Nije neobično čuti rukovodstvo tvrtke kako govori o prognozama: "Naša prodaja nije ispunila predviđene brojke" ili "osjećamo se sigurni u prognozirani gospodarski rast i očekujemo da će premašiti naše ciljeve". Na kraju, sve financijske prognoze, bilo da se radi o specifičnostima poslovanja, poput rasta prodaje, bilo predviđanja o ekonomiji kao cjelini, su nagađanja., razmotrit ćemo neke metode koje stoje iza financijskih predviđanja, kao i postupak, te neke rizike koji se pojavljuju kada želimo predvidjeti budućnost.
Načini financijskog predviđanja
Postoji nekoliko različitih metoda pomoću kojih se može napraviti poslovna prognoza. Sve metode spadaju u dva opća pristupa: kvalitativni i kvantitativni.
Kvalitativni modeli
Kvalitativni modeli obično su bili uspješni s kratkoročnim predviđanjima, gdje je opseg predviđanja bio ograničen. Kvalitativne prognoze mogu se smatrati vođenim ekspertima jer ovise o tržišnim tržištima ili tržištu u cjelini kako bi se težio informiranim konsenzusom. Kvalitativni modeli mogu biti korisni za predviđanje kratkoročnog uspjeha poduzeća, proizvoda i usluga, ali imaju ograničenja zbog svog oslanjanja na mišljenje o mjerljivim podacima. Kvalitativni modeli uključuju:
- Istraživanje tržišta Anketa velikog broja ljudi na određenom proizvodu ili usluzi kako bi predvidjela koliko će ljudi kupiti ili koristiti nakon pokretanja. Metoda Delhija: Pitajte stručnjake za opće mišljenje i zatim ih sastavite u prognozu. (Za više detalja o kvalitativnom modeliranju pročitajte "Kvalitativna analiza: Što društvo čini odličnim?")
Osnove poslovnog predviđanja
Kvantitativni modeli
Kvantitativni modeli snižavaju stručni faktor i pokušavaju ukloniti ljudski element iz analize. Ovi se pristupi tiču isključivo podataka i izbjegavaju svađe ljudi koji podliježu brojkama. Oni također pokušavaju predvidjeti gdje će se varijable poput prodaje, bruto domaćeg proizvoda, cijena stanova i slično, dugoročno mjeriti u mjesecima ili godinama. Kvantitativni modeli uključuju:
- Pristup pokazateljima: Pristup indikatoru ovisi o odnosu između pojedinih pokazatelja, na primjer, stope BDP-a i stope nezaposlenosti, koje su tijekom vremena ostale relativno nepromijenjene. Prateći odnose i zatim slijedeći pokazatelje koji su vodeći, možete procijeniti učinak zaostalih pokazatelja, koristeći podatke vodećih pokazatelja. Ekonomsko modeliranje: Ovo je matematički rigoroznija verzija pristupa pokazateljima. Umjesto da pretpostave da odnosi ostaju isti, ekonometrijsko modeliranje testira unutarnju konzistentnost skupova podataka s vremenom i značaj ili snagu odnosa između skupa podataka. Ekonometrijsko modeliranje ponekad se koristi za stvaranje prilagođenih pokazatelja koji se mogu koristiti za precizniji pristup pokazateljima. Međutim, ekonomski modeli češće se koriste u akademskim područjima za ocjenu ekonomskih politika. (Za osnovno objašnjenje o primjeni ekonometrijskih modela pročitajte "Regresijske osnove za poslovnu analizu.") Metode vremenske serije: odnosi se na zbirku različitih metodologija koja koriste prethodne podatke za predviđanje budućih događaja. Razlika između metodologija vremenske serije obično je u sitnim detaljima, poput davanja novijih podataka, veće težine ili diskontiranja određenih izvanjskih bodova. Prateći ono što se dogodilo u prošlosti, prognostičar se nada da će moći dati bolje od prosječnih predviđanja o budućnosti. Ovo je najčešća vrsta poslovnog predviđanja jer je jeftina i nije bolja ili lošija od drugih metoda.
Kako funkcionira predviđanje?
Na praktičnoj razini postoji puno varijacija kada je u pitanju poslovno predviđanje. Međutim, na konceptualnoj razini sve prognoze slijede isti postupak.
- Odabran je problem ili točka podataka. To može biti nešto poput "hoće li ljudi kupiti vrhunski aparat za kavu?" ili "kakva će biti naša prodaja u ožujku sljedeće godine?" Odabrane su teoretske varijable i idealan skup podataka. Tu predviđa identificira relevantne varijable koje je potrebno uzeti u obzir i odlučuje kako prikupiti podatke. Vrijeme pretpostavke. Kako bi smanjio vrijeme i podatke potrebne za izradu prognoze, prognostičar daje neke izričite pretpostavke za pojednostavljenje postupka. Odabran je model. Prognozer odabire model koji odgovara skupu podataka, odabranim varijablama i pretpostavkama. Analiza. Pomoću modela analiziraju se podaci i izrađuje prognoza. Verifikacija. Prognozer upoređuje prognozu s onim što se događa kako bi se ugađao postupak, identificirali problemi ili se u rijetkom slučaju točne prognoze tapkalo po leđima.
Problemi s predviđanjem
Poslovno predviđanje vrlo je korisno za tvrtke, jer im omogućuje planiranje proizvodnje, financiranja i tako dalje. Tri su problema s oslanjanjem na prognoze:
- Podaci će uvijek biti stari. Povijesni podaci su sve što trebamo nastaviti, a ne postoji jamstvo da će se u prošlosti održati uvjeti u budućnosti. Nemoguće je činiti jedinstvenim ili neočekivanim događajima ili vanjskim izgledima. Pretpostavke su opasne, kao što su pretpostavke da su banke pravilno pregledavale dužnike prije pada. I događaji crnih labudova postali su sve učestaliji, kako raste naša ovisnost o prognozama. Programi ne mogu integrirati vlastiti utjecaj. Imajući prognoze, točne ili netočne, na akcije poduzeća utječe faktor koji se ne može uključiti kao varijabla. Ovo je konceptualni čvor. U najgorem scenariju, menadžment postaje rob povijesnih podataka i trendova, a ne briga o tome čime se posao danas bavi.
Donja linija
Prognoziranje može biti opasna umjetnost, jer prognoze postaju fokus za tvrtke i vlade, mentalno ograničavajući njihov raspon djelovanja, predstavljajući kratkoročnu i dugoročnu budućnost već utvrđenu. Štoviše, prognoze se lako mogu srušiti zbog slučajnih elemenata koji se ne mogu ugraditi u model, ili mogu biti samo pogrešne od samog početka.
Negativno na stranu, poslovno predviđanje nigdje ne ide. Na odgovarajući način, predviđanje omogućava tvrtkama da planiraju unaprijed svoje potrebe, povećavajući svoje šanse da ostanu zdravi na svim tržištima. To je jedna funkcija poslovnog predviđanja koju svi ulagači mogu cijeniti.
