Verslo prognozavimas: pagrindų supratimas

Neįprasta yra girdėti, kaip bendrovės vadovybė kalba apie prognozes: „Mūsų pardavimai neatitiko numatytų skaičių“ arba „Mes pasitikime prognozuojamu ekonomikos augimu ir tikimės, kad viršysime savo tikslus“. Galų gale visos finansinės prognozės, susijusios su verslo specifika, pavyzdžiui, pardavimų augimu, ar visos ekonomikos prognozėmis, yra pagrįstos spėlionės. Šiame straipsnyje apžvelgsime keletą metodų, kuriais grindžiamos finansinės prognozės, taip pat procesą, taip pat kai kurias rizikas, kylančias, kai norime numatyti ateitį.

Finansinio prognozavimo metodai

Yra keletas skirtingų būdų, kuriais galima sudaryti verslo prognozę. Visi metodai skirstomi į vieną iš dviejų pagrindinių aspektų: kokybinį ir kiekybinį.

Kokybiniai modeliai

Kokybiniai modeliai paprastai buvo sėkmingi įgyvendinant trumpalaikes prognozes, kai prognozių apimtis buvo ribota. Kokybinės prognozės gali būti laikomos ekspertų pagrįstomis, nes jos priklauso nuo rinkos sąlygų ar visos rinkos, atsižvelgiant į pagrįstą sutarimą. Kokybiniai modeliai gali būti naudingi numatant trumpalaikę kompanijų, produktų ir paslaugų sėkmę, tačiau turi trūkumų, nes remiasi nuomone, o ne išmatuojamais duomenimis. Kokybiniai modeliai apima:

• Rinkos tyrimai Apklausus daug žmonių apie tam tikrą produktą ar paslaugą, kad būtų galima numatyti, kiek žmonių nusipirks ar panaudos jį paleidę.
• Delphi metodas: Klausti bendrosios srities ekspertų dėl bendros nuomonės ir sudaryti jas į prognozę. (Norėdami sužinoti daugiau apie kokybinį modeliavimą, skaitykite „Kokybinė analizė: kas daro kompaniją puikia?“)

Verslo prognozavimo pagrindai

Kiekybiniai modeliai

Kiekybiniai modeliai atmeta eksperto faktorių ir bando iš analizės pašalinti žmogiškąjį elementą. Šie metodai yra susiję tik su duomenimis ir leidžia išvengti žmonių, kurie pagrindžia skaičius. Jie taip pat bando nuspėti, kur bus ilgalaikiai rodikliai, tokie kaip pardavimai, bendrasis vidaus produktas, būsto kainos ir pan., Matuojant mėnesiais ar metais. Kiekybinius modelius sudaro:

• Rodiklio metodas: Rodiklio metodas priklauso nuo tam tikrų rodiklių, pavyzdžiui, BVP ir nedarbo lygio, santykio, kuris laikui bėgant išlieka nepakitęs. Stebėdami ryšius ir vadovaudamiesi pirmaujančiais rodikliais, galite įvertinti atsiliekančių rodiklių efektyvumą, naudodami pagrindinius rodiklių duomenis.
• Ekonometrinis modeliavimas: tai labiau matematiškai tiksli rodiklio metodo versija. Užuot darius prielaidą, kad santykiai išlieka tie patys, ekonometrinis modeliavimas tikrina vidinį duomenų rinkinių nuoseklumą laikui bėgant ir ryšių tarp duomenų rinkinių reikšmingumą ar stiprumą. Ekonometrinis modeliavimas kartais naudojamas kuriant pasirinktinius rodiklius, kurie gali būti naudojami tikslesniam indikatorių metodui. Tačiau ekonometriniai modeliai dažniau naudojami akademinėse srityse, siekiant įvertinti ekonominę politiką. (Norėdami sužinoti pagrindinius ekonometrinių modelių taikymo paaiškinimus, skaitykite „Verslo analizės regresijos pagrindai“).
• Laiko eilučių metodai: Tai reiškia įvairių metodikų, kurios naudoja ankstesnius duomenis būsimų įvykių numatymui, rinkinį. Skirtumas tarp laiko eilučių metodikų paprastai būna smulkus, pavyzdžiui, suteikiant naujesniems duomenims didesnį svorį arba atimant tam tikrus pašalinius taškus. Stebėdamas tai, kas įvyko praeityje, prognozuotojas tikisi sugebėti pateikti geresnę nei vidutinė prognozę apie ateitį. Tai yra labiausiai paplitęs verslo prognozavimo būdas, nes jis yra nebrangus ir nėra geresnis ar blogesnis už kitus metodus.

