Прогнозиране на бизнеса: Разбиране на основите

Не е необичайно да чуем ръководството на компанията да говори за прогнози: „Нашите продажби не отговарят на прогнозираните цифри“ или „чувстваме се уверени в прогнозирания икономически растеж и очакваме да надхвърлят нашите цели“. В крайна сметка всички финансови прогнози, независимо дали за спецификата на даден бизнес, като растеж на продажбите или прогнозите за икономиката като цяло, са информирани предположения. В тази статия ще разгледаме някои от методите, които стоят зад финансовите прогнози, както и процеса и някои от рисковете, които възникват, когато се стремим да прогнозираме бъдещето.

Методи за финансово прогнозиране

Има няколко различни метода, чрез които може да се направи бизнес прогноза. Всички методи попадат в един от два всеобхватни подхода: качествен и количествен.

Качествени модели

Качествените модели обикновено са успешни с краткосрочни прогнози, където обхватът на прогнозата е ограничен. Качествените прогнози могат да се разглеждат като ориентирани към експертите, тъй като те зависят от основните пазари или от пазара като цяло, за да се претеглят с информиран консенсус. Качествените модели могат да бъдат полезни за прогнозиране на краткосрочния успех на компаниите, продуктите и услугите, но има ограничения поради зависимостта си от мнението относно измеримите данни. Качествените модели включват:

• Изследване на пазара Анкетиране на голям брой хора за конкретен продукт или услуга, за да се предскаже колко хора ще го купят или използват след стартирането му.
• Метод на Делфи: Попитайте специалисти на място за общи становища и след това ги компилирайте в прогноза. (За повече информация за качественото моделиране прочетете "Качествен анализ: Какво прави една компания страхотна?")

Основите на бизнес прогнозирането

Количествени модели

Количествените модели отстъпват от експертния фактор и се опитват да премахнат човешкия елемент от анализа. Тези подходи са свързани единствено с данни и избягват нестабилността на хората, които са в основата на числата. Те също се опитват да предвидят къде променливи като продажби, брутен вътрешен продукт, цени на жилища и т.н., ще бъдат в дългосрочен план, измерени в месеци или години. Количествените модели включват:

• Подходът на индикатора: Подходът на индикатора зависи от връзката между определени показатели, например БВП и равнището на безработица, оставайки относително непроменени във времето. Като следвате връзките и след това следвате показатели, които са водещи, можете да прецените ефективността на изоставащите индикатори, като използвате данните на водещите индикатори.
• Иконометрично моделиране: Това е по-строга математически версия на индикаторния подход. Вместо да се приема, че взаимоотношенията остават същите, икономичното моделиране тества вътрешната съгласуваност на наборите от данни във времето и значението или силата на връзката между наборите от данни. Иконометричното моделиране понякога се използва за създаване на персонализирани индикатори, които могат да се използват за по-точен подход с индикатори. Иконометричните модели обаче се използват по-често в академични области за оценка на икономическите политики. (За основно обяснение относно прилагането на иконометрични модели, прочетете "Основи на регресията за бизнес анализ.")
• Методи от времеви серии: Това се отнася до колекция от различни методологии, които използват минали данни за прогнозиране на бъдещи събития. Разликата между методологиите от времеви серии обикновено е в фини детайли, като например придаване на по-нови данни с по-голяма тежест или намаление на някои по-стари точки. Проследявайки случилото се в миналото, прогнозата се надява да успее да даде по-добро от средното прогнозиране за бъдещето. Това е най-често срещаният вид бизнес прогнозиране, тъй като е евтин и няма по-добро или по-лошо от другите методи.

Как работи прогнозирането?

Има много вариации на практическо ниво, когато става въпрос за бизнес прогнозиране. На концептуално ниво обаче всички прогнози следват един и същ процес.

1. Избран е проблем или точка за данни. Това може да е нещо от рода на „хората ще си купят кафемашина от висок клас?“ или "какви ще са продажбите ни през март догодина?"
2. Избират се теоретични променливи и идеален набор от данни. Тук прогнозиращият идентифицира съответните променливи, които трябва да бъдат разгледани, и решава как да събере данните.
3. Успешно време. За да съкрати времето и данните, необходими за изготвяне на прогноза, прогнозаторът прави някои изрични предположения за опростяване на процеса.
4. Избира се модел. Синоптикът избира модела, който отговаря на набора от данни, избрани променливи и предположения.
5. Анализ. С помощта на модела се анализират данните и се прави прогноза от анализа.
6. Проверка. Синоптикът сравнява прогнозата с това, което се случва за ощипване на процеса, идентифициране на проблеми или в редкия случай на точна прогноза, потупвайте се по гърба.

Проблеми с прогнозирането

Бизнес прогнозирането е много полезно за бизнеса, тъй като им позволява да планират производство, финансиране и т.н. Има обаче три проблема с разчитането на прогнозите:

1. Данните винаги ще са стари. Историческите данни са всичко, което трябва да продължим, и няма гаранция, че условията в миналото ще продължат и в бъдеще.
2. Невъзможно е да се определят уникални или неочаквани събития или външни фактори. Предположенията са опасни, като предположенията, че банките правилно са проверявали кредитополучателите преди кризата с подценяването. И събитията с черен лебед станаха по-чести, тъй като зависимостта ни от прогнозите нараства.
3. Прогнозите не могат да интегрират собственото си въздействие. Имайки прогнози, точни или неточни, действията на бизнеса се влияят от фактор, който не може да бъде включен като променлива. Това е концептуален възел. В най-лошия сценарий мениджмънтът става роб на историческите данни и тенденции, вместо да се притеснява от това, което бизнесът прави сега.

Долния ред

Прогнозирането може да бъде опасно изкуство, тъй като прогнозите стават фокус за компаниите и правителствата, ограничавайки психически обхвата си от действия, представяйки краткосрочното и дългосрочното бъдеще, както вече е определено. Освен това, прогнозите могат лесно да се разпаднат поради случайни елементи, които не могат да бъдат включени в модел, или те могат да бъдат просто грешни от самото начало.

Отрицателните страни настрана, бизнес прогнозирането не отива никъде. Използваното по подходящ начин прогнозирането позволява на бизнеса да планира преди нуждите си, повишавайки шансовете си да останат здрави през всички пазари. Това е една функция на бизнес прогнозирането, която всички инвеститори могат да оценят.