什麼是業務預測？

聽取公司的管理是關於預測的談話並不罕見：“我們的銷售沒有符合預測的數字，”或“我們對我們預測的經濟增長感到充滿信心，並期望超過我們的目標。”1到底，所有財務預測無論它們是否反映了一個企業的具體細節，就被告知猜測，例如銷售增長，或整個經濟的預測。

在本文中，我們研究財務預測背後的一些方法和流程以及試圖預測未來的風險。

了解業務預測

公司使用預測來幫助他們開發業務策略。財務和業務決策是基於經濟狀況以及未來的外觀，儘管不確定。收集並分析了過去的數據，以便找到模式。如今，大數據和人工智能轉變了業務預測方法。

有幾種不同的方法，通過該方法進行商業預測。所有方法都屬於兩個總體方法之一：定性和定量

定性模型

定性模型通常具有成功的短期預測，預測的範圍有限。定性預測可以被認為是專家驅動的，因為他們依賴於市場Mavens或市場整體，以獲得知情的共識。

定性模型可用於預測公司，產品和服務的短期成功，但由於他們對可衡量數據的意見依賴，它們具有局限性。定性模型包括：2

• 市場研究：在特定產品或服務上調查大量人員，以預測一旦推出的人會購買或使用它。
• delphi方法：詢問現場專家進行一般意見，然後將它們編譯成預期。

定量模型

定量模型折扣專家因素，並嘗試從分析中刪除人體元素。這些方法僅涉及數據，避免了數字的人民的疲勞。這些方法還試圖預測銷售，國內生產總值，房價等的變量，將在長期內，在幾個月或幾年內測量。定量模型包括：2

• 指示器方法：指標方法取決於某些指標之間的關係，例如，GDP和失業率隨著時間的推移相對不變。通過遵循關係然後遵循領先指標，您可以使用前導指示數據估算滯後指示器的性能。
• 經濟學造型：這是一個數學上嚴格的指標方法。而不是假設關係保持相同的，計量計量的模型測試數據集的內部一致性以及數據集之間關係的重要性或強度。應用計量計量造型以創建更多有針對性的方法。然而，經濟學模型更常見於學術領域以評估經濟政策。
• 時間序列方法：時間序列使用過去的數據來預測未來的事件。時間序列方法之間的差異在於精細細節，例如，提供更多近期數據重量或折扣某些異常點。通過跟踪過去發生的事情，預測駕駛員希望至少比未來的平均視圖更好。這是最常見的業務預測類型，因為它廉價且不比其他方法更好或更差。

預測

的元素

在業務預測方面存在實際水平的大量變化。但是，在概念層面，所有預測均遵循相同的過程.1

1. 選擇一個問題或數據點。這可能是“人們會購買高端咖啡機？”或者“明年3月份我們的銷售將是什麼？”
2. 理論變量和理想數據集。這是預測器標識需要考慮的相關變量，並決定如何收集數據。
3. 假設時間。減少預測所需的時間和數據，預測器會產生一些明確的假設來簡化過程。

選擇模型。預測器選擇適合數據集，所選變量和假設的模型。

4. 分析。使用模型，分析數據，並從分析中進行預測。
5. 驗證。預測與實際恰好識別問題，調整一些變量，或者在罕見的預測情況下，拍攝自己的罕見情況。

一旦分析已經過驗證，必須融入適當的格式，以輕鬆地將結果傳達給利益相關者或決策者。數據可視化和演示技巧在這裡有幫助。

預測的問題

業務預測對企業至關重要，因為它允許他們規劃生產，融資和其他策略。但是，依托預測有三個問題：3

1. 數據總是會變老。歷史數據是我們必須繼續進行的，並且沒有保證過去的條件將來會繼續。
2. 不可能考慮到獨特或意外的事件或外部性。假設是危險的，例如在次級抵押貸款崩潰之前妥善篩選借款人的假設。由於我們對預測的依賴，黑色天鵝事件變得更加常見。
3. 預測無法整合自己的影響。通過預測，準確或不准確，企業的行為受到不能作為變量所包含的因素的影響。這是一個概念結。在一個最壞的情況下，管理層成為歷史數據和趨勢的奴隸，而不是擔心業務現在正在做的事情。

特殊注意事項

預測可能是危險的。預測通過將簡短的長期未來作為預先確定的短期未來展示，預測成為公司和政府的重點。此外，由於無法納入模型中的隨機元素，預測可以容易地分解，或者它們可以從一開始就是普通錯誤。

除了否定，商業預測在這裡留下來。適當使用的預測允許企業為其需求提前計劃，提高他們在市場上競爭的機會。這是商業預測的一種功能，所有投資者都可以欣賞。