Không có gì lạ khi nghe quản lý của một công ty nói về dự báo: "Doanh số của chúng tôi không đáp ứng được các con số dự báo" hoặc "chúng tôi cảm thấy tin tưởng vào tăng trưởng kinh tế dự báo và dự kiến sẽ vượt quá mục tiêu của chúng tôi". Cuối cùng, tất cả các dự báo tài chính, cho dù về các chi tiết cụ thể của một doanh nghiệp, như tăng trưởng doanh số, hoặc dự đoán về toàn bộ nền kinh tế, đều được thông báo phỏng đoán., chúng tôi sẽ xem xét một số phương pháp đằng sau dự báo tài chính, cũng như quy trình và một số rủi ro tăng lên khi chúng tôi tìm cách dự đoán tương lai.
Phương pháp dự báo tài chính
Có một số phương pháp khác nhau để dự báo kinh doanh có thể được thực hiện. Tất cả các phương pháp rơi vào một trong hai cách tiếp cận bao quát: định tính và định lượng.
Mô hình định tính
Các mô hình định tính thường thành công với các dự đoán ngắn hạn, trong đó phạm vi dự báo bị hạn chế. Dự báo định tính có thể được coi là do chuyên gia điều khiển, trong đó chúng phụ thuộc vào các thị trường hoặc thị trường nói chung để cân nhắc với sự đồng thuận có hiểu biết. Các mô hình định tính có thể hữu ích trong việc dự đoán thành công ngắn hạn của các công ty, sản phẩm và dịch vụ, nhưng có những hạn chế do sự phụ thuộc vào ý kiến đối với dữ liệu có thể đo lường được. Các mô hình định tính bao gồm:
- Nghiên cứu thị trường Thăm dò một số lượng lớn người trên một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể để dự đoán số lượng người sẽ mua hoặc sử dụng nó sau khi ra mắt. Phương phápelphi: Hỏi các chuyên gia lĩnh vực cho ý kiến chung và sau đó tổng hợp chúng thành dự báo. (Để biết thêm về mô hình định tính, hãy đọc "Phân tích định tính: Điều gì làm cho một công ty trở nên tuyệt vời?")
Khái niệm cơ bản về dự báo kinh doanh
Mô hình định lượng
Các mô hình định lượng giảm giá yếu tố chuyên gia và cố gắng loại bỏ yếu tố con người ra khỏi phân tích. Những cách tiếp cận này chỉ liên quan đến dữ liệu và tránh sự hay thay đổi của những người nằm dưới các con số. Họ cũng cố gắng dự đoán các biến như doanh số, tổng sản phẩm quốc nội, giá nhà đất, v.v., sẽ ở đâu trong dài hạn, được tính bằng tháng hoặc năm. Các mô hình định lượng bao gồm:
- Phương pháp tiếp cận chỉ số: Cách tiếp cận chỉ số phụ thuộc vào mối quan hệ giữa các chỉ số nhất định, ví dụ: GDP và tỷ lệ thất nghiệp, vẫn không thay đổi theo thời gian. Bằng cách theo dõi các mối quan hệ và sau đó theo các chỉ số đang dẫn đầu, bạn có thể ước tính hiệu suất của các chỉ số tụt hậu, bằng cách sử dụng dữ liệu chỉ báo hàng đầu. Mô hình hóa mô hình: Đây là phiên bản chặt chẽ hơn về mặt toán học của phương pháp chỉ báo. Thay vì cho rằng các mối quan hệ giữ nguyên, mô hình toán kinh tế kiểm tra tính nhất quán bên trong của các bộ dữ liệu theo thời gian và tầm quan trọng hoặc sức mạnh của mối quan hệ giữa các bộ dữ liệu. Mô hình hóa kinh tế đôi khi được sử dụng để tạo ra các chỉ số tùy chỉnh có thể được sử dụng cho cách tiếp cận chỉ báo chính xác hơn. Tuy nhiên, các mô hình kinh tế lượng thường được sử dụng trong các lĩnh vực học thuật để đánh giá các chính sách kinh tế. (Để biết giải thích cơ bản về việc áp dụng các mô hình kinh tế lượng, hãy đọc "Cơ sở hồi quy cho phân tích kinh doanh.") Phương pháp chuỗi thời gian: Đây là tập hợp các phương pháp khác nhau sử dụng dữ liệu trong quá khứ để dự đoán các sự kiện trong tương lai. Sự khác biệt giữa các phương pháp chuỗi thời gian thường là chi tiết tốt, như đưa ra dữ liệu gần đây nhiều trọng lượng hơn hoặc giảm giá một số điểm ngoại lệ nhất định. Bằng cách theo dõi những gì đã xảy ra trong quá khứ, người dự báo hy vọng có thể đưa ra một dự đoán tốt hơn so với dự đoán trung bình về tương lai. Đây là loại dự báo kinh doanh phổ biến nhất vì nó không tốn kém và không tốt hơn hoặc kém hơn các phương pháp khác.
