Szkolenie to zostało zaprojektowane z myślą o osobach odpowiedzialnych za przygotowanie prognoz i zainteresowanych udoskonaleniem procesu prognostycznego w organizacjach. Z uwagi na rozbudowaną część praktyczną szkolenie przeznaczone jest dla osób zajmujących się prognozowaniem, controllingiem, planowaniem lub zarządzaniem strategicznym.

Po ukończeniu szkolenia, uczestnik będzie potrafił:

• Analizować szeregi czasowe i tworzyć dobre prognozy
• Zarządzać procesem prognostycznym w organizacji
• Zidentyfikować i zebrać dane użyteczne w procesie prognozowania
• Tworzyć poprawne modele prognostyczne
• Prognozować za pomocą najbardziej zaawansowanych metod
• Oceniać różne metody prognozowania pod kątem trafności dla danego problemu
• Łączyć prognozy ilościowe z modeli z jakościową wiedzą o przyszłości
• Tworzyć symulacje do oceny ryzyka np. inwestycji

1. Wprowadzenie do prognozowania w biznesie
   • Co można prognozować?
   • Statystyka, Ekonometria, Prognozowanie
   • Prognoza + Cel = Plan
   • Trafność prognoz, czyli źródła błędów w prognozowaniu
   • Rodzaje prognoz, typy danych w prognozowaniu
   • Częste błędy w prognozowaniu
   • Schemat i kolejne kroki procesu prognostycznego
   • Rola i miejsce prognozy w biznesie
   • Prognozowanie ilościowe i jakościowe
   • Efektywne sposoby prezentacji prognoz
   • Dyskusja nad problemami z prognozowaniem
2. Analiza wybranych problemów prognostycznych w biznesie
   • Prognozowanie sprzedaży
   • Prognozowanie podaży
   • Prognozowanie zapasów
   • Prognozowanie finansów
3. Wszystko to, co jest niezbędne żeby zajmować się prognozowaniem
   • Oprogramowanie wykorzystywane w prognozowaniu – wady i zalety
   • Podstawowe miary statystyczne
   • Wstępna analiza graficzna danych
   • Proste metody prognozowania
   • Mierzenie trafności prognoz i ocena metody prognozowania
   • Przykłady i ćwiczenia
4. Typy danych i ich źródła, czyli gdzie szukać informacji przydatnych do prognozy
   • Szeregi czasowe, dane przekrojowe, dane panelowe
   • Podstawowe źródła krajowych danych ekonomicznych
   • Źródła danych o otoczeniu zewnętrznym, rynkach eksportowych
   • Żródła danych odnośnie popytu i podaży w sektorze prywatnym
   • Wyszukiwanie danych w internecie
   • Przykłady i ćwiczenia
5. Metody prognozowania ilościowego
   • Wykrywanie wzorców w danych i wprowadzenie do technik prognozowania
   • Średnie ruchome i wygładzanie szeregów czasowych
   • Szeregi czasowe – charakterystyka, dekompozycja, odsezonowanie
   • Regresja liniowa dla szeregów czasowych i danych przekrojowych
   • ARIMA – prognozowanie z wykorzystaniem zależności czasowych szeregów
   • Ocena trafności prognostycznej modeli i wybór prognozy
   • Łączenie prognoz z różnych modeli
   • Przykłady i ćwiczenia
6. Metody prognozowania jakościowego
   • Ograniczenia i wyzwania metod jakościowych
   • Podstawowe zasady prognozowania jakościowego
   • Badania ankietowe
   • Prognozowanie przez analogię
   • Analizy scenariuszowe
   • Prognozowanie nowy produktów
   • Metoda delficka
   • Łączenie prognoz jakościowych i ilościowych
   • Przykłady i Ćwiczenia
7. Zaawansowane metody prognozowania
   • Dynamiczne modele regresji
   • Modele klasy VAR
   • Sieci neuronowe
   • Prognozowanie hierarchicznych szeregów czasowych
   • Przykłady i ćwiczenia
8. Symulacyjne podejście do prognozowania
   • Wprowadzenie do metod symulacyjnych
   • Mikroekonomiczne podejście do tworzenia prognozy
   • Przygotowanie modelu symulacyjnego
   • Założenia – rozkłady prawdopodobieństw dla czynników
   • Generowanie prognozy i przedziałów ufności
   • Przykłady i ćwiczenia