ไม่ใช่เรื่องแปลกที่ผู้บริหารของ บริษัท จะพูดเกี่ยวกับการคาดการณ์: "ยอดขายของเราไม่เป็นไปตามที่คาดการณ์ไว้" หรือ "เรารู้สึกมั่นใจในการเติบโตทางเศรษฐกิจที่คาดการณ์ไว้และคาดว่าจะเกินเป้าหมาย" ในที่สุดการคาดการณ์ทางการเงินทั้งหมดไม่ว่าจะเกี่ยวกับข้อมูลเฉพาะของธุรกิจเช่นการเติบโตของยอดขายหรือการคาดการณ์เกี่ยวกับเศรษฐกิจโดยรวมจะได้รับการคาดเดา เราจะดูวิธีการบางอย่างที่อยู่เบื้องหลังการคาดการณ์ทางการเงินรวมถึงกระบวนการและความเสี่ยงที่เกิดขึ้นเมื่อเราพยายามทำนายอนาคต
วิธีการพยากรณ์ทางการเงิน
มีวิธีการที่แตกต่างกันหลายประการที่สามารถคาดการณ์ธุรกิจได้ วิธีการทั้งหมดตกอยู่ในหนึ่งในสองวิธีที่ครอบคลุม: คุณภาพและปริมาณ
แบบจำลองเชิงคุณภาพ
แบบจำลองเชิงคุณภาพมักประสบความสำเร็จในการคาดการณ์ระยะสั้นซึ่งขอบเขตของการพยากรณ์นั้น จำกัด การคาดการณ์เชิงคุณภาพนั้นถือเป็นแรงขับเคลื่อนของผู้เชี่ยวชาญซึ่งขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของตลาดหรือตลาดโดยรวม แบบจำลองเชิงคุณภาพจะมีประโยชน์ในการทำนายความสำเร็จระยะสั้นของ บริษัท ผลิตภัณฑ์และบริการ แต่มีข้อ จำกัด เนื่องจากการพึ่งพาความเห็นต่อข้อมูลที่สามารถวัดได้ โมเดลเชิงคุณภาพประกอบด้วย:
- การวิจัยการตลาดสำรวจผู้คนจำนวนมากเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เฉพาะเจาะจงเพื่อคาดการณ์จำนวนคนที่จะซื้อหรือใช้งานเมื่อเปิดตัววิธีการ Delphi: การสอบถามผู้เชี่ยวชาญภาคสนามสำหรับความคิดเห็นทั่วไปแล้วรวบรวมเป็นการคาดการณ์ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแบบจำลองเชิงคุณภาพอ่าน "การวิเคราะห์เชิงคุณภาพ: อะไรทำให้ บริษัท เยี่ยมยอด?")
พื้นฐานของการพยากรณ์ทางธุรกิจ
แบบจำลองเชิงปริมาณ
แบบจำลองเชิงปริมาณลดปัจจัยผู้เชี่ยวชาญและพยายามลบองค์ประกอบมนุษย์ออกจากการวิเคราะห์ วิธีการเหล่านี้เกี่ยวข้องกับข้อมูลเพียงอย่างเดียวและหลีกเลี่ยงความไม่แน่นอนของผู้คนที่อ้างอิงตัวเลข พวกเขายังพยายามที่จะคาดการณ์ว่าตัวแปรเช่นยอดขายผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศราคาบ้านและอื่น ๆ จะอยู่ในระยะยาววัดเป็นเดือนหรือปี แบบจำลองเชิงปริมาณประกอบด้วย:
- วิธีการของตัวบ่งชี้: วิธีการของตัวบ่งชี้ขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ระหว่างตัวชี้วัดบางอย่างเช่น GDP และอัตราการว่างงานที่ค่อนข้างคงที่ตลอดเวลา ด้วยการติดตามความสัมพันธ์และตัวบ่งชี้ที่ตามมาคุณสามารถประเมินประสิทธิภาพของตัวบ่งชี้ที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนได้โดยใช้ข้อมูลตัวบ่งชี้ที่นำไปสู่ แทนที่จะสมมติว่าความสัมพันธ์ยังคงเหมือนเดิมแบบจำลองเศรษฐมิติทดสอบความสอดคล้องภายในของชุดข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่งและความสำคัญหรือความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูล การสร้างแบบจำลองเศรษฐมิติบางครั้งใช้เพื่อสร้างตัวบ่งชี้ที่กำหนดเองซึ่งสามารถใช้สำหรับวิธีการบ่งชี้ที่แม่นยำยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตามตัวแบบเศรษฐมิติมักถูกใช้ในสาขาวิชาการเพื่อประเมินนโยบายทางเศรษฐกิจมากขึ้น (สำหรับคำอธิบายพื้นฐานเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้แบบจำลองเศรษฐมิติอ่าน "พื้นฐานการถดถอยสำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจ") วิธีการอนุกรมเวลา: