Główny » handel algorytmiczny » Prognozy biznesowe: zrozumienie podstaw

Prognozy biznesowe: zrozumienie podstaw

handel algorytmiczny : Prognozy biznesowe: zrozumienie podstaw

Często zdarza się, że kierownictwo firmy mówi o prognozach: „Nasza sprzedaż nie osiągnęła prognozowanych liczb” lub „czujemy się pewni prognozowanego wzrostu gospodarczego i oczekujemy, że przekroczymy nasze cele”. Ostatecznie wszystkie prognozy finansowe, czy to dotyczące specyfiki firmy, jak wzrost sprzedaży, czy prognozy dotyczące gospodarki jako całości, są oparte na domysłach. W tym artykule przyjrzymy się niektórym metodom prognoz finansowych, a także procesowi i niektórym ryzykom, które pojawiają się, gdy staramy się przewidzieć przyszłość.

Metody prognozowania finansowego

Istnieje kilka różnych metod, za pomocą których można sporządzić prognozę biznesową. Wszystkie metody dzielą się na jedno z dwóch nadrzędnych podejść: jakościowe i ilościowe.

Modele jakościowe

Modele jakościowe zwykle były skuteczne z prognozami krótkoterminowymi, w których zakres prognozy był ograniczony. Prognozy jakościowe można traktować jako oparte na wiedzy eksperckiej, ponieważ zależą one od czynników rynkowych lub rynku jako całości, w oparciu o świadomy konsensus. Modele jakościowe mogą być przydatne w przewidywaniu krótkoterminowego sukcesu firm, produktów i usług, ale mają ograniczenia ze względu na poleganie na opinii na mierzalnych danych. Modele jakościowe obejmują:

  • Badanie rynku Przebadanie dużej liczby osób na temat określonego produktu lub usługi w celu przewidzenia, ile osób kupi lub wykorzysta go po uruchomieniu.
  • Metoda Delphi: zapytanie ekspertów terenowych o ogólne opinie, a następnie skompilowanie ich w prognozę. (Aby uzyskać więcej informacji na temat modelowania jakościowego, przeczytaj „Analiza jakościowa: co sprawia, że ​​firma jest świetna?”)
1:54

Podstawy prognozowania biznesowego

Modele ilościowe

Modele ilościowe pomijają czynnik ekspercki i starają się usunąć element ludzki z analizy. Podejścia te dotyczą wyłącznie danych i unikają niestabilności osób leżących u podstaw liczb. Próbują również przewidzieć, gdzie zmienne, takie jak sprzedaż, produkt krajowy brutto, ceny mieszkań i tak dalej, będą długoterminowe, mierzone w miesiącach lub latach. Modele ilościowe obejmują:

  • Podejście wskaźnikowe: Podejście wskaźnikowe zależy od relacji między niektórymi wskaźnikami, na przykład PKB i stopami bezrobocia, pozostając względnie niezmienionymi w czasie. Śledząc relacje, a następnie kierując się wskaźnikami wiodącymi, można oszacować skuteczność wskaźników opóźnionych, korzystając z danych wskaźnika wiodącego.
  • Modelowanie ekonometryczne: jest to bardziej matematycznie bardziej rygorystyczna wersja podejścia wskaźnikowego. Zamiast zakładać, że relacje pozostają niezmienione, modelowanie ekonometryczne sprawdza wewnętrzną spójność zestawów danych w czasie oraz istotność lub siłę związku między zbiorami danych. Modelowanie ekonometryczne jest czasami używane do tworzenia niestandardowych wskaźników, które można wykorzystać do dokładniejszego podejścia do wskaźników. Modele ekonometryczne są jednak częściej stosowane w dziedzinach akademickich do oceny polityk gospodarczych. (Aby uzyskać podstawowe wyjaśnienie dotyczące stosowania modeli ekonometrycznych, przeczytaj „Podstawy regresji dla analizy biznesowej”).
  • Metody szeregów czasowych: Odnosi się to do zbioru różnych metodologii wykorzystujących dane z przeszłości do przewidywania przyszłych zdarzeń. Różnica między metodologiami szeregów czasowych jest zwykle w drobnych szczegółach, takich jak nadanie większej wagi nowszym danym lub zdyskontowanie pewnych punktów odstających. Śledząc wydarzenia z przeszłości, prognostyk ma nadzieję, że będzie w stanie dać lepsze niż przeciętne prognozy dotyczące przyszłości. Jest to najczęstszy rodzaj prognozowania biznesowego, ponieważ jest niedrogi i nie jest lepszy ani gorszy od innych metod.

