会社の経営陣が予測について話すのを聞くのは珍しいことではありません。「当社の売上は予測された数値を満たしていませんでした」または「予測された経済成長に自信があり、目標を上回ると予想しています」。 最終的に、売上成長のようなビジネスの詳細に関するものであれ、経済全体に関する予測であれ、すべての財務予測は情報に基づいた推測です。 、財務予測の背後にあるいくつかの方法とそのプロセス、そして将来を予測しようとする際に生じるリスクのいくつかを見ていきます。
財務予測方法
ビジネス予測を作成する方法はいくつかあります。 すべての方法は、定性的および定量的な2つの包括的なアプローチのいずれかに分類されます。
定性的モデル
定性モデルは通常、予測の範囲が限られている短期予測で成功しています。 定性的予測は、十分な情報に基づいたコンセンサスを検討するために、市場の専門家または市場全体に依存しているという点で、専門家主導と考えることができます。 定性モデルは、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の多数の人々をポーリングして、発売後に購入または使用する人の数を予測します。Delphiの方法：専門家に一般的な意見を求め、それらを予測にまとめます。 （定性モデリングの詳細については、「定性分析：会社を大きくするものは何か？」をお読みください）
ビジネス予測の基本
定量モデル
定量モデルは専門家の要因を割り引いて、分析から人間の要素を削除しようとします。 これらのアプローチはデータのみに関係しており、数字の根底にある人々の気まぐれを避けています。 彼らはまた、売上高、国内総生産、住宅価格などの変数が、月または年で測定される長期的にどこにあるかを予測しようとします。 定量モデルには以下が含まれます。
- インディケーターアプローチ：インディケーターアプローチは、GDPと失業率などの特定のインジケーターの関係に依存し、時間の経過とともに比較的変化しません。 リレーションシップを追跡し、次に先行するインジケーターを追跡することで、先行インジケーターデータを使用して、遅れているインジケーターのパフォーマンスを推定できます。 関係が同じであると仮定する代わりに、計量経済モデリングは、データセットの内部整合性とデータセット間の関係の重要性または強度を経時的にテストします。 計量経済モデリングは、より正確な指標アプローチに使用できるカスタム指標を作成するために使用されることがあります。 ただし、経済政策を評価するために、計量経済学モデルは学術分野でより頻繁に使用されます。 （計量経済学モデルの適用に関する基本的な説明については、「ビジネス分析の回帰の基本」をお読みください。）時系列メソッド：これは、過去のデータを使用して将来のイベントを予測するさまざまな方法論のコレクションを指します。 時系列の方法論の違いは、通常、より新しいデータに重みを付けたり、特定の外れ値ポイントを割り引いたりするなど、細かい点にあります。 過去に何が起こったのかを追跡することにより、予測者は将来についての平均的な予測よりも良い予測を提供できることを望んでいます。 これは最も一般的なタイプのビジネス予測であり、安価であり、他の方法よりも良くも悪くもないためです。
予測はどのように機能しますか？
ビジネス予測に関しては、実際的なレベルで多くのバリエーションがあります。 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。
- 問題点またはデータ点が選択されます。 これは、「人々はハイエンドのコーヒーメーカーを購入するでしょうか？」 または「来年3月の売上はどうなるのか？」 理論変数と理想的なデータセットが選択されます。 これは、予測者が考慮する必要がある関連変数を識別し、データを収集する方法を決定する場所です。 仮定時間。 予測に必要な時間とデータを削減するために、予測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。 モデルが選択されます。 予測機能は、データセット、選択した変数、および仮定に適合するモデルを選択します。 分析。 モデルを使用して、データが分析され、分析から予測が作成されます。 検証。 予測担当者は、予測をプロセスの調整、問題の特定、またはまれに正確な予測の場合に起こることと比較して、自分自身を軽く叩きます。
予測の問題
ビジネス予測は、生産、資金調達などを計画できるため、ビジネスにとって非常に便利です。 ただし、予測に依存することには3つの問題があります。
- データは常に古いものになります。 過去のデータだけで、過去の状況が将来も続くという保証はありません。独自のイベントや予期しないイベント、または外部性を考慮することはできません。 サブプライム・メルトダウンの前に銀行が借り手を適切に選別していたという仮定など、仮定は危険です。 予測への依存度が高まるにつれて、ブラックスワンイベントがより一般的になりました。予測は、独自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持つことにより、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、履歴データとトレンドの奴隷になります。
ボトムライン
予測は企業や政府の焦点となり、既に決定されている短期から長期の将来を提示することで、行動範囲を精神的に制限するため、予測は危険な技術になります。 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が原因で簡単に壊れたり、最初から単純に間違っている可能性があります。
マイナス面は別として、ビジネス予測はどこにも行きません。 適切に使用される予測により、企業はニーズに先んじて計画を立てることができ、すべての市場で健康を維持する可能性が高まります。 これは、すべての投資家が評価できるビジネス予測の機能の1つです。