สิ่งนี้อ้างอิงถึงการรวบรวมวิธีการต่างๆที่ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคต ความแตกต่างระหว่างวิธีอนุกรมเวลามักจะอยู่ในรายละเอียดที่ดีเช่นการให้ข้อมูลล่าสุดมากขึ้นมีน้ำหนักมากขึ้นหรือลดจุดที่ผิดปกติบางอย่าง โดยการติดตามสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตผู้ทำนายหวังว่าจะสามารถทำนายอนาคตได้ดีกว่าค่าเฉลี่ย นี่เป็นการคาดการณ์ทางธุรกิจที่พบบ่อยที่สุดเพราะราคาถูกและไม่ดีกว่าหรือแย่กว่าวิธีอื่น ๆ
การคาดการณ์ทำงานอย่างไร
มีการเปลี่ยนแปลงมากมายในระดับการปฏิบัติเมื่อพูดถึงการพยากรณ์ทางธุรกิจ อย่างไรก็ตามในระดับแนวคิดการคาดการณ์ทั้งหมดเป็นไปตามกระบวนการเดียวกัน
- เลือกปัญหาหรือจุดข้อมูล นี่อาจเป็นอะไรบางอย่างเช่น "ผู้คนจะซื้อเครื่องชงกาแฟระดับสูงหรือไม่" หรือ "ยอดขายของเราจะเป็นอย่างไรในเดือนมีนาคมปีหน้า?" เลือกตัวแปรตามทฤษฎีและชุดข้อมูลในอุดมคติ นี่คือที่ผู้พยากรณ์ระบุตัวแปรที่เกี่ยวข้องที่ต้องพิจารณาและตัดสินใจว่าจะรวบรวมข้อมูลอย่างไร เวลาอัสสัมชัญ ในการลดเวลาและข้อมูลที่จำเป็นในการพยากรณ์ผู้พยากรณ์ได้กำหนดสมมติฐานที่ชัดเจนเพื่อทำให้กระบวนการง่ายขึ้น รูปแบบที่เลือก ผู้ทำนายเลือกรูปแบบที่เหมาะกับชุดข้อมูลตัวแปรที่เลือกและสมมติฐาน การวิเคราะห์ ใช้แบบจำลองข้อมูลวิเคราะห์และพยากรณ์จากการวิเคราะห์ การตรวจสอบ ผู้ทำนายเปรียบเทียบการพยากรณ์กับสิ่งที่เกิดขึ้นกับการปรับแต่งกระบวนการระบุปัญหาหรือในกรณีที่ไม่ค่อยเกิดขึ้นจากการคาดการณ์ที่แม่นยำ
ปัญหาเกี่ยวกับการพยากรณ์
การคาดการณ์ทางธุรกิจมีประโยชน์มากสำหรับธุรกิจเนื่องจากช่วยให้พวกเขาสามารถวางแผนการผลิตการเงินและอื่น ๆ อย่างไรก็ตามมีปัญหาสามประการที่ต้องพึ่งพาการคาดการณ์:
- ข้อมูลจะเก่าเสมอ ข้อมูลประวัติคือทั้งหมดที่เราต้องดำเนินการและไม่มีการรับประกันว่าเงื่อนไขในอดีตจะดำเนินต่อไปในอนาคตมันเป็นไปไม่ได้ที่จะคำนึงถึงปัจจัยในเหตุการณ์ที่ไม่ซ้ำหรือไม่คาดคิดหรือสิ่งภายนอก สมมติฐานที่เป็นอันตรายเช่นสมมติฐานที่ว่าธนาคารได้ทำการคัดกรองผู้กู้อย่างเหมาะสมก่อนที่จะมีการล่มสลายของซับไพรม์ และเหตุการณ์หงส์ดำกลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้นเนื่องจากการพึ่งพาการคาดการณ์ของเราเติบโตขึ้นผู้ที่ไม่สามารถรวมผลกระทบของตนเองได้ โดยมีการคาดการณ์ถูกต้องหรือไม่ถูกต้องการกระทำของธุรกิจได้รับอิทธิพลจากปัจจัยที่ไม่สามารถรวมเป็นตัวแปร นี่คือเงื่อนปมแนวคิด ในสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดการจัดการกลายเป็นทาสของข้อมูลในอดีตและแนวโน้มแทนที่จะกังวลเกี่ยวกับสิ่งที่ธุรกิจกำลังทำอยู่
บรรทัดล่าง
การพยากรณ์สามารถเป็นศิลปะที่อันตรายได้เนื่องจากการคาดการณ์กลายเป็นจุดสนใจของ บริษัท และรัฐบาลโดย จำกัด ขอบเขตการกระทำของจิตใจโดยนำเสนออนาคตในระยะสั้นถึงระยะยาวตามที่กำหนดไว้แล้ว ยิ่งกว่านั้นการคาดการณ์สามารถแยกย่อยได้ง่ายเนื่องจากองค์ประกอบสุ่มที่ไม่สามารถรวมเข้ากับแบบจำลองได้หรืออาจผิดธรรมดาตั้งแต่เริ่มต้น
ด้านลบนั้นการคาดการณ์ทางธุรกิจจะไม่เกิดขึ้นทุกที่ การใช้การพยากรณ์อย่างเหมาะสมช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนล่วงหน้าความต้องการของพวกเขาเพิ่มโอกาสในการมีสุขภาพที่ดีในทุกตลาด นั่นเป็นหน้าที่หนึ่งของการคาดการณ์ทางธุรกิจที่นักลงทุนทุกคนสามารถชื่นชม