Jak działa prognozowanie?

Istnieje wiele różnic na poziomie praktycznym, jeśli chodzi o prognozowanie biznesowe. Jednak na poziomie koncepcyjnym wszystkie prognozy są zgodne z tym samym procesem.

  1. Wybrano problem lub punkt danych. Może to być coś w rodzaju „czy ludzie kupią wysokiej klasy ekspres do kawy?” lub „jaka będzie nasza sprzedaż w marcu przyszłego roku?”
  2. Wybrano zmienne teoretyczne i idealny zestaw danych. To tutaj Forecaster identyfikuje odpowiednie zmienne, które należy wziąć pod uwagę, i decyduje, jak zebrać dane.
  3. Czas założenia Aby ograniczyć czas i dane potrzebne do sporządzenia prognozy, prognostyk przyjmuje pewne wyraźne założenia w celu uproszczenia procesu.
  4. Wybrany jest model. Forecaster wybiera model, który pasuje do zestawu danych, wybranych zmiennych i założeń.
  5. Analiza. Korzystając z modelu, dane są analizowane, a na ich podstawie dokonywana jest prognoza.
  6. Weryfikacja. Forecaster porównuje prognozę z tym, co dzieje się, aby ulepszyć proces, zidentyfikować problemy lub, w rzadkich przypadkach dokładnej prognozy, poklepać się po plecach.

Problemy z prognozowaniem

Prognozowanie biznesu jest bardzo przydatne dla przedsiębiorstw, ponieważ pozwala im planować produkcję, finansowanie i tak dalej. Istnieją jednak trzy problemy z poleganiem na prognozach:

  1. Dane zawsze będą stare. Dane historyczne to wszystko, co musimy kontynuować, i nie ma gwarancji, że warunki w przeszłości będą kontynuowane w przyszłości.
  2. Nie można brać pod uwagę wyjątkowych lub nieoczekiwanych zdarzeń lub efektów zewnętrznych. Założenia są niebezpieczne, takie jak założenie, że banki odpowiednio monitorowały pożyczkobiorców przed krachem subprime. A wydarzenia związane z czarnymi łabędziami stały się bardziej powszechne, gdy wzrosła nasza zależność od prognoz.
  3. Prognozy nie mogą uwzględniać własnego wpływu. Mając prognozy, dokładne lub niedokładne, na działania przedsiębiorstw wpływa czynnik, którego nie można uwzględnić jako zmienną. To jest konceptualny węzeł. W najgorszym przypadku zarząd staje się niewolnikiem danych historycznych i trendów, zamiast martwić się o to, co robi teraz firma.

Dolna linia

Prognozowanie może być niebezpieczną sztuką, ponieważ prognozy stają się przedmiotem zainteresowania firm i rządów, mentalnie ograniczając ich zakres działań, przedstawiając przyszłość krótko- i długoterminową, jak już określono. Co więcej, prognozy mogą łatwo ulec awarii z powodu losowych elementów, których nie można włączyć do modelu lub mogą być po prostu błędne od samego początku.

Poza negatywami prognozy biznesowe nigdzie się nie zmienią. Właściwie zastosowane prognozowanie pozwala firmom planować z wyprzedzeniem ich potrzeb, zwiększając ich szanse na utrzymanie zdrowia na wszystkich rynkach. To jedna z funkcji prognozowania biznesowego, którą wszyscy inwestorzy mogą docenić.

Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.
Zalecane
Zostaw Swój Komentarz