Det är inte ovanligt att höra ett företags ledning tala om prognoser: "Vår försäljning motsvarade inte de prognostiserade siffrorna" eller "vi känner oss säkra på den prognostiserade ekonomiska tillväxten och förväntas överträffa våra mål. " I slutändan informeras alla ekonomiska prognoser, oavsett om de är specifika för ett företag, som försäljningstillväxt, eller förutsägelser om ekonomin som helhet, informerade gissningar. I den här artikeln ser vi på några av metoderna bakom ekonomiska prognoser, liksom den faktiska processen och några av de risker som uppstår när vi försöker förutse framtiden.

- 9 ->

TUTORIAL : Årsredovisningar

Finansiella prognosmetoder

Det finns ett antal olika metoder för att göra en affärsprognos. Alla metoder faller i ett av två övergripande tillvägagångssätt: kvalitativ och kvantitativ.

Kvalitativa modeller

Kvalitativa modeller har generellt varit framgångsrika med kortsiktiga förutsägelser, där prognosens omfattning är begränsad. Kvalitativa prognoser kan anses vara expertstyrda, eftersom de är beroende av marknadsmåner eller marknaden som helhet att väga in med en informerad konsensus. Kvalitativa modeller kan vara användbara för att förutsäga kortsiktiga framgångar för företag, produkter och tjänster, men möter begränsningar på grund av sitt beroende av åsikt över mätbara data. Kvalitativa modeller inkluderar:

• Marknadsundersökning Polling ett stort antal personer på en viss produkt eller tjänst för att förutsäga hur många människor som ska köpa eller använda det en gång lanserat.
• Delphi Metod: Frågande experter för allmänna åsikter och sedan sammanställa dem till en prognos. (För mer om kvalitativ modellering, läs Kvalitativ analys: Vad gör ett företag bra? )

Kvantitativa modeller

Kvantitativa modeller rabatterar expertfaktorn och försöker ta bort det mänskliga elementet ur analysen. Dessa tillvägagångssätt berörs endast av data och undviker svagheten hos de personer som ligger bakom siffrorna. De försöker också förutsäga var variabler som försäljning, bruttonationalprodukt, bostadspriser och så vidare kommer att vara på lång sikt, mätt i månader eller år. Kvantitativa modeller inkluderar:

• Indikatormetoden: Indikatormetoden beror på förhållandet mellan vissa indikatorer, till exempel BNP och arbetslöshet, som är oförändrad över tiden. Genom att följa relationerna och sedan följande indikatorer som leder, kan du uppskatta prestandan för de försvagande indikatorerna, med hjälp av ledande indikatordata.
• Ekonometrisk modellering: Detta är en mer matematiskt rigorös version av indikatorinriktningen. I stället för att anta att relationerna är desamma testar ekonometrisk modellering den interna konsistensen av dataset över tid och betydelsen eller styrkan i förhållandet mellan dataset.Ekonometrisk modellering används ibland för att skapa anpassade indikatorer som kan användas för en mer exakt indikator. De ekonometriska modellerna används emellertid oftare inom akademiska områden för att utvärdera den ekonomiska politiken. (För en grundläggande förklaring om att använda ekonometriska modeller, läs Regressionsgrunder för företagsanalys .)
• Tidsseriemetoder: Här avses en samling olika metoder som använder tidigare data för att förutsäga framtida händelser. Skillnaden mellan tidsseriemetoderna är vanligtvis i fina detaljer, som att ge nyare data mer vikt eller diskontera vissa outlier-poäng. Genom att spåra vad som hände i det förflutna hoppas prognosmakaren kunna ge en bättre än genomsnittlig förutsägelse om framtiden. Detta är den vanligaste typen av prognoser för företag, eftersom det är billigt och verkligen inte bättre eller sämre än andra metoder.

Finansiella modeller är viktiga verktyg i affärsplanering och investeringsplaner. Om du vill lära dig färdigheterna för att exakt utvärdera dina affärskonflikter, kolla in Investopedia Academy's Financial Modeling Course med mer än 8 timmars yrkesutbildning.]

Hur fungerar prognoser?

Det finns mycket variation på en praktisk nivå när det gäller affärsplanering. På en konceptuell nivå följer emellertid alla prognoser samma process.

1. Ett problem eller datapunkt väljs. Det kan vara något som "vill folk köpa en high-end kaffebryggare?" eller "vad kommer vår försäljning att vara i mars nästa år?"

2. Teoretiska variabler och en ideal dataset väljs. Det här är prognosen identifierar relevanta variabler som måste beaktas och bestämmer hur man samlar in data.

3. Antagningstid. För att minska den tid och de data som behövs för att göra en prognos gör prognosmakaren några explicit antaganden för att förenkla processen.

4. En modell är vald. Prognosen väljer den modell som passar datasetet, valda variabler och antaganden.

5. Analys. Med hjälp av modellen analyseras data och en prognos gjord av analysen.

6. Verifiering. Prognosen jämför prognosen med vad som faktiskt händer för att justera processen, identifiera problem eller i det sällsynta fallet med en absolut noggrann prognos, klappa sig på baksidan.

Prognosprognoser

Företagsprognoser är mycket användbara för företagen, eftersom det tillåter dem att planera produktion, finansiering och så vidare. Det finns dock tre problem med att förlita sig på prognoser:

1. Uppgifterna kommer alltid att bli gamla. Historiska data är allt vi behöver fortsätta och det finns ingen garanti för att förutsättningarna i det förflutna kommer att fortsätta i framtiden.

2. Det är omöjligt att faktorera unika eller oväntade händelser eller externa effekter. Förutsättningar är farliga, till exempel antagandena om att bankerna korrekt skärmde låna före subprime-smältningen, och svarta svanhändelser har blivit vanligare, eftersom vårt beroende av prognoser har ökat.

3. Prognoser kan inte integrera sin egen effekt.Genom att ha prognoser, exakta eller felaktiga, påverkas verksamheten av företag med en faktor som inte kan inkluderas som en variabel. Detta är en konceptuell knut. I värsta fall blir ledningen en slav till historiska data och trender snarare än att oroa sig för vad verksamheten gör nu.

Bottom Line

Prognoser kan vara en farlig konst, eftersom prognoserna blir ett fokus för företag och regeringar, vilket mentalt begränsar sitt utbud av åtgärder genom att presentera den korta till långsiktiga framtiden som redan fastställs. Dessutom kan prognoserna enkelt brytas på grund av slumpmässiga element som inte kan införlivas i en modell, eller de kan vara helt vanliga från början. Negativen åt sidan, business prognoser går inte någonstans. Används korrekt kan prognoser göra det möjligt för företagen att planera framför sina behov, vilket ökar deras chanser att hålla sig sunda genom alla marknader. Det är en funktion av prognoser som alla investerare kan uppskatta. (Intresserad av fler metoder som används i finansiell modellering? Läs Style Matters In Financial Modeling. )