Bir şirketin yönetiminin tahminler hakkında konuştuğunu duymak alışılmadık bir durum değildir: "Satışlarımız tahmin edilen rakamları karşılamadı" veya "öngörülen ekonomik büyümeye güveniyoruz ve hedeflerimizi aşmayı umuyoruz." Sonuçta, bir işletmenin özellikleri, satış büyümesi veya bir bütün olarak ekonomi hakkındaki tahminler gibi, tüm finansal tahminler bilgilendirilmiş tahminlerdir., finansal tahminlerin ardındaki yöntemlerden bazılarına, sürece ve geleceği tahmin etmeye çalıştığımızda ortaya çıkan bazı risklere bakacağız.
Finansal Tahmin Yöntemleri
Bir iş tahmininin yapılabileceği birkaç farklı yöntem vardır. Tüm yöntemler, iki kapsayıcı yaklaşımdan birine girer: nitel ve nicel.
Kalitatif Modeller
Nitel modeller tipik olarak, tahminin kapsamının sınırlı olduğu kısa vadeli tahminlerde başarılı olmuştur. Nitelikli tahminler, bilinçli bir konsensüsle tartmak için piyasa uzmanlarına veya bir bütün olarak pazara bağlı oldukları için uzman güdümlü olarak düşünülebilir. Kalitatif modeller, şirketlerin, ürünlerin ve hizmetlerin kısa vadeli başarısını tahmin etmede yararlı olabilir, ancak ölçülebilir verilere ilişkin görüşlere güvenmesi nedeniyle sınırlamaları vardır. Nitel modeller şunları içerir:
- Pazar Araştırması Belirli bir ürün veya hizmette çok sayıda insanı, piyasaya sürüldükten sonra kaç kişinin satın alacağını veya kullanacağını tahmin etmek için sorgulama.Delphi Yöntemi: Alan uzmanlarından genel görüşler isteyin ve bunları bir tahminde derleyin. (Kalitatif modelleme hakkında daha fazla bilgi için "Kalitatif Analiz: Bir Şirketi Harika Kılan Nedir?")
İşletme Tahmininin Temelleri
Nicel Modeller
Nicel modeller uzman faktörünü indirgemekte ve insan unsurunu analizden çıkarmaya çalışmaktadır. Bu yaklaşımlar yalnızca verilerle ilgilidir ve sayıların altında yatan insanların kararsızlığından kaçınır. Ayrıca, satışlar, gayri safi yurtiçi hasıla, konut fiyatları vb. Değişkenlerin uzun vadede nerede olacağını, aylar veya yıllar cinsinden ölçülmeye çalıştıklarını tahmin etmeye çalışıyorlar. Nicel modeller şunları içerir:
- Gösterge Yaklaşımı: Gösterge yaklaşımı, belirli göstergeler, örneğin GSYİH ve işsizlik oranları arasındaki ilişkiye, zaman içinde nispeten değişmeden kalmaktadır. İlişkileri takip edip öncülük eden göstergeleri takip ederek, önde gelen gösterge verilerini kullanarak gecikme göstergelerinin performansını tahmin edebilirsiniz.Ekonometrik Modelleme: Bu, gösterge yaklaşımının daha matematiksel olarak titiz bir versiyonudur. İlişkilerin aynı kaldığını varsaymak yerine, ekonometrik modelleme, veri kümelerinin zaman içindeki iç tutarlılığını ve veri kümeleri arasındaki ilişkinin önemini veya gücünü test eder. Ekonometrik modelleme bazen daha doğru bir gösterge yaklaşımı için kullanılabilecek özel göstergeler oluşturmak için kullanılır. Bununla birlikte, ekonometrik modeller, ekonomi politikalarını değerlendirmek için akademik alanlarda daha sık kullanılmaktadır. (Ekonometrik modellerin uygulanmasına ilişkin temel bir açıklama için, "İş Analizi için Regresyon Temelleri" bölümünü okuyun.) Zaman Serisi Yöntemleri: Bu, gelecekteki olayları tahmin etmek için geçmiş verileri kullanan farklı metodolojilerin bir koleksiyonunu ifade eder. Zaman serisi metodolojileri arasındaki fark, daha yakın tarihli verilere daha fazla ağırlık vermek veya bazı aykırı puanları iskonto etmek gibi ince ayrıntılardadır. Geçmişte neler olduğunu takip ederek, tahminci gelecek hakkında ortalama bir tahmin sunmayı umuyor. Bu en yaygın iş tahmini türüdür, çünkü ucuzdur ve diğer yöntemlerden daha iyi veya daha kötü değildir.
