đội 1.

yếu tố gián tiếp

yếu tố gián tiếp- đây là yếu tố chỉ có thể ảnh hưởng gián tiếp đến kết quả cuộc họp. Ví dụ, việc bổ nhiệm một trọng tài cho một trận đấu, người không tiết kiệm thẻ đỏ. Vì vậy, khả năng cao là cầu thủ của Đội 1 sẽ bị đuổi khỏi sân trong trận đấu, dẫn đến Đội 1 có thể bị thủng lưới, không ghi bàn (trường hợp bị loại sớm), thua cuộc. Thời tiết hiện tại, những âm mưu nội bộ, những bất đồng, v.v. đều là những yếu tố gián tiếp.

yếu tố trừu tượng

yếu tố trừu tượng- đây là những sự kiện diễn ra trong trận đấu không thể lường trước được dưới bất kỳ hình thức nào. Ví dụ: chấn thương của một cầu thủ trong trận đấu, thời tiết xấu đi (mưa, tuyết), tiếng ồn của quạt, may mắn và xui xẻo. Xin lưu ý rằng đó là thời tiết xấu đi chứ không phải thời tiết hiện tại. Sự xấu đi của thời tiết là một yếu tố trừu tượng, thời tiết hiện tại là gián tiếp, nhưng khi kết hợp với các yếu tố khác, nó cũng có thể trở thành trực tiếp. Một ví dụ về sự thất bại: một cầu thủ đối đầu với thủ môn, sút và anh ta ngã vào cột dọc. Một ví dụ về sự may mắn: một cầu thủ sút vào khung thành, một cầu thủ xuất hiện trên đường đi của bóng và bóng sau khi bật lại sẽ đi vào lưới. Lưu ý rằng đối với một đội, cùng một cú đánh vào cột là xui xẻo, nhưng đối với đội kia, đó sẽ là may mắn. Các yếu tố trừu tượng đơn giản nên được bỏ qua. Thứ nhất, gần như không thể dự đoán được chúng, và thứ hai, trong trường hợp thành công và thất bại, chúng tôi tin rằng số lượng chúng sẽ xấp xỉ bằng nhau trong trận đấu và chúng bù trừ cho nhau.

Đối với chúng tôi, quan trọng nhất sẽ là các yếu tố trực tiếp và các yếu tố gián tiếp chỉ có chọn lọc. Tại sao chọn lọc? Có, bởi vì một yếu tố gián tiếp kết hợp với các yếu tố gián tiếp khác và trong những điều kiện nhất định có thể trở thành trực tiếp. Nếu chúng ta tính đến từng điều nhỏ nhặt và tính toán xác suất của một sự kiện được tạo ra bởi một sự kiện khác, chúng ta sẽ phát điên. Bạn thậm chí không cần phải đi đến mức ngu ngốc.

Làm thế nào để đưa ra dự đoán sơ bộ cho một trận đấu?

Hơn nữa, chúng tôi chỉ làm việc với các yếu tố trực tiếp (số liệu thống kê, chấn thương, v.v.). Chúng tôi thu thập mọi thứ đã xảy ra và phân tích. Ở giai đoạn này, bạn phải chọn sự kiện trong trận đấu (đặt cược) mà bạn nghĩ sẽ xảy ra. Hãy quên việc tính xác suất vượt qua cược hoặc tính xác suất xảy ra sự kiện! Trong trường hợp này, bạn quan tâm đến những điều sau: sự kiện này sẽ xảy ra hay không xảy ra, 1 hay 0, sai hay đúng. Đương nhiên, việc đặt cược phải được hỗ trợ bởi một thứ gì đó chứ không phải được thực hiện một cách ngẫu nhiên. Đây là lúc bạn cần sử dụng "nguyên tắc của thư viện" đó, lôi ra những mảnh nhỏ và bắt đầu lắp ráp câu đố. Bạn không chỉ có thể đưa ra dự báo mà còn có thể giải thích sự lựa chọn của mình theo tỷ lệ này.

