Прогнозування бізнесу: розуміння основ

Незвично почути керівництво компанії, що говорить про прогнози: "Наші продажі не відповідали прогнозованому числу" або "ми впевнені в прогнозованому економічному зростанні і очікуємо перевищення намічених показників". Зрештою, усі фінансові прогнози, чи то про специфіку бізнесу, як-от зростання продажів, чи прогнози щодо економіки в цілому, є припущеннями. У цій статті ми розглянемо деякі методи, що стоять за фінансовими прогнозами, а також процес, а також деякі ризики, які виникають, коли ми прагнемо передбачити майбутнє.

Методи фінансового прогнозування

Існує кілька різних методів, за допомогою яких можна зробити прогноз бізнесу. Усі методи підпадають під один із двох загальних підходів: якісний та кількісний.

Якісні моделі

Якісні моделі, як правило, були успішними за короткострокових прогнозів, де обсяг прогнозу був обмежений. Якісні прогнози можна вважати орієнтованими на експертів, оскільки вони залежать від ринкових моделей або ринку в цілому, щоб зважити на основі усвідомленого консенсусу. Якісні моделі можуть бути корисними для прогнозування короткострокового успіху компаній, продуктів та послуг, але мають обмеження через його залежність від думки щодо вимірюваних даних. Якісні моделі включають:

• Дослідження ринку Опитування великої кількості людей на конкретний продукт чи послугу, щоб передбачити, скільки людей купуватимуть або використовуватимуть його, коли його запустять.
• Метод Delphi: Попросити експертів на місцях отримати загальні думки, а потім скласти їх у прогноз. (Детальніше про якісне моделювання читайте в "Якісний аналіз: що робить компанію великою?")

Основи прогнозування бізнесу

Кількісні моделі

Кількісні моделі знижують фактор експертів і намагаються вилучити людський елемент з аналізу. Ці підходи стосуються виключно даних і уникають непристосованості людей, що лежать в основі цих чисел. Вони також намагаються передбачити, де такі змінні, як продажі, валовий внутрішній продукт, ціни на житло тощо, будуть у довгостроковій перспективі, вимірюються місяцями чи роками. Кількісні моделі включають:

• Підхід до показників: Підхід до показника залежить від співвідношення між певними показниками, наприклад, ВВП та рівнем безробіття, залишаючись відносно незмінними з часом. Дотримуючись взаємозв'язку, а потім слідуючи провідними показниками, ви можете оцінити ефективність відстаючих показників, використовуючи дані провідних показників.
• Економетричне моделювання: Це більш сувора математично версія індикаторного підходу. Замість того, щоб вважати, що відносини залишаються однаковими, економетричне моделювання перевіряє внутрішню узгодженість наборів даних у часі та значення чи міцність взаємозв'язку між наборами даних. Економетричне моделювання іноді використовується для створення індивідуальних показників, які можна використовувати для більш точного підходу до індикаторів. Однак економетричні моделі частіше використовуються в наукових галузях для оцінки економічної політики. (Для базового пояснення щодо застосування економетричних моделей читайте "Основи регресії для бізнес-аналізу".)
• Методи часових рядів: це стосується набору різних методологій, які використовують минулі дані для прогнозування майбутніх подій. Різниця між методологіями часового ряду, як правило, полягає в тонких деталях, таких як надання більшої кількості останніх даних або зменшення певних балів. Відслідковуючи те, що сталося в минулому, синоптик сподівається, що він зможе дати кращий, ніж середній прогноз щодо майбутнього. Це найпоширеніший вид прогнозування бізнесу, оскільки він недорогий і ні кращий, ні гірший, ніж інші методи.

Як працює прогнозування?

На практичному рівні існує велика кількість варіацій, що стосується прогнозування бізнесу. Однак на концептуальному рівні всі прогнози йдуть за одним і тим же процесом.

1. Вибирається проблема або точка даних. Це може бути щось на кшталт "чи люди придбають кавоварку високого класу?" або "які будуть наші продажі в березні наступного року?"
2. Вибираються теоретичні змінні та ідеальний набір даних. Саме тут синоптик визначає відповідні змінні, які необхідно враховувати, і вирішує, як збирати дані.
3. Час припущення. Щоб скоротити час і дані, необхідні для прогнозування, синоптик робить кілька явних припущень для спрощення процесу.
4. Вибирається модель. Синоптик вибирає модель, яка відповідає набору даних, вибраних змінних та припущень.
5. Аналіз. За допомогою моделі аналізуються дані та робиться прогноз з аналізу.
6. Перевірка. Синоптик порівнює прогноз із тим, що трапляється підлаштовувати процес, виявляти проблеми або в рідкісному випадку точного прогнозу, погладжувати себе по спині.

Проблеми з прогнозуванням

Прогнозування бізнесу є дуже корисним для бізнесу, оскільки дозволяє їм планувати виробництво, фінансування тощо. Однак існує три проблеми з посиланням на прогнози:

1. Дані завжди будуть старими. Історичні дані - це все, що ми маємо продовжувати, і немає гарантії, що в минулому умови збережуться і надалі.
2. Неможливо враховувати унікальні чи несподівані події чи зовнішні явища. Припущення небезпечні, такі як припущення про те, що банки належним чином перевіряли позичальників до кризису на передбанківському ринку. І події чорних лебедів стали все більш поширеними, коли наша залежність від прогнозів зросла.
3. Прогнози не можуть інтегрувати власний вплив. Маючи прогнози, точні або неточні, на дії підприємств впливає фактор, який не може бути включений до змінної. Це концептуальний вузол. За найгіршого випадку, управління стає рабом історичних даних і тенденцій, а не переживає, чим зараз займається бізнес.

Суть

Прогнозування може бути небезпечним мистецтвом, оскільки прогнози стають центром уваги для компаній та урядів, ментально обмежуючи їх спектр дій, представляючи коротко- та довгострокове майбутнє як уже визначене. Більше того, прогнози можуть легко розбитись через випадкові елементи, які неможливо включити в модель, або вони можуть бути просто неправильними з самого початку.

Мінуси, бо прогнозування бізнесу нікуди не дінеться. Належне використання, прогнозування дозволяє бізнесу планувати випереджати свої потреби, підвищуючи шанси залишатися здоровими на всіх ринках. Це одна з функцій прогнозування бізнесу, яку можуть оцінити всі інвестори.