Tahmin Nasıl Çalışır?
İş tahminleri söz konusu olduğunda pratik düzeyde çok fazla varyasyon vardır. Ancak, kavramsal düzeyde, tüm tahminler aynı süreci izler.
- Bir sorun veya veri noktası seçilir. Bu, "insanlar üst düzey bir kahve makinesi satın alacak mı?" veya "satışlarımız önümüzdeki yıl Mart ayında ne olacak?" Teorik değişkenler ve ideal bir veri seti seçilir. Burada tahminci, dikkate alınması gereken ilgili değişkenleri tanımlar ve verilerin nasıl toplanacağına karar verir. Varsayım zamanı. Tahmin yapmak için gereken zamanı ve verileri azaltmak için, tahminci işlemi basitleştirmek için bazı açık varsayımlar yapar. Bir model seçilir. Tahminci, veri kümesine, seçilen değişkenlere ve varsayımlara uyan modeli seçer. Analiz. Model kullanılarak veriler analiz edilir ve analizden bir tahmin yapılır. Doğrulama. Öngörücü, tahmini, işlemi düzenleyecek, sorunları belirleyecek veya nadir bir doğru tahmin durumunda, kendini arkada patlatacak olanlarla karşılaştırır.
Öngörü ile İlgili Sorunlar
İş tahminleri, üretim, finansman vb. Planlamalarına olanak tanıdığı için işletmeler için çok yararlıdır. Ancak, tahminlere güvenmekle ilgili üç sorun vardır:
- Veriler her zaman eski olacak. Tarihsel veriler devam etmek zorunda olduğumuz tek şeydir ve geçmişteki koşulların gelecekte de devam edeceğine dair bir garanti yoktur. Benzersiz veya beklenmedik olayları veya dışsallıkları hesaba katmak imkansızdır. Bankaların subprime erimesinden önce borçluları düzgün bir şekilde taradığı varsayımları gibi varsayımlar tehlikelidir. Ve siyah kuğu olayları, tahminlere bağımlılığımız arttıkça daha yaygın hale geldi. Tahminler kendi etkilerini entegre edemezler. Doğru veya yanlış tahminlerle, işletmelerin eylemleri değişken olarak dahil edilemeyecek bir faktörden etkilenir. Bu kavramsal bir düğüm. En kötü senaryoda, yönetim, işin şu anda ne yaptığını düşünmektense, geçmiş verilere ve eğilimlere bağımlı olur.
Alt çizgi
Tahmin tehlikeli bir sanat olabilir, çünkü tahminler kısa ve uzun vadeli geleceği önceden belirlenmiş olarak sunarak şirketler ve hükümetler için zihinsel eylemlerini sınırlayan bir odak noktası haline gelir. Dahası, bir modele dahil edilemeyen rastgele elemanlar nedeniyle tahminler kolayca parçalanabilir veya başlangıçtan itibaren basit bir şekilde yanlış olabilir.
Negatifler bir yana, iş tahminleri hiçbir yere gitmiyor. Uygun şekilde kullanılan tahmin, işletmelerin tüm pazarlarda sağlıklı kalma şanslarını artırarak ihtiyaçlarının ötesinde planlama yapmalarını sağlar. Bu, tüm yatırımcıların takdir edebileceği iş tahminlerinin bir işlevidir.