Biznesa prognozēšana: izpratne par pamatiem

Nav nekas neparasts, ka uzņēmuma vadība dzird par prognozēm: "Mūsu pārdošanas apjomi neatbilda prognozētajam skaitam" vai "mēs jūtamies pārliecināti par prognozēto ekonomikas izaugsmi un sagaidām, ka tie pārsniegs mūsu mērķus". Rezultātā visas finanšu prognozes, neatkarīgi no tā, vai tās ir biznesa specifika, piemēram, pārdošanas apjoma pieaugums, vai prognozes par ekonomiku kopumā, ir informēti minējumi. Šajā rakstā mēs apskatīsim dažas no metodēm, kas veido finanšu prognozes, kā arī procesu, kā arī dažus riskus, kas rodas, cenšoties paredzēt nākotni.

Finanšu prognozēšanas metodes

Ir vairākas dažādas metodes, kā var veikt biznesa prognozi. Visas metodes ietilpst vienā no divām visaptverošām pieejām: kvalitatīvajā un kvantitatīvajā.

Kvalitatīvie modeļi

Kvalitatīvie modeļi parasti ir bijuši veiksmīgi ar īstermiņa prognozēm, kur prognožu apjoms bija ierobežots. Kvalitatīvās prognozes var uzskatīt par ekspertu virzītām, jo ​​tās ir atkarīgas no tirgus pamatiem vai tirgus kopumā, lai tos izvērtētu ar informētu vienprātību. Kvalitatīvie modeļi var būt noderīgi, lai prognozētu uzņēmumu, produktu un pakalpojumu īstermiņa panākumus, taču tam ir ierobežojumi, jo tas paļaujas uz viedokli, salīdzinot ar izmērāmiem datiem. Kvalitatīvie modeļi ietver:

• Tirgus izpēte Liela skaita cilvēku aptaujāšana par konkrētu produktu vai pakalpojumu, lai prognozētu, cik daudz cilvēku to nopirks vai izmantos, tiklīdz tas tiks atklāts.
• Delfi metode: uzdot ekspertiem vispārīgus atzinumus un pēc tam apkopot tos prognozēs. (Plašāku informāciju par kvalitatīvo modelēšanu lasiet sadaļā "Kvalitatīvā analīze: kas padara uzņēmumu par lielisku?")

Biznesa prognozēšanas pamati

Kvantitatīvie modeļi

Kvantitatīvie modeļi atlaiž ekspertu koeficientu un mēģina izslēgt cilvēka elementu no analīzes. Šīs pieejas attiecas tikai uz datiem un ļauj izvairīties no to cilvēku nepatīkamības, kuri ir skaitļu pamatā. Viņi arī mēģina paredzēt, kur ilgtermiņā, piemēram, mēnešos vai gados, būs tādi mainīgie lielumi kā pārdošanas apjomi, iekšzemes kopprodukts, mājokļu cenas utt. Kvantitatīvie modeļi ietver:

• Rādītāju pieeja: Rādītāju pieeja ir atkarīga no saistības starp noteiktiem rādītājiem, piemēram, IKP un bezdarba līmeni, laika gaitā saglabājoties relatīvi nemainīgam. Sekojot attiecībām un pēc tam sekojošiem rādītājiem, kas nodrošina vadošos rādītājus, varat novērtēt atpalikušo rādītāju veiktspēju, izmantojot vadošo rādītāju datus.
• Ekonometriskā modelēšana: šī ir indikatoru pieejas matemātiski stingrāka versija. Tā vietā, lai pieņemtu, ka attiecības paliek nemainīgas, ar ekonometrisko modelēšanu tiek pārbaudīta datu kopu iekšējā konsekvence laika gaitā un attiecību starp datu kopām nozīmīgums vai stiprums. Ekonomisko modelēšanu dažreiz izmanto, lai izveidotu pielāgotus indikatorus, kurus var izmantot precīzākai indikatoru pieejai. Tomēr ekonomiskās politikas novērtēšanai ekonometriskos modeļus biežāk izmanto akadēmiskajās jomās. (Lai iegūtu pamata skaidrojumu par ekonometrisko modeļu izmantošanu, lasiet "Uzņēmuma analīzes regresijas pamati".)
• Laika rindu metodes: tas attiecas uz dažādu metodoloģiju apkopojumu, kas izmanto pagātnes datus nākotnes notikumu prognozēšanai. Laika rindu metodoloģiju atšķirība parasti ir sīka, piemēram, jaunākiem datiem piešķirot lielāku nozīmi vai atkāpjoties no dažiem ārējiem punktiem. Izsekojot pagātnē notikušo, prognozētājs cer, ka spēs sniegt labākas nekā vidēji prognozes par nākotni. Šis ir visizplatītākais biznesa prognozēšanas veids, jo tas ir lēts un nav labāks vai sliktāks par citām metodēm.