Cách tính xếp hạng sức mạnh của đội

Khi đưa ra dự báo sơ bộ, bạn có thể sử dụng một hệ thống rất tốt để tính toán đánh giá sức mạnh của các đội do J. Miller đề xuất. Lý tưởng nhất là nó được viết cho các trận bóng bầu dục của Mỹ, nhưng chúng tôi đã điều chỉnh nó cho bóng bầu dục, khúc côn cầu và bóng rổ. Tuy nhiên, hệ thống này hoạt động tốt hơn trong các môn thể thao thành tích cao (bóng chuyền, bóng rổ, bóng ném, bóng đá Mỹ, v.v.).

Trước hết, bạn cần nhớ hai quy tắc chính:

1. Chỉ sử dụng hệ thống này sau 5-6 vòng tranh chức vô địch đã diễn ra;
2. Không sử dụng kết quả các trận giao hữu và tiền mùa giải.

Bạn xem 5 lần gặp nhau gần đây nhất của đội và viết ra các bàn thắng đã ghi, số quả phạt đền, v.v. Gạch bỏ thành tích cao nhất và thấp nhất về số bàn thắng ghi được. Sau đó cộng ba số còn lại và chia cho ba. Để tính xếp hạng phòng thủ, hãy làm tương tự: gạch bỏ giá trị cao nhất và thấp nhất của số bàn thua, những gì còn lại, cộng và chia cho ba.

Thí dụ

Detroit Red Wings so với Pittsburgh Penguins của National Hockey League.

Năm cuộc họp cuối cùng của Detroit:

Detroit 1-2 Anaheim
Detroit 3-4 Vancouver
Detroit 5-1 San Jose
Detroit 3-1 Florida
Detroit 3-2 Edmonton

Năm cuộc họp cuối cùng của Pittsburgh:

Pittsburgh 1-3 Trâu
Pittsburgh 3-2 Arizona
Pittsburgh 6-1 Toronto
Pittsburgh 2-3 Montréal
Pittsburgh 3-1 Áo mới

Các bàn thắng được ghi bởi Detroit: 1, 3, 5, 3, 3.
Máy giặt bị bỏ lỡ "Detroit": 2, 4, 1, 1, 2.

Các bàn thắng được ghi bởi Pittsburgh: 1, 3, 6, 2, 3.
Bỏ lỡ pucks "Pittsburgh": 3, 2, 1, 3, 1.

Chúng tôi gạch bỏ mục tiêu 1 và 5 (chỉ số hiệu suất nhỏ nhất và lớn nhất), và cộng ba chỉ số còn lại: 3+3+3=9. Bây giờ chúng tôi chia giá trị này cho ba: 9 \ 3 \u003d 3.

Chúng tôi gạch bỏ 1 và 4 bàn thắng (chỉ số nhỏ nhất và lớn nhất về số bàn thua), và cộng ba chỉ số còn lại: 1 + 2 + 2 = 5. Bây giờ chúng tôi chia giá trị này cho ba: 5 \ 3 \u003d 1,66.

Chúng tôi gạch bỏ mục tiêu 1 và 6 (chỉ số hiệu suất nhỏ nhất và lớn nhất), và cộng ba chỉ số còn lại: 3+2+3=8. Bây giờ chúng tôi chia giá trị này cho ba: 8 \ 3 \u003d 2,66.

Chúng tôi gạch bỏ 1 và 3 bàn thắng (chỉ số nhỏ nhất và lớn nhất về số bàn thua), và cộng ba chỉ số còn lại: 3+2+1=6. Bây giờ chúng tôi chia giá trị này cho ba: 6 \ 3 \u003d 2.

Làm sao để dự đoán tỷ số chính xác của trận đấu?

Đánh giá sức mạnh có thể được sử dụng để xác định tỷ số sơ bộ của cuộc gặp gỡ giữa hai đội. Hãy thử ước tính xem Detroit có thể ghi được bao nhiêu điểm và Pittsburgh. Để làm điều này, hãy thêm xếp hạng tấn công của Detroit vào xếp hạng phòng thủ của Pittsburgh, sau đó trừ 3 (điểm trung bình của các đội trong NHL).

