ビジネス予測：基本を理解する

ビジネス予測とは何ですか？

会社の経営陣が話しているのを聞くのは珍しいことではありません 予測：「売上高が予想を下回った」または「予想に自信を持っている」 経済成長 そして、私たちの目標を超えることを期待しています。」最終的に、すべての財務予測は、関係なく、情報に基づいた推測に基づいています。 売上高の伸びなどのビジネスの詳細を反映しているかどうか、または経済の予測を反映しているかどうか 全体。

この記事では、財務予測の背後にあるいくつかの方法とプロセス、および将来を予測しようとする際のリスクについて説明します。

ビジネス予測を理解する

企業は予測を使用して、ビジネス戦略の開発を支援します。 財務上および運営上の決定は、不確実ではありますが、経済状況および将来の見通しに基づいて行われます。 パターンを見つけることができるように、過去のデータが収集および分析されます。 今日、ビッグデータと人工知能はビジネスの予測方法を一変させました。

ビジネス予測を行うには、いくつかの異なる方法があります。 すべての方法は、次の2つの包括的なアプローチのいずれかに分類されます。 定性 と 定量的.

定性的モデル

定性的モデルは通常、予測の範囲が限定されている短期予測で成功しています。 定性的予測は、専門家主導であると考えることができます。 マーケットメイヴン または市場全体として、インフォームドコンセントを検討します。

定性的モデルは、企業、製品、およびサービスの短期的な成功を予測するのに役立ちますが、測定可能なデータに対する意見に依存しているため、制限があります。 定性的モデルには次のものがあります。

• 市場調査：特定の製品またはサービスについて多数の人々をポーリングして、発売後にそれを購入または使用する人々の数を予測します。
• デルファイ法：現場の専門家に一般的な意見を求め、それを予測にまとめます。

定量的モデル

定量的モデルは、専門家の要因を割り引いて、分析から人的要素を取り除こうとします。 これらのアプローチはデータのみに関係し、数字の根底にある人々の気まぐれを回避します。 これらのアプローチはまた、売上高などの変数がどこにあるかを予測しようとします。

国内総生産、住宅価格などは、数か月または数年で測定される長期的なものになります。 定量的モデルには次のものが含まれます。

• NS インジケータ アプローチ：指標アプローチは、GDPなどの特定の指標と 失業率 比較的残っている 変更なし 時間とともに。 関係をたどり、次に先行指標をたどることにより、パフォーマンスを見積もることができます。 ラグインジケーター を使用して 先行指標 データ。
• 計量経済学 モデリング：これは、インジケーターアプローチのより数学的に厳密なバージョンです。 関係が同じままであると仮定する代わりに、計量経済学モデリングは、時間の経過に伴うデータセットの内部一貫性と、データセット間の関係の重要性または強度をテストします。 計量経済学モデリング より的を絞ったアプローチのためのカスタム指標を作成するために適用されます。 ただし、計量経済学モデルは、経済政策を評価するために学術分野でより頻繁に使用されます。
• 時系列 メソッド：時系列は、過去のデータを使用して将来のイベントを予測します。 時系列の方法論の違いは、たとえば、より最近のデータにより多くの重みを与える、または 割引 特定の外れ値ポイント。 過去に何が起こったかを追跡することにより、予測者は少なくとも平均よりも優れた将来の見通しを得ることを望んでいます。 これは、安価で他の方法よりも良くも悪くもないため、最も一般的なタイプのビジネス予測です。

予測の要素

事業予測に関しては、実際的なレベルにはかなりのばらつきがあります。 ただし、概念レベルでは、すべての予測は同じプロセスに従います。

1. 問題またはデータポイントが選択されます。 これは、「人々は高級コーヒーメーカーを購入するでしょうか？」のようなものになる可能性があります。 または「来年3月の売上はどうなるのか？」
2. 理論変数と理想的なデータセットが選択されます。 ここで、予測者は考慮する必要のある関連変数を特定し、データの収集方法を決定します。
3. 想定時間。 予測を行うために必要な時間とデータを削減するために、予測担当者はプロセスを簡素化するためにいくつかの明示的な仮定を行います。
4. モデルが選択されます。 予測者は、データセット、選択された変数、および仮定に適合するモデルを選択します。
5. 分析。 モデルを使用してデータが分析され、その分析から予測が行われます。
6. 検証。 予測は、問題を特定したり、いくつかの変数を微調整したり、まれに正確な予測を行ったりするために実際に行われることと比較されます。

分析が検証されたら、結果を利害関係者または意思決定者に簡単に伝えるために、適切な形式に要約する必要があります。 ここでは、データの視覚化とプレゼンテーションのスキルが役立ちます。

予測に関する問題

ビジネス予測は、生産、資金調達、およびその他の戦略を計画できるため、ビジネスにとって不可欠です。 ただし、予測に依存することには3つの問題があります。

1. データは常に古くなります。 過去のデータは私たちが続けなければならないすべてであり、過去の状況が将来も続くという保証はありません。
2. 固有のイベントや予期しないイベントを考慮に入れることは不可能です。 外部性. 銀行が前に借り手を適切にスクリーニングしていたという仮定など、仮定は危険です。 サブプライムメルトダウン. 黒い白鳥 予測への依存度が高まるにつれ、イベントはより一般的になりました。
3. 予測は、それ自体の影響を統合することはできません。 正確または不正確な予測を行うことにより、企業の行動は変数として含めることができない要因の影響を受けます。 これは概念的な結び目です。 最悪のシナリオでは、経営陣は、ビジネスが現在何をしているのかを心配するのではなく、履歴データと傾向の奴隷になります。

特別な考慮事項

予測は危険な場合があります。 予測は、企業や政府が短期から長期の将来を事前に決定されたものとして提示することにより、行動の範囲を精神的に制限することに焦点を当てるようになります。 さらに、予測は、モデルに組み込むことができないランダムな要素のために簡単に崩壊する可能性があります。または、最初からまったく間違っている可能性があります。

ネガティブはさておき、ビジネス予測はここにとどまります。 適切に使用されると、予測により、企業はニーズに合わせて事前に計画を立てることができ、市場で競争力を維持できる可能性が高まります。 これは、すべての投資家が理解できるビジネス予測の1つの機能です。