业务预测：了解基础知识 编辑

什么是业务预测？

听到公司管理层谈论预测：“我们的销售额没有达到预期的数字”，或者“我们对我们的预期很有信心”经济增长 最后，所有的财务预测都是有根据的猜测，不管它们是反映企业的具体情况，如销售增长，还是对整个经济的预测。在本文中，我们将探讨一些财务预测背后的方法和过程，以及试图预测未来的风险。

关键要点：

• 预测对企业很有价值，这样他们就可以做出明智的商业决策。
• 财务预测基本上是知情的猜测，依赖过去的数据和方法（不能包含某些变量）会带来风险。
• 预测方法包括定性模型和定量模型。

商业预测基础

了解业务预测

公司利用预测来帮助他们制定商业战略。财务和运营决策是根据经济状况和未来的前景做出的，尽管不确定。收集和分析过去的数据，以便找到模式。如今，大数据和人工智能已经改变了商业预测方法。

做业务预测有几种不同的方法。所有方法都可分为两种主要方法之一：定性的和定量 .

定性模型

定性模型在短期预测中通常是成功的，因为短期预测的范围是有限的。定性预测可以被认为是专家驱动的，因为它们依赖于市场专家 或者整个市场以知情的共识进行权衡。定性模型可用于预测公司、产品和服务的短期成功，但由于其依赖于对可测量数据的意见，因此具有局限性。定性模型包括：

• 市场调研对特定产品或服务的大量用户进行民意调查，以预测一旦推出该产品或服务，将有多少人购买或使用。
• 德尔菲法：征求现场专家的一般意见，然后将其汇编成预测。

定量模型

定量模型不考虑专家因素，试图从分析中去除人为因素。这些方法只关注数据，避免了数据背后的人的浮躁。这些方法还试图预测销售等变量，国内生产总值 ，房价等等，都会在长期内，以月或年来衡量。定量模型包括：

• 这个指示器方法：指标法取决于某些指标之间的关系，例如GDP和失业率保持相对稳定不变随着时间的推移。通过遵循关系，然后遵循先行指标，您可以估计滞后指标通过使用领先指标数据。
• 计量经济学建模：这是指标法在数学上更严谨的版本。经济计量模型不是假设关系保持不变，而是测试数据集在一段时间内的内部一致性以及数据集之间关系的重要性或强度。计量经济模型用于为更有针对性的方法创建自定义指标。然而，计量经济模型在学术界更常用于评估经济政策。
• 时间序列方法：时间序列利用过去的数据来预测未来的事件。时间序列方法之间的区别在于细节上，例如，赋予较新数据更大的权重或贴现某些异常点。通过追踪过去发生的事情，预报员希望至少能对未来有一个比一般人更好的看法。这是最常见的业务预测类型，因为它成本低廉，而且不比其他方法好或坏。

预测的要素

当涉及到业务预测时，在实践层面上有很大的差异。然而，在概念层面上，所有预测都遵循相同的过程。

1. 选择了问题或数据点。这可能类似于“人们会购买高端咖啡机吗？”？&我们明年三月的销售额是多少？&引用；
2. 选择理论变量和理想数据集。这就是预报员确定需要考虑的相关变量并决定如何收集数据的地方。
3. 假设时间。为了减少做预测所需的时间和数据，预测者做出一些明确的假设来简化过程。
4. 选择一个模型。预报员选择适合数据集、选定变量和假设的模型。
5. 分析。利用该模型对数据进行了分析，并根据分析结果进行了预测。
6. 验证。将预测与实际发生的情况进行比较，以发现问题，调整一些变量，或者，在罕见的情况下，准确预测，拍拍自己的背。

预测问题

业务预测对企业来说至关重要，因为它使企业能够规划生产、融资和其他战略。然而，依赖预测有三个问题：

1. 数据总是很旧的。历史数据是我们所要做的一切，不能保证过去的情况在未来会继续下去。
2. 不可能考虑独特或意外事件，或外部性. 假设是危险的，比如假设银行在贷款到期前对借款人进行了适当的筛选次贷危机. 黑天鹅随着我们对预测的依赖程度不断提高，事件变得越来越普遍。
3. 预测不能综合自身的影响。通过准确或不准确的预测，企业的行为受到一个不能作为变量包含的因素的影响。这是一个概念上的结。在最坏的情况下，管理层将成为历史数据和趋势的奴隶，而不是担心企业现在在做什么。

特别注意事项

预测可能是危险的。预测成为企业和政府的一个焦点，它们通过将短期到长期的未来呈现为预先确定的，在心理上限制自己的行动范围。此外，由于无法纳入模型的随机因素，预测很容易被打破，或者从一开始就完全错误。

撇开负面因素不谈，商业预测将继续存在。如果使用得当，预测可以让企业提前规划自己的需求，提高在市场上保持竞争力的机会。这是所有投资者都能理解的商业预测功能之一。