Ei ole epätavallista kuulla, että yrityksen johto puhuu ennusteista: "Myynti ei vastannut ennakoituja lukuja" tai "olemme vakuuttuneita ennustetusta talouskasvusta ja odotamme ylittävän tavoitteemme. " Loppujen lopuksi kaikki taloudelliset ennusteet, olivatpa kyseessä sitten yrityksen ominaispiirteet, kuten myynnin kasvu tai ennusteet koko taloudesta, annetaan arvailuja. Tässä artikkelissa tarkastelemme joitakin rahoitusnäkymien takana olevia menetelmiä sekä todellista prosessia ja joitain riskejä, joita syntyy, kun pyrimme ennakoimaan tulevaisuutta.

TUTORIAL : Tilinpäätös

Taloudelliset ennustamismenetelmät

On olemassa useita erilaisia ​​menetelmiä, joiden avulla yritysennuste voidaan tehdä. Kaikki menetelmät kuuluvat kahteen yleiseen lähestymistapaan: laadullisesti ja määrällisesti.

Laadulliset mallit

Laadulliset mallit ovat yleensä olleet menestyksekkäitä lyhyen aikavälin ennusteiden kanssa, joissa ennuste on rajallinen. Laadullisia ennusteita voidaan ajatella asiantuntija-ajatteluna, koska ne riippuvat markkinoiden häiriöistä tai koko markkinoista punnittaessa tietoon perustuvaa yksimielisyyttä. Laadulliset mallit voivat olla hyödyllisiä yritysten, tuotteiden ja palveluiden lyhyen aikavälin menestymisen ennustamisessa, mutta ne kohtaavat rajoituksia, jotka johtuvat sen luottamuksesta lausuntoon mitattavan tiedon perusteella. Laadullisia malleja ovat:

• Markkinatutkimus Suuri määrä ihmisiä tietyssä tuotteessa tai palvelussa ennustaa, kuinka monta ihmistä ostaa tai käytä sitä kerran.
• Delphi-menetelmä: Pyydä alan asiantuntijoita yleisiin mielipiteisiin ja koota heidät ennusteeksi. (Lisätietoja laadullisesta mallinnuksesta, lue Laadullinen analyysi: Mikä tekee yrityksestä hyvää? )

Määrälliset mallit

Määrälliset mallit vähentävät asiantuntijatekijää ja yrittävät ottaa ihmisen elementin pois analyysistä. Nämä lähestymistavat koskevat yksinomaan tietoja ja välttävät numeroiden taustalla olevien ihmisten epävakauden. He yrittävät myös ennustaa, missä muuttujia, kuten myynti, bruttokansantuote, asuntojen hinnat ja niin edelleen, ovat pitkällä aikavälillä mitattuna kuukausina tai vuosina. Kvantitatiivisia malleja ovat:

• Indikaattorin lähestymistapa: Indikaattorin lähestymistapa riippuu tiettyjen indikaattorien, esimerkiksi BKT: n ja työttömyyden, välisestä suhteesta, joka pysyy suhteellisen ennallaan ajan myötä. Seuraamalla suhteita ja seuraavia indikaattoreita, jotka johtavat, voit arvioida jäljellä olevien indikaattorien suorituskykyä käyttämällä johtavat indikaattoritiedot.
• Ekonometrinen mallinnus: Tämä on matemaattisesti tarkempi versio indikaattoriprosessista. Sen sijaan, että oletettaisiin, että suhteet pysyvät ennallaan, ekonometrinen mallinnus testaa tietojoukkojen sisäisen johdonmukaisuuden ajan ja datasarjan välisen suhteen merkityksen tai vahvuuden.Econometristä mallinnusta käytetään joskus luomaan omia indikaattoreita, joita voidaan käyttää tarkempaan indikaattoriprosessiin. Kuitenkin ekonometrisiä malleja käytetään useimmiten akateemisissa kentissä talouspolitiikan arvioimiseksi. (Perusohjeet ekonometristen mallien soveltamisesta ovat kohdassa Regression Basics for Business Analysis .)
• Aikasarjatekniikat: Tämä viittaa erilaisiin menetelmiin, jotka käyttävät aikaisempia tietoja ennustamaan tulevia tapahtumia. Aikasarjamenetelmien välillä on yleensä hienoja yksityiskohtia, kuten viimeaikaisten tietojen antaminen enemmän painoa tai diskonttaamista tiettyihin outlier-pisteisiin. Seuraten, mitä aiemmin tapahtui, ennustaja toivoo voivansa antaa parempia ennusteita kuin tulevaisuudessa. Tämä on yleisin liiketoimintalaskennan tyyppi, koska se on halpaa ja ei todellakaan ole parempi tai huonompi kuin muut menetelmät.