Dự báo làm việc như thế nào?
Có rất nhiều biến thể ở mức độ thực tế khi nói đến dự báo kinh doanh. Tuy nhiên, ở cấp độ khái niệm, tất cả các dự báo đều theo cùng một quy trình.
- Một vấn đề hoặc điểm dữ liệu được chọn. Đây có thể là một cái gì đó như "mọi người sẽ mua một máy pha cà phê cao cấp?" hoặc "doanh số của chúng tôi sẽ là gì vào tháng 3 năm sau?" Các biến lý thuyết và một tập dữ liệu lý tưởng được chọn. Đây là nơi người dự báo xác định các biến có liên quan cần được xem xét và quyết định cách thu thập dữ liệu. Thời gian giả định. Để cắt giảm thời gian và dữ liệu cần thiết để đưa ra dự báo, người dự báo đưa ra một số giả định rõ ràng để đơn giản hóa quy trình. Một mô hình được chọn. Forecaster chọn mô hình phù hợp với tập dữ liệu, các biến được chọn và các giả định. Phân tích. Sử dụng mô hình, dữ liệu được phân tích và dự báo được thực hiện từ phân tích. Xác minh. Người dự báo so sánh dự báo với những gì xảy ra để điều chỉnh quá trình, xác định các vấn đề hoặc trong trường hợp hiếm hoi của một dự báo chính xác, hãy vỗ nhẹ vào lưng.
Vấn đề với dự báo
Dự báo kinh doanh rất hữu ích cho các doanh nghiệp, vì nó cho phép họ lên kế hoạch sản xuất, tài chính, v.v. Tuy nhiên, có ba vấn đề với việc dựa vào dự báo:
- Dữ liệu luôn luôn cũ. Dữ liệu lịch sử là tất cả những gì chúng ta phải tiếp tục và không có gì đảm bảo rằng các điều kiện trong quá khứ sẽ tiếp tục trong tương lai. Không thể tính đến các sự kiện độc đáo hoặc bất ngờ, hoặc ngoại tác. Giả định là nguy hiểm, chẳng hạn như các giả định rằng các ngân hàng đã sàng lọc người vay đúng cách trước cuộc khủng hoảng dưới chuẩn. Và các sự kiện thiên nga đen đã trở nên phổ biến hơn khi sự phụ thuộc của chúng ta vào các dự báo đã tăng lên. Các dự báo không thể tích hợp tác động của chúng. Bằng cách có dự báo, chính xác hoặc không chính xác, hành động của các doanh nghiệp bị ảnh hưởng bởi một yếu tố không thể được đưa vào như một biến. Đây là một nút thắt khái niệm. Trong trường hợp xấu nhất, quản lý trở thành nô lệ cho dữ liệu và xu hướng lịch sử thay vì lo lắng về những gì doanh nghiệp đang làm.
Điểm mấu chốt
Dự báo có thể là một nghệ thuật nguy hiểm, bởi vì các dự báo trở thành trọng tâm của các công ty và chính phủ, hạn chế về mặt tinh thần, bằng cách đưa ra tương lai ngắn hạn và dài hạn như đã được xác định. Hơn nữa, các dự báo có thể dễ dàng bị phá vỡ do các yếu tố ngẫu nhiên không thể được kết hợp vào một mô hình hoặc chúng có thể chỉ đơn giản là sai ngay từ đầu.
Các tiêu cực sang một bên, dự báo kinh doanh sẽ không đi đâu cả. Được sử dụng hợp lý, dự báo cho phép các doanh nghiệp lên kế hoạch trước nhu cầu của họ, nâng cao cơ hội sống khỏe mạnh thông qua tất cả các thị trường. Đó là một chức năng của dự báo kinh doanh mà tất cả các nhà đầu tư có thể đánh giá cao.
