Obchodné predpovede: Pochopenie základov

Nie je nezvyčajné počuť, že vedenie spoločnosti hovorí o prognózach: „Naše tržby nespĺňali predpokladané čísla“ alebo „sme presvedčení o predpokladanom hospodárskom raste a očakávame prekročenie našich cieľov.“ Nakoniec sú všetky finančné predpovede, či už ide o špecifiká podniku, ako je rast predaja alebo predpovede o ekonomike ako celku, informované odhady. V tomto článku sa pozrieme na niektoré metódy, ktoré stoja za finančnými prognózami, ako aj na proces a niektoré riziká, ktoré sa objavujú, keď sa snažíme predpovedať budúcnosť.

Metódy finančného prognózovania

Existuje niekoľko rôznych metód, pomocou ktorých je možné urobiť podnikateľskú predpoveď. Všetky metódy spadajú do jedného z dvoch hlavných prístupov: kvalitatívny a kvantitatívny.

Kvalitatívne modely

Kvalitatívne modely boli zvyčajne úspešné s krátkodobými predpoveďami, kde bol rozsah prognózy obmedzený. Kvalitatívne predpovede možno považovať za expertízu, pretože závisia od trhových máv alebo trhu ako celku, ktorý sa má zvážiť na základe informovaného konsenzu. Kvalitatívne modely môžu byť užitočné pri predpovedaní krátkodobého úspechu spoločností, výrobkov a služieb, ale majú obmedzenia, pretože sa spoliehajú na názor na merateľné údaje. Kvalitatívne modely zahŕňajú:

• Prieskum trhu Prieskumom s veľkým počtom ľudí na konkrétnom produkte alebo službe môžete predpovedať, koľko ľudí si ich po uvedení na trh kúpi alebo použije.
• Metóda Delphi: Požiadanie terénnych expertov o všeobecné názory a ich následné zostavenie do predpovede. (Viac informácií o kvalitatívnom modelovaní nájdete v časti „Kvalitatívna analýza: Čo robí spoločnosť skvelým?“)

Základy podnikového prognózovania

Kvantitatívne modely

Kvantitatívne modely diskontujú expertný faktor a snažia sa z analýzy odstrániť ľudský prvok. Tieto prístupy sa zaoberajú výlučne údajmi a vyhýbajú sa nestálosti ľudí, ktorí sú základom čísel. Snažia sa tiež predpovedať, kde sa premenné, ako sú predaj, hrubý domáci produkt, ceny nehnuteľností atď., Budú z dlhodobého hľadiska merať v mesiacoch alebo rokoch. Kvantitatívne modely zahŕňajú:

• Prístup k ukazovateľom: Prístup k ukazovateľom závisí od vzťahu medzi určitými ukazovateľmi, napríklad HDP a mierami nezamestnanosti, ktoré sa časom relatívne nezmenia. Sledovaním vzťahov a následných ukazovateľov, ktoré vedú, môžete odhadnúť výkon zaostávajúcich ukazovateľov pomocou údajov vedúcich ukazovateľov.
• Ekonometrické modelovanie: Toto je matematicky prísnejšia verzia prístupu ukazovateľov. Namiesto toho, aby sa predpokladalo, že vzťahy zostanú rovnaké, ekonometrické modelovanie testuje vnútornú konzistentnosť súborov údajov v čase a význam alebo silu vzťahu medzi súbormi údajov. Ekonometrické modelovanie sa niekedy používa na vytvorenie vlastných ukazovateľov, ktoré možno použiť na presnejší prístup k ukazovateľom. Ekonometrické modely sa však v akademických odboroch častejšie používajú na hodnotenie hospodárskych politík. (Základné vysvetlenie týkajúce sa uplatňovania ekonometrických modelov nájdete v časti „Základy regresie pre obchodné analýzy“).
• Metódy časových radov: Ide o súbor rôznych metodológií, ktoré využívajú údaje z minulosti na predpovedanie budúcich udalostí. Rozdiel medzi metodológiami časových radov je zvyčajne v jemných detailoch, ako je to, že sa novším údajom prikladá väčšia váha alebo sa odpočítavajú určité okrajové body. Sledovaním toho, čo sa stalo v minulosti, predpovedateľ dúfa, že bude schopný poskytnúť lepšiu ako priemernú predpoveď o budúcnosti. Toto je najbežnejší typ podnikového predpovedania, pretože je lacný a nie lepší alebo horší ako iné metódy.

