Business Forecasting: Înțelegerea elementelor de bază
Ce este prognoza de afaceri?
Nu este neobișnuit să auzim conducerea unei companii vorbind despre prognoze : „vânzările noastre nu au atins cifrele prognozate” sau „ne simțim încrezători în creșterea economică prognozată și ne așteptăm să ne depășim obiectivele”. În cele din urmă, toate previziunile financiare sunt presupuneri informate, indiferent dacă reflectă specificul unei afaceri, cum ar fi creșterea vânzărilor sau previziuni pentru economia în ansamblu. În acest articol, ne uităm la unele dintre metodele și procesele din spatele previziunilor financiare, precum și riscurile în încercarea de a prevedea viitorul.
Chei de luat masa:
- Prognoza este valoroasă pentru întreprinderi, astfel încât acestea să poată lua decizii de afaceri în cunoștință de cauză.
- Previziunile financiare sunt presupuneri fundamentate și există riscuri implicate în bazarea pe date și metode anterioare care nu pot include anumite variabile.
- Abordările de prognoză includ modele calitative și modele cantitative.
Înțelegerea prognozei de afaceri
Companiile folosesc prognozele pentru a le ajuta să dezvolte strategii de afaceri. Deciziile financiare și operaționale sunt luate pe baza condițiilor economice și a aspectului viitorului, deși incert. Datele anterioare sunt colectate și analizate astfel încât să poată fi găsite tipare. Astăzi, big data și inteligența artificială au transformat metodele de prevenire a afacerilor.
Există mai multe metode diferite prin care se face o prognoză de afaceri. Toate metodele se încadrează în una din cele două abordări generale: calitativă și cantitativă.
Modele calitative
Modelele calitative au avut de obicei succes cu predicții pe termen scurt, unde domeniul de aplicare al prognozei a fost limitat. Previziunile calitative pot fi considerate ca fiind bazate pe experți, în sensul că depind de mecanismele pieței sau de piața în ansamblu pentru a cântări cu un consens informat. Modelele calitative pot fi utile în prezicerea succesului pe termen scurt al companiilor, produselor și serviciilor, dar are limitări datorită dependenței sale de opinie față de date măsurabile. Modelele calitative includ:
- Cercetare de piață Interogarea unui număr mare de oameni cu privire la un anumit produs sau serviciu pentru a prezice câți oameni îl vor cumpăra sau utiliza odată lansat.
- Metoda Delphi : Solicită experților de teren opinii generale și apoi compilarea acestora într-o prognoză.
Modele cantitative
Modelele cantitative ignoră factorul expert și încearcă să elimine elementul uman din analiză. Aceste abordări se referă exclusiv la date și evită volubilitatea persoanelor care stau la baza numerelor. Aceste abordări încearcă, de asemenea, să prezică unde variabile precum vânzările, produsul intern brut, prețurile locuințelor și așa mai departe vor fi pe termen lung, măsurate în luni sau ani. Modelele cantitative includ:
- Abordarea indicatorului : Abordarea indicatorului depinde de relația dintre anumiți indicatori, de exemplu, PIB și rata șomajului rămânând relativ neschimbate în timp. Urmărind relațiile și apoi urmând indicatorii principali, puteți estima performanța indicatorilor întârziați utilizând datele indicatorului principal.
- Modelare econometrică : Aceasta este o versiune mai riguroasă din punct de vedere matematic a abordării indicatorului. În loc să presupunem că relațiile rămân aceleași, modelarea econometrică testează consistența internă a seturilor de date în timp și semnificația sau puterea relației dintre seturile de date. Modelarea econometrică este aplicată pentru a crea indicatori personalizați pentru o abordare mai direcționată. Cu toate acestea, modelele econometrice sunt mai des utilizate în domeniile academice pentru a evalua politicile economice.
- Time Series Metode: serii de timp folosesc datele din trecut pentru a prezice evenimente viitoare. Diferența dintre timpul de metodologii de serie se regăsește în detalii fine, de exemplu, oferind date mai recente o pondere mai mare sau actualizarea anumitor puncte outlier. Urmărind ceea ce s-a întâmplat în trecut, prognosticul speră să obțină cel puțin o imagine mai bună decât media asupra viitorului. Acesta este cel mai frecvent tip de prognoză de afaceri, deoarece este ieftin și nu este mai bun sau mai rău decât alte metode.
Elementele de prognoză
Există variații substanțiale la nivel practic atunci când vine vorba de prognozarea afacerilor. Cu toate acestea, la nivel conceptual, toate prognozele urmează același proces.
- Se alege o problemă sau un punct de date. Acest lucru poate fi ceva de genul „vor cumpăra oamenii o cafetieră de ultimă generație?” sau „care vor fi vânzările noastre în martie anul viitor?”
- Sunt alese variabile teoretice și un set de date ideal. Aici prognosticul identifică variabilele relevante care trebuie luate în considerare și decide cum să colecteze datele.
- Timpul presupunerii. Pentru a reduce timpul și datele necesare pentru a face o prognoză, prognosticul face câteva presupuneri explicite pentru a simplifica procesul.
- Se alege un model. Previzorul alege modelul care se potrivește setului de date, variabilelor selectate și ipotezelor.
- Analiză. Folosind modelul, datele sunt analizate și se face o prognoză din analiză.
- Verificare. Prognoza este comparată cu ceea ce se întâmplă de fapt pentru identificarea problemelor, modificarea unor variabile sau, în cazul rar al unei prognoze exacte, să se lovească pe spate.
Odată ce a fost făcută o prognoză, tehnicile de vizualizare a datelor pot fi utile pentru prezentarea altor factori de decizie.
Probleme cu prognoza
Prognoza de afaceri este vitală pentru companii, deoarece le permite să planifice producția, finanțarea și alte strategii. Cu toate acestea, există trei probleme legate de prevederile:
- Datele vor fi întotdeauna vechi. Datele istorice sunt tot ceea ce trebuie să continuăm și nu există nicio garanție că condițiile din trecut vor continua în viitor.
- Este imposibil să ia în considerare evenimente unice sau neașteptate sau externalități. Ipotezele sunt periculoase, cum ar fi ipotezele potrivit cărora băncile au verificat în mod corespunzător debitorii înainte de topirea subprime. Evenimentele lebedei negre au devenit mai frecvente pe măsură ce dependența noastră de prognoze a crescut.
- Prognozele nu își pot integra propriul impact. Având prognoze, exacte sau inexacte, acțiunile întreprinderilor sunt influențate de un factor care nu poate fi inclus ca variabilă. Acesta este un nod conceptual. În cel mai rău caz, managementul devine sclavul datelor și tendințelor istorice, mai degrabă decât să se îngrijoreze de ceea ce face afacerea acum.
consideratii speciale
Prognoza poate fi periculoasă. Prognozele devin un accent pentru companii și guverne care își limitează mental gama de acțiuni, prezentând viitorul pe termen scurt spre lung ca fiind predeterminat. Mai mult, previziunile se pot defalca cu ușurință datorită elementelor aleatorii care nu pot fi încorporate într-un model sau pot fi doar greșite de la început.
Dezavantajele deoparte, prognoza de afaceri este aici pentru a rămâne. Utilizată în mod corespunzător, prognozele permit companiilor să-și planifice din timp nevoile, crescând șansele de a rămâne competitive pe piețe. Aceasta este o funcție a prognozei de afaceri pe care toți investitorii o pot aprecia.