Rahoitusmallit ovat tärkeitä työkaluja liiketoimintaennusteissa ja investointisuunnitelmissa. Jos haluat oppia taitoja tarkasti arvioimaan yrityksesi töitä, tutustu Investopedia Academyn Financial Modeling -kurssiin, jossa on yli 8 tuntia ammattitason koulutusta.]

Miten ennuste toimii?

Liiketoimintaennusteissa on käytännön tasolla paljon vaihtelua. Käsitteellisellä tasolla kaikki ennusteet kuitenkin noudattavat samaa prosessia.

1. Ongelma tai tietopiste valitaan. Tämä voi olla jotain, "tulevatko ihmiset ostavat high-end-kahvinkeitin?" tai "mitä myynti tulee ensi vuoden maaliskuussa?"

2. Teoreettiset muuttujat ja ihanteellinen datasarja valitaan. Tällöin ennustaja tunnistaa asiaankuuluvat muuttujat, jotka on otettava huomioon ja päättää tietojen keräämisestä.

3. Oletusaika. Aikaa ja ennusteiden tekemiseen tarvittavaa dataa pienentää ennustaja tekee tiettyjä eksplisiittisiä oletuksia prosessin yksinkertaistamiseksi.

4. Valitaan malli. Analysaattori hakee mallin, joka sopii tietojoukkoon, valitut muuttujat ja oletukset.

5. Analyysi. Mallin avulla analysoidaan tietoja ja analysoidaan ennuste.

6. Varmistus. Ennustamo vertailee ennustetta siihen, mitä todellisuudessa tapahtuu prosessin nopeuttamiseksi, ongelmien tunnistamiseksi tai poikkeuksellisen tarkan ennusteen harvinaisissa tapauksissa.

Ennustamisen ongelmat

Yritysten ennuste on erittäin hyödyllinen yrityksille, koska se mahdollistaa niiden suunnittelun, rahoituksen ja niin edelleen. Ennusteiden varaan on kuitenkin kolme ongelmaa:

1. Tiedot ovat aina vanhoja. Meidän on mentävä historiallisiin tietoihin, eikä ole mitään takeita siitä, että aiemmat olosuhteet säilyvät tulevaisuudessa.

2. On mahdotonta ottaa huomioon ainutlaatuisia tai odottamattomia tapahtumia tai ulkoisvaikutuksia. Oletukset ovat vaarallisia, kuten olettamukset, joita pankit lainaavat asianmukaisesti ennen subprime-sulatusta, ja mustan joutsenen tapahtumat ovat yleistyneet, koska riippuvuus ennusteistamme on kasvanut.

3. Ennusteet eivät voi integroida omaa vaikutustaan.Kun ennusteita, tarkkoja tai epätarkkoja, vaikuttaa yritysten tekijöihin tekijä, jota ei voida sisällyttää muuttujana. Tämä on käsitteellinen solmu. Pahimmassa tapauksessa hallinta johdetaan historiallisiin tietoihin ja suuntauksiin orja eikä miettiä sitä, mitä yritys tekee nyt.

Alaraja

Ennuste voi olla vaarallinen taide, koska ennusteista tulee yrityksiä ja hallituksia keskittyen, henkisesti rajoittamalla toiminta-aluettaan esittämällä lyhyen ja pitkän aikavälin tulevaisuuden, kuten jo on määritetty. Lisäksi ennusteet voivat helposti hajota satunnaisten elementtien vuoksi, joita ei voida sisällyttää malliin tai ne voivat olla pelkkää vikaa alusta alkaen. Negatiivit syrjään, liikeennuste ei mene mihinkään. Oikein käytettynä ennuste antaa yrityksille mahdollisuuden suunnitella ennen heidän tarpeitaan, mikä lisää heidän mahdollisuuksiaan säilyttää terveytensä kaikilla markkinoilla. Se on yksi liiketoiminnan ennuste, jonka kaikki sijoittajat voivat arvostaa. )