Бизнес-прогнозирование: понимание основ
Что такое бизнес-прогнозирование?
Нет ничего необычного в том, что руководство компании говорит о прогнозах : «Наши продажи не соответствовали прогнозируемым показателям» или «мы уверены в нашем прогнозируемом экономическом росте и ожидаем превышения наших планов». В конце концов, все финансовые прогнозы представляют собой обоснованные предположения, независимо от того, отражают ли они специфику бизнеса, такую как рост продаж, или прогнозы для экономики в целом. В этой статье мы рассмотрим некоторые методы и процессы, лежащие в основе финансовых прогнозов, а также риски, связанные с попытками предсказать будущее.
Ключевые выводы:
- Прогнозирование имеет важное значение для предприятий, так как они могут принимать обоснованные бизнес-решения.
- Финансовые прогнозы — это в основном обоснованные предположения, и полагаться на прошлые данные и методы, которые не могут включать определенные переменные, сопряжено с риском.
- Подходы к прогнозированию включают качественные модели и количественные модели.
Понимание бизнес-прогнозирования
Компании используют прогнозирование, чтобы помочь им разрабатывать бизнес-стратегии. Финансовые и операционные решения принимаются на основе экономических условий и того, как выглядит будущее, хотя и неопределенно. Прошлые данные собираются и анализируются, чтобы можно было найти закономерности. Сегодня большие данные и искусственный интеллект изменили методы прогнозирования бизнеса.
Есть несколько различных методов составления бизнес-прогнозов. Все методы относятся к одному из двух всеобъемлющих подходов: качественному и количественному.
Качественные модели
Качественные модели обычно были успешными с краткосрочными прогнозами, когда объем прогноза был ограничен. Качественные прогнозы можно рассматривать как ориентированные на экспертов, поскольку они зависят от рыночных знатоков или рынка в целом, чтобы вывести их на основе информированного консенсуса. Качественные модели могут быть полезны для прогнозирования краткосрочного успеха компаний, продуктов и услуг, но имеют ограничения из-за того, что они полагаются на мнение, а не на измеримые данные. Качественные модели включают:
- Маркетинговые исследования Опрос большого числа людей по конкретному продукту или услуге, чтобы предсказать, сколько людей купят или воспользуются им после запуска.
- Метод Delphi : запрос общих мнений у полевых экспертов и их компиляция в прогноз.
Количественные модели
Количественные модели не учитывают экспертный фактор и пытаются исключить человеческий фактор из анализа. Эти подходы касаются исключительно данных и избегают непостоянства людей, стоящих за цифрами. Эти подходы также пытаются предсказать, где переменные, такие как продажи, валовой внутренний продукт, цены на жилье и т. Д., Будут в долгосрочном плане, измеряемом в месяцах или годах. Количественные модели включают:
- Индикатор подход: подход индикатора зависит от соотношения между определенными показателями, например, ВВП и уровень безработицы остается относительно неизменное время над. Следуя взаимосвязям, а затем опережающим индикаторам, вы можете оценить эффективность запаздывающих индикаторов, используя данные опережающих индикаторов.
- Эконометрическое моделирование: это более математически точная версия индикаторного подхода. Вместо того, чтобы предполагать, что отношения остаются неизменными, эконометрическое моделирование проверяет внутреннюю согласованность наборов данных с течением времени, а также значимость или силу взаимосвязи между наборами данных. Эконометрическое моделирование применяется для создания настраиваемых индикаторов для более целенаправленного подхода. Однако эконометрические модели чаще используются в академических областях для оценки экономической политики.
- Время серия Метода: Временные ряды использовать прошлые данные для прогнозирования будущих событий. Разница между методологиями временных рядов заключается в мельчайших деталях, например, в увеличении веса более свежих данных или в дисконтировании определенных выбросов. Отслеживая то, что происходило в прошлом, прогнозист надеется получить по крайней мере лучшее, чем обычно, представление о будущем. Это наиболее распространенный вид бизнес-прогнозирования, поскольку он недорогой и не лучше и не хуже других методов.
Элементы прогнозирования
Когда дело доходит до бизнес-прогнозирования, на практическом уровне есть существенные различия. Однако на концептуальном уровне все прогнозы следуют одному и тому же процессу.
- Выбрана проблема или точка данных. Это может быть что-то вроде «купят ли люди элитную кофеварку?» или «какие у нас будут продажи в марте следующего года?»
- Выбраны теоретические переменные и идеальный набор данных. Здесь прогнозист определяет соответствующие переменные, которые необходимо учитывать, и решает, как собирать данные.
- Предположительное время. Чтобы сократить время и данные, необходимые для составления прогноза, прогнозист делает некоторые явные предположения, чтобы упростить процесс.
- Выбрана модель. Синоптик выбирает модель, которая соответствует набору данных, выбранным переменным и предположениям.
- Анализ. Используя модель, данные анализируются, и на основе анализа составляется прогноз.
- Проверка. Прогноз сравнивается с тем, что происходит на самом деле, чтобы выявить проблемы, настроить некоторые переменные или, в редких случаях точного прогноза, похлопать себя по плечу.
После составления прогноза методы визуализации данных могут быть полезны для представления другим лицам, принимающим решения.
Проблемы с прогнозированием
Бизнес-прогнозирование жизненно важно для предприятий, поскольку позволяет им планировать производственные, финансовые и другие стратегии. Однако есть три проблемы с опорой на прогнозы:
- Данные всегда будут устаревшими. Исторические данные — это все, что нам нужно, и нет никакой гарантии, что условия, существовавшие в прошлом, сохранятся в будущем.
- Невозможно учесть уникальные или неожиданные события или внешние факторы. Предположения опасны, например, предположения о том, что банки должным образом проверяли заемщиков до обвала ипотечных кредитов. События « черного лебедя» стали более обычным явлением, поскольку наша зависимость от прогнозов возросла.
- Прогнозы не могут включать собственное влияние. Имея прогнозы, точные или неточные, на действия предприятий влияет фактор, который не может быть включен в качестве переменной. Это концептуальный узел. В худшем случае руководство становится рабом исторических данных и тенденций, а не беспокоится о том, что делает бизнес сейчас.
Особые соображения
Прогнозирование может быть опасным. Прогнозы становятся центром внимания компаний и правительств, мысленно ограничивая диапазон своих действий, представляя краткосрочное и долгосрочное будущее как заранее определенное. Более того, прогнозы могут легко нарушиться из-за случайных элементов, которые нельзя включить в модель, или они могут быть просто неверными с самого начала.
Помимо минусов, бизнес-прогнозирование никуда не денется. При правильном использовании прогнозирование позволяет предприятиям заранее планировать свои потребности, повышая их шансы оставаться конкурентоспособными на рынках. Это одна из функций бизнес-прогнозирования, которую могут оценить все инвесторы.