Прогноза пословања: Разумевање основа

Није необично чути руководство компаније како говори о прогнозама: "Наша продаја није достигла предвиђене цифре" или "осећамо се поуздано у прогнозирани економски раст и очекујемо да ће премашити наше циљеве". На крају, све финансијске прогнозе, било да се ради о специфичностима пословања, попут раста продаје, или предвиђања о економији у целини, су нагађања. У овом ћемо чланку погледати неке од метода које стоје иза финансијских предвиђања, као и процес, као и неке ризике који настају када желимо предвидјети будућност.

Методе финансијског предвиђања

Постоји неколико различитих метода помоћу којих се може направити пословна прогноза. Све методе спадају у два свеобухватна приступа: квалитативни и квантитативни.

Квалитативни модели

Квалитативни модели су обично били успешни са краткорочним предвиђањима, где је обим прогнозе био ограничен. Квалитативне прогнозе могу се сматрати вођеним експертима, јер зависе од тржишних мрежа или тржишта у целини да би се одважио са информираним консензусом. Квалитативни модели могу бити корисни за предвиђање краткорочног успеха компанија, производа и услуга, али имају ограничења због ослањања на мишљење о мерљивим подацима. Квалитативни модели укључују:

• Истраживање тржишта Анкетирање великог броја људи на одређеном производу или услузи како би се предвидјело колико ће људи купити или користити након покретања.
• Делпхи метода: Питајте стручњаке на терену за општа мишљења и затим их саставите у прогнозу. (За више детаља о квалитативном моделирању прочитајте "Квалитативна анализа: Шта чини предузеће одличним?")

Основе пословног предвиђања

Квантитативни модели

Квантитативни модели снижавају стручни фактор и покушавају уклонити људски елемент из анализе. Ови приступи се тичу искључиво података и избегавају свађе људи који леже у цифри. Они такође покушавају да предвиде где ће се променљиве попут продаје, бруто домаћег производа, цена станова и слично, дугорочно мерити месецима или годинама. Квантитативни модели укључују:

• Приступ индикатору: Приступ индикатору зависи од односа између одређених показатеља, на пример, БДП-а и стопе незапослености, остајући релативно непромењен током времена. Пратећи односе и затим пратећи показатеље који су водећи, можете проценити перформансе заосталих показатеља, користећи податке водећих показатеља.
• Економетријско моделирање: Ово је математички ригорознија верзија приступа индикатору. Уместо да претпоставимо да односи остају исти, економетријско моделирање тестира унутрашњу конзистентност скупова података и време или значај везе између скупова података. Економетријско моделирање понекад се користи за креирање прилагођених индикатора који се могу користити за тачнији приступ индикаторима. Међутим, економски модели се чешће користе у академским областима за процену економских политика. (За основно објашњење примене економетријских модела прочитајте "Регресијске основе за пословну анализу.")
• Методе временске серије: односи се на колекцију различитих методологија које користе претходне податке за предвиђање будућих догађаја. Разлика између методологија временских серија обично је у ситним детаљима, као што су новије податке веће тежине или снижавање одређених споредних поена. Праћењем онога што се догодило у прошлости, прогностичар се нада да ће моћи да пружи боље него просечне прогнозе о будућности. Ово је најчешћа врста пословног предвиђања јер је јефтина и није боља или лошија од других метода.

Како функционише предвиђање?

На практичном нивоу је много варијација када је у питању пословно предвиђање. Међутим, на концептуалном нивоу све прогнозе прате исти процес.

1. Изабран је проблем или тачка података. Ово може бити нешто попут "да ли ће људи купити врхунски апарат за кафу?" или "каква ће бити наша продаја у марту следеће године?"
2. Одабране су теоријске варијабле и идеалан скуп података. Овде прогностичар идентификује релевантне променљиве које треба размотрити и одлучује како да прикупи податке.
3. Време претпоставке. Да би смањио време и податке потребне за предвиђање, прогностичар даје неке изричите претпоставке за поједностављење процеса.
4. Изабран је модел. Прогнозер одабире модел који одговара скупу података, одабраним варијаблама и претпоставкама.
5. Анализа. Користећи модел, подаци се анализирају и на основу њих израђује прогноза.
6. Верификација. Прогнозакар упоређује прогнозу са оним што се дешава да би се поправио процес, идентификовали проблеми или се у ретком случају тачна прогноза потапшала по леђима.

Проблеми са прогнозирањем

Пословно предвиђање је веома корисно за предузећа, јер им омогућава да планирају производњу, финансирање и тако даље. Међутим, постоје три проблема са ослањањем на прогнозе:

1. Подаци ће увек бити стари. Историјски подаци су све што треба да наставимо и нема гаранције да ће се у прошлости одржати услови у будућности.
2. Немогуће је чинити јединственим или неочекиваним догађајима или вањским изгледима. Претпоставке су опасне, као што су претпоставке да су банке правилно прегледавале дужнике прије пада. И догађаји са црним лабудима постали су све чешћи како је расла наша зависност од предвиђања.
3. Прогнозе не могу интегрисати сопствени утицај. Имајући прогнозе, тачне или нетачне, на акције предузећа утиче фактор који се не може уврстити у променљиве. Ово је концептуални чвор. У најгорем случају, менаџмент постаје роб историјских података и трендова, а не да се брине о ономе што посао сада ради.

Доња граница

Предвиђање може бити опасна уметност, јер прогнозе постају фокус компанија и влада, ментално ограничавајући њихов опсег деловања, представљајући краткорочну и дугорочну будућност као што је већ одређено. Штавише, прогнозе се лако могу срушити због случајних елемената који се не могу уградити у модел, или могу бити само погрешне од самог почетка.

Негативно на страну, пословно предвиђање нигде не иде. На одговарајући начин, предвиђање омогућава предузећима да планирају унапред својих потреба, повећавајући своје шансе да остану здрави на свим тржиштима. То је једна функција пословног предвиђања коју сви инвеститори могу да цене.