Prognoză de afaceri: Înțelegerea elementelor de bază

Nu este neobișnuit să auziți conducerea unei companii vorbind despre prognoze: „Vânzările noastre nu au respectat cifrele prognozate” sau „ne simțim încrezători în creșterea economică prognoză și ne așteptăm să ne depășească țintele”. În cele din urmă, toate previziunile financiare, indiferent despre specificul unei afaceri, cum ar fi creșterea vânzărilor sau previziuni despre economia în ansamblu, sunt ghicite informate. În acest articol, vom analiza unele dintre metodele din spatele prognozelor financiare, precum și procesul și unele dintre riscurile care se ridică 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 într-una din 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 datorită dependenței de opinie asupra datelor măsurabile. Modelele calitative includ:

• Cercetarea de piață Sondarea unui număr mare de oameni pe un anumit produs sau serviciu pentru a prezice câți oameni îl vor cumpăra sau folosi odată lansat.
• Metoda Delphi: Solicitați experților în domeniu opinii generale și apoi întocmirea lor 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 înțelepciunea persoanelor care stau la baza numerelor. De asemenea, încearcă să prezice 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 de serii 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.

1. 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 luna martie a anului viitor?”
2. 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.
3. Timpul presupunerii. Pentru a reduce timpul și datele necesare pentru a face o prognoză, previzorul face câteva ipoteze explicite pentru a simplifica procesul.
4. Se alege un model. Procesorul alege modelul care se potrivește setului de date, variabilelor selectate și ipotezelor.
5. Analiză. Folosind modelul, datele sunt analizate și o previziune făcută din analiză.
6. Verificare. Predictorul compară prognoza cu ceea ce se întâmplă pentru a regla procesul, a identifica problemele sau în cazul rar al unei prognoze exacte, lipsește-l pe spate.

Probleme cu prognoza

Prognoza afacerilor este foarte utilă pentru întreprinderi, deoarece le permite să planifice producția, finanțarea ș.a. Cu toate acestea, există trei probleme cu bazarea pe prognoze:

1. 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.
2. Este imposibil să luați 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 lebede negre au devenit mai frecvente pe măsură ce dependența noastră de prognoze a crescut.
3. Prognozele 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, în loc să-și facă griji pentru ceea ce face afacerea acum.

Linia de jos

Prognoza poate fi o artă periculoasă, deoarece prognozele devin un focus 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 întreprinderilor să-și planifice înaintea nevoilor, ridicându-și șansele de a rămâne sănătos pe toate piețele. Aceasta este o funcție de prognoză a afacerilor pe care toți investitorii o pot aprecia.