Nu este neobișnuit să auziți conducerea unei companii vorbind despre prognoze: „Vânzările noastre nu au respectat numerele prognozate” sau „ne simțim încrezători în creșterea economică prognoză și ne așteptăm să ne depășească țintele”. În cele din urmă, toate previziunile financiare, indiferent dacă este vorba despre specificul unei afaceri, cum ar fi creșterea vânzărilor sau previziuni despre economia în ansamblu, sunt convingeri informate., vom analiza unele dintre metodele din spatele prognozelor financiare, precum și procesul și unele dintre riscurile care apar atunci când căutăm să prezicem viitorul.
Metode de prognoză financiară
Există mai multe metode diferite prin care se poate face o prognoză de afaceri. Toate metodele se încadrează în una dintre cele două abordări generale: calitativă și cantitativă.
Modele calitative
Modelele calitative au avut, de obicei, succes cu previziuni pe termen scurt, unde sfera prognozei era limitată. Previziunile calitative pot fi considerate ca fiind bazate pe experți, în condițiile în care acestea depind de mavenele pieței sau de piața în ansamblu pentru a cântări cu un consens informat. Modelele calitative pot fi utile pentru a prezice succesul pe termen scurt al companiilor, produselor și serviciilor, dar are limitări din cauza dependenței sale de opinie asupra datelor măsurabile. Modelele calitative includ:
- Cercetare de piață Sondarea unui număr mare de oameni pe un anumit produs sau serviciu specific pentru a prezice câți oameni vor cumpăra sau utiliza o dată lansată. Metodă Delphi: Solicitați experților în domeniu opinii generale și apoi să le întocmească într-o prognoză. (Pentru mai multe despre modelarea calitativă, citiți „Analiza calitativă: ce face o companie excelentă?”)
Bazele prognozei de afaceri
Modele cantitative
Modelele cantitative reduc factorul expert și încearcă să elimine elementul uman din analiză. Aceste abordări se referă exclusiv la date și evită încrederea persoanelor care stau la baza numerelor. De asemenea, încearcă să prezică unde vor fi variabile pe termen lung variabile precum vânzările, produsul intern brut, prețurile locuințelor și așa mai departe, măsurate în luni sau ani. Modelele cantitative includ:
- Abordarea indicatorilor: Abordarea indicatorilor depinde de relația dintre anumiți indicatori, de exemplu, PIB și ratele șomajului, rămânând relativ neschimbate în timp. Urmărind relațiile și apoi urmând indicatorii care conduc, puteți estima performanța indicatorilor care au rămas, folosind datele indicatorului principal. Modelare ecometrică: Aceasta este o versiune mai riguroasă din punct de vedere matematic a abordării indicatorilor. În loc să presupunem că relațiile rămân la fel, modelarea econometrică testează consistența internă a seturilor de date în timp și semnificația sau puterea relației dintre seturile de date. Modelarea ecometrică este uneori folosită pentru a crea indicatori personalizați care pot fi folosiți pentru o abordare mai precisă a indicatorilor. Cu toate acestea, modelele econometrice sunt mai des utilizate în domeniile academice pentru a evalua politicile economice. (Pentru o explicație de bază privind aplicarea modelelor econometrice, citiți „Bazele regresiei pentru analiza afacerii.”) Metode pentru seriile de timp: aceasta se referă la o colecție de diferite metodologii care folosesc date din trecut pentru a prezice evenimente viitoare. Diferența dintre metodologiile seriei temporale este, de obicei, în detalii fine, cum ar fi oferirea unor date mai recente mai multă greutate sau reducerea anumitor puncte. Urmărind ceea ce s-a întâmplat în trecut, pronosticul speră să poată da o predicție mai bună decât medie despre viitor. Acesta este cel mai frecvent tip de prognoză a afacerii, deoarece este ieftin și nu este mai bun sau mai rău decât alte metode.
Cum funcționează prognoza?
Există o mulțime de variații la nivel practic în ceea ce privește prognoza afacerilor. Cu toate acestea, la nivel conceptual, toate prognozele urmează același proces.
- Se alege o problemă sau un punct de date. Acesta poate fi ceva de genul „vor cumpăra oamenii un aparat de cafea high-end?” sau „care vor fi vânzările noastre în martie anul viitor?” Sunt alese variabile teoretice și un set de date ideal. Acesta este locul unde previzorul identifică variabilele relevante care trebuie luate în considerare și decide modul de colectare a datelor. Timp de presupunere. Pentru a reduce timpul și datele necesare pentru a face o prognoză, previzorul face câteva ipoteze explicite pentru a simplifica procesul. Se alege un model. Procesorul alege modelul care se potrivește setului de date, variabilelor selectate și ipotezelor. Analiză. Folosind modelul, datele sunt analizate și o previziune făcută din analiză. Verificare. Predicatorul compară prognoza cu ceea ce se întâmplă pentru a regla procesul, a identifica problemele sau în cazul rar al unei prognoze exacte, se plasează pe spate.
Probleme cu prognoza
Prognoza afacerilor este foarte utilă pentru companii, deoarece le permite să planifice producția, finanțarea ș.a. Cu toate acestea, există trei probleme cu bazarea pe prognoze:
- Datele vor fi întotdeauna vechi. Datele istorice sunt tot ce trebuie să continuăm și nu există nicio garanție că condițiile din trecut vor continua în viitor. Este imposibil de a lua în considerare evenimente unice sau neașteptate sau externalități. Ipotezele sunt periculoase, cum ar fi ipotezele conform cărora băncile verifică în mod corespunzător debitorii înainte de anularea subprime. Și evenimentele de lebădă neagră au devenit mai frecvente, pe măsură ce dependența noastră de prognoze a crescut.Forecasturile nu pot integra propriul impact. Având prognoze, corecte sau inexacte, acțiunile întreprinderilor sunt influențate de un factor care nu poate fi inclus ca variabilă. Acesta este un nod conceptual. Într-un scenariu cel mai rău, managementul devine un sclav al datelor și tendințelor istorice, mai degrabă decât să vă îngrijoreze ceea ce face afacerea acum.
Linia de jos
Prognoza poate fi o artă periculoasă, deoarece prognozele devin un accent pentru companii și guverne, limitându-și mental gama de acțiuni, prin prezentarea viitorului pe termen scurt până la lung, ca deja stabilit. Mai mult, prognozele se pot descompune cu ușurință datorită elementelor aleatorii care nu pot fi încorporate într-un model sau pot fi doar greșite din start.
Negativele deoparte, prognoza de afaceri nu merge nicăieri. Previziunile utilizate în mod corespunzător permit companiilor să-și planifice înaintea nevoilor lor, crescându-și șansele de a rămâne sănătos pe toate piețele. Aceasta este o funcție a prognozei de afaceri pe care toți investitorii o pot aprecia.