Ako funguje prognózovanie?

Pokiaľ ide o obchodné predpovede, existuje veľa rozdielov na praktickej úrovni. Na koncepčnej úrovni sa však všetky prognózy riadia rovnakým procesom.

1. Vyberie sa problém alebo dátový bod. Môže to byť niečo ako „kúpia ľudia špičkový kávovar?“ alebo „aký bude náš predaj v marci budúceho roka?“
2. Vyberajú sa teoretické premenné a ideálny súbor údajov. V takomto prípade Forecaster identifikuje príslušné premenné, ktoré je potrebné vziať do úvahy, a rozhodne, ako údaje zhromaždiť.
3. Predpokladaný čas. Aby sa skrátil čas a údaje potrebné na vypracovanie prognózy, predpovedateľ robí niektoré explicitné predpoklady na zjednodušenie procesu.
4. Vyberie sa model. Predchodca vyberie model, ktorý vyhovuje množine údajov, vybraným premenným a predpokladom.
5. Analýza. Pomocou modelu sa údaje analyzujú a z analýzy sa vytvorí predpoveď.
6. Overenie. Forecaster porovnáva prognózu s tým, čo sa stane s vyladením procesu, identifikuje problémy alebo v zriedkavých prípadoch presnou predpoveďou sa potľapká po chrbte.

Problémy s predpovedaním

Podnikové predpovedanie je pre podniky veľmi užitočné, pretože im umožňuje plánovať výrobu, financovanie atď. S prognózami sa však stretávajú tri problémy:

1. Dáta budú vždy staré. Historické údaje sú všetko, čo musíme urobiť, a nie je zaručené, že podmienky v minulosti budú pokračovať aj v budúcnosti.
2. Je nemožné zohľadniť jedinečné alebo neočakávané udalosti alebo externality. Predpoklady sú nebezpečné, napríklad predpoklady, že banky riadne skúmali dlžníkov pred rozpadom hypotekárnych úverov. A udalosti čiernej labuť sa stali bežnejšou, keďže naša závislosť od predpovedí rástla.
3. Prognózy nemôžu integrovať svoj vlastný vplyv. Vďaka prognózam, presným alebo nepresným, sú činy podnikov ovplyvňované faktorom, ktorý nemožno zahrnúť ako premennú. Toto je koncepčný uzol. V najhoršom prípade sa manažment stáva skôr otrokom historických údajov a trendov, než sa obávať toho, čo podnik teraz robí.

Spodný riadok

Prognózovanie môže byť nebezpečným umením, pretože prognózy sa stanú stredobodom záujmu spoločností a vlád, pričom mentálne obmedzujú rozsah svojich činností tým, že predstavujú krátkodobú až dlhodobú budúcnosť, ako už boli stanovené. Okrem toho sa prognózy dajú ľahko rozdeliť v dôsledku náhodných prvkov, ktoré nie je možné začleniť do modelu, alebo môžu byť jednoducho na začiatku zlé.

Negatívy okrem toho, obchodné predpovede nejdú nikam. Prognózy, ktoré sa vhodne používajú, umožňujú podnikateľom plánovať pred ich potrebami a zvyšujú tak svoje šance na udržanie zdravia na všetkých trhoch. To je jedna z funkcií obchodnej prognózy, ktorú môžu oceniť všetci investori.