Kā darbojas prognozēšana?

Praktiskā līmenī biznesa prognozēšanai ir daudz atšķirību. Tomēr konceptuālā līmenī visas prognozes notiek vienā un tajā pašā procesā.

1. Tiek izvēlēta problēma vai datu punkts. Tas var būt kaut kas līdzīgs "vai cilvēki nopirks augstākās klases kafijas automātu?" vai "kāda būs mūsu tirdzniecība nākamā gada martā?"
2. Tiek izvēlēti teorētiskie mainīgie un ideāla datu kopa. Šajā gadījumā prognozētājs identificē attiecīgos mainīgos lielumus, kas jāņem vērā, un izlemj, kā apkopot datus.
3. Pieņemšanas laiks. Lai samazinātu prognozes veikšanai nepieciešamo laiku un datus, prognozētājs izdara dažus skaidrus pieņēmumus, lai vienkāršotu procesu.
4. Tiek izvēlēts modelis. Prognozētājs izvēlas modeli, kas piemērots datu kopai, atlasītajiem mainīgajiem un pieņēmumiem.
5. Analīze. Izmantojot modeli, dati tiek analizēti un no analīzes izdarīta prognoze.
6. Pārbaude. Prognozētājs salīdzina prognozi ar to, kas notiek, lai precizētu procesu, identificētu problēmas vai retos gadījumos, kad precīza prognoze, paturētu sevi uz muguras.

Problēmas ar prognozēšanu

Uzņēmējdarbības prognozēšana ir ļoti noderīga uzņēmumiem, jo ​​tā ļauj viņiem plānot ražošanu, finansēšanu utt. Tomēr paļaušanās uz prognozēm ir trīs problēmas:

1. Dati vienmēr būs novecojuši. Vēstures dati ir viss, kas mums jāturpina, un nav garantijas, ka apstākļi pagātnē saglabāsies arī nākotnē.
2. Nav iespējams ņemt vērā unikālus vai negaidītus notikumus vai ārējos faktorus. Pieņēmumi ir bīstami, piemēram, pieņēmumi, ka bankas pareizi pārbaudīja aizņēmējus pirms paaugstināta riska kredītu svārstībām. Un melno gulbju notikumi ir kļuvuši biežāki, jo ir pieaugusi mūsu atkarība no prognozēm.
3. Prognozes nespēj integrēt savu ietekmi. Tā kā prognozes ir precīzas vai nepareizas, uzņēmumu darbības ietekmē faktors, kuru nevar iekļaut kā mainīgo. Tas ir konceptuāls mezgls. Sliktākajā gadījumā vadība kļūst par vēsturisko datu un tendenču vergu, nevis jāuztraucas par to, ko bizness šobrīd dara.

Grunts līnija

Prognozēšana var būt bīstama māksla, jo prognozes kļūst par uzmanības centrā uzņēmumiem un valdībām, garīgi ierobežojot to darbības spektru, iepazīstinot ar jau noteikto īstermiņa vai ilgtermiņa nākotni. Turklāt prognozes var viegli sadalīt nejaušu elementu dēļ, kurus nevar iekļaut modelī, vai arī tie var būt vienkārši kļūdaini no paša sākuma.

Negatīvi, biznesa prognozēšana nekur neiet. Pienācīgi izmantota prognozēšana ļauj uzņēmumiem plānot savas vajadzības, palielinot viņu izredzes saglabāt veselību visos tirgos. Tā ir viena biznesa prognozēšanas funkcija, kuru var novērtēt visi investori.