Kaip veikia prognozavimas?

Kalbant apie verslo prognozavimą, praktiniame lygmenyje yra daug skirtumų. Tačiau konceptualiu lygmeniu visos prognozės vyksta tuo pačiu procesu.

1. Pasirinkta problema ar duomenų taškas. Tai gali būti kažkas panašaus į „ar žmonės nusipirks aukščiausios klasės kavos virimo aparatą?“ arba "kokie bus mūsų pardavimai kitų metų kovo mėnesį?"
2. Pasirinkti teoriniai kintamieji ir idealus duomenų rinkinys. Čia prognozuotojas nustato svarbius kintamuosius, į kuriuos reikia atsižvelgti, ir nusprendžia, kaip rinkti duomenis.
3. Priėmimo laikas. Norėdami sutrumpinti laiką ir duomenis, reikalingus prognozėms sudaryti, prognozuotojas daro keletą aiškių prielaidų, kad supaprastintų procesą.
4. Pasirinktas modelis. Prognozatorius pasirenka modelį, kuris tinka duomenų rinkiniui, pasirinktiems kintamiesiems ir prielaidoms.
5. Analizė. Naudojant modelį, analizuojami duomenys ir sudaroma prognozė.
6. Patikrinimas. Prognozatorius palygina prognozę su tuo, kas nutinka, kad patobulintų procesą, nustatytų problemas arba retu atveju tikslią prognozę paglostytų ant nugaros.

Prognozavimo problemos

Verslo prognozavimas yra labai naudingas įmonėms, nes tai leidžia jiems planuoti gamybą, finansavimą ir pan. Tačiau pasikliaujant prognozėmis yra trys problemos:

1. Duomenys visada bus seni. Istoriniai duomenys yra viskas, ką turime tęsti, ir nėra garantijos, kad praeities sąlygos išliks ir ateityje.
2. Neįmanoma atsižvelgti į unikalius ar netikėtus įvykius ar išorinius veiksnius. Prielaidos yra pavojingos, pavyzdžiui, prielaidos, kad bankai tinkamai tikrino skolininkus prieš subprincipinių paskolų subrendimą. Juodosios gulbės įvykiai tapo dažnesni, kai išaugo mūsų priklausomybė nuo prognozių.
3. Prognozės negali integruoti jų pačių įtakos. Verslo veiksmams, turintiems tikslias ar netikslias prognozes, įtaką daro veiksnys, kurio negalima įtraukti kaip kintamojo. Tai yra koncepcinis mazgas. Blogiausiu atveju valdymas tampa istorinių duomenų ir tendencijų vergu, o ne nerimauja dėl to, ką verslas veikia dabar.

Esmė

Prognozavimas gali būti pavojingas menas, nes prognozės tampa įmonių ir vyriausybių dėmesio centru, protiškai ribojant jų veiksmų spektrą, pristatant jau nustatytą trumpalaikę ir ilgalaikę ateitį. Be to, prognozes galima lengvai suskaidyti dėl atsitiktinių elementų, kurių negalima įtraukti į modelį, arba jie gali būti tiesiog neteisingi nuo pat pradžių.

Neigiami dalykai, verslo prognozavimas niekur nedings. Tinkamai naudojamas prognozavimas leidžia įmonėms planuoti iš anksto atsižvelgiant į jų poreikius, padidindamas jų galimybes išlikti sveikiems visose rinkose. Tai yra viena verslo prognozavimo funkcijų, kurią gali įvertinti visi investuotojai.