Tổng số trung bình cho các giải đấu và thể thao:

• NHL = 3
• KHL = 2
• NFL = 20
• NBA = 100
• Bóng đá = 1

Phép tính:

"Detroit": 3+2-3 = 2
"Pittsburgh": 2.66+1.66-3 = 1.32

Đối với đội chủ nhà, hầu như bạn luôn phải làm tròn giá trị, hoặc cộng 0,5 hoặc 1, nhưng bạn cần xem số bàn thua trung bình mà đối phương để thủng lưới trong các trận đấu trên sân khách. Nếu đội khách để thủng lưới khá nhiều, cứ thoải mái căng tròn. Bạn cũng có thể tính toán giá trị trung bình của số bàn thắng ghi được/thủng lưới trong mùa giải hoặc cho một phân đoạn của ít nhất 10 trận đấu. Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi sẽ làm tròn cả hai giá trị lên. Giả sử Detroit có tỷ lệ bàn thắng/số bàn thua trên sân nhà là 2,66/2,53 và Pittsburgh có tỷ lệ 2,71/2,55 bàn thắng trên sân khách. “Pittsburgh” bỏ lỡ hơn 2,5 lần tắc bóng trên đường mỗi trận, vì vậy chúng tôi tăng giá trị của các bàn thắng mà “Detroit” ghi được. Tương tự như vậy, Detroit để thủng lưới hơn 2,5 trên sân nhà, trong khi Pittsburgh có tỷ lệ chuyển đổi trên đường cao - trung bình 2,71 mỗi trận.

Do đó, chúng tôi đã tính toán rằng trận đấu "Detroit" - "Pittsburgh" có thể kết thúc với tỷ số 2-2 hoặc 3-2 (Giá trị biên). Nhưng bây giờ bạn cần bắt đầu từ thông tin bổ sung và yếu tố gián tiếp, có thể ảnh hưởng đến kết quả của cuộc họp.

Làm thế nào để thực hiện một dự đoán trận đấu cuối cùng?

Đầu tiên chúng ta phải kiểm tra lại. Xem nếu bạn đã giải thích chính xác thông tin bạn nhận được, bạn đã phân tách chính xác các yếu tố trực tiếp và gián tiếp chưa nếu bạn bỏ lỡ bất cứ điều gì quan trọng. Bạn đúng chứ tính toán đánh giá sức mạnh của các đội. Hơn nữa kiểm tra nếu có thông tin mới và nếu nó xuất hiện, thì bạn cần tính đến nó khi đưa ra dự báo. Bây giờ hãy phân tích xem sự kết hợp của các yếu tố gián tiếp có ảnh hưởng đến việc đặt cược thành công hay không. Ví dụ: nếu có nhiều người trong số họ, hãy xem họ có điểm chung nào không. Nó sẽ không thể là một yếu tố gián tiếp cùng với một yếu tố khác sẽ tạo ra một yếu tố trực tiếp? Trong mọi trường hợp, tất cả những điều này phải được tính đến, nhưng đừng nhầm lẫn. Chỉ cần phân tích, tự đặt câu hỏi và trả lời chúng. Bạn chỉ đang suy nghĩ, và sự nhầm lẫn sẽ không dẫn đến điều gì tốt đẹp. Cuối cùng, bạn sẽ chỉ đơn giản là vướng vào những suy nghĩ và nghi ngờ của chính mình.

Đây là cách dự đoán cho các trận đấu hoạt động. Hãy nhớ rằng mỗi trận đấu và mỗi trường hợp là duy nhất, vì vậy tình huống của bạn có thể khác với tình huống đã cho. Điều quan trọng nhất, như đã đề cập, là thu thập thông tin, loại bỏ những thông tin dư thừa, phân tích và đưa ra dự báo, sau đó kiểm tra bản thân. Công cụ chính của bạn là số liệu thống kê và tin tức. Hãy suy nghĩ và phân tích, nhưng đừng để bị cuốn theo. Bạn cần phân tích sâu sắc nhưng nhanh chóng, nếu không bạn sẽ chìm đắm trong những suy nghĩ của chính mình. Chúc may mắn dự báo!