Non è insolito sentire che la direzione di un'azienda parli delle previsioni: "Le nostre vendite non hanno soddisfatto i numeri previsti" o "ci sentiamo fiduciosi nella crescita economica prevista e ci aspettiamo di superare i nostri obiettivi. " Alla fine, tutte le previsioni finanziarie, che riguardano le specificità di un'impresa, come la crescita delle vendite o le previsioni sull'economia nel suo complesso, sono indiziate. In questo articolo esamineremo alcuni dei metodi che stanno dietro le previsioni finanziarie, nonché il processo effettivo e alcuni dei rischi che emergono quando cerchiamo di prevedere il futuro.

TUTORIAL : Bilanci e prospetti

Metodi di previsione finanziaria

Esistono diversi metodi che consentono di effettuare una forecast aziendale. Tutti i metodi rientrano in uno dei due approcci generali: qualitativi e quantitativi.

Modelli Qualitativi

I modelli qualitativi hanno generalmente avuto successo con previsioni a breve termine, in cui la portata della previsione è limitata. Le previsioni qualitative possono essere considerate come esperti, in quanto dipendono dai mari del mercato o dal mercato nel suo complesso per pesare con un consenso informato. I modelli qualitativi possono essere utili per prevedere il successo a breve termine di aziende, prodotti e servizi, ma incontrano limiti dovuti alla sua dipendenza dal parere sui dati misurabili. I modelli qualitativi includono:

• Ricerca di mercato Sondaggio di un gran numero di persone su un prodotto o servizio specifico per prevedere quante persone l'acquisteranno o l'utilizzeranno una volta lanciato.
• Metodo Delphi: chiedere esperti di campo per le opinioni generali e poi compilarle in una previsione. (Per ulteriori informazioni sulla modellazione qualitativa, leggere Analisi Qualitativa: cosa rende un'azienda grande? )

Modelli quantitativi

I modelli quantitativi scontano il fattore esperto e cercano di eliminare l'elemento umano dall'analisi. Questi approcci riguardano esclusivamente i dati e evitano l'incertezza delle persone sottese ai numeri. Inoltre cercano di prevedere dove le variabili come le vendite, il prodotto interno lordo, i prezzi degli alloggi e così via, saranno a lungo termine, misurati in mesi o anni. I modelli quantitativi includono:

• L'approccio indicatore: l'approccio indicatore dipende dalla relazione tra alcuni indicatori, ad esempio il tasso di crescita del PIL e dei tassi di disoccupazione, rimanendo relativamente invariati nel tempo. Seguendo le relazioni e poi seguendo gli indicatori che conducono, è possibile stimare le prestazioni degli indicatori di ritardo, utilizzando i dati indicatori principali.
• Modellazione econometrica: questa è una versione più rigorosa del metodo dell'indicatore. Invece di supporre che le relazioni rimangano le stesse, la modellazione econometrica esamina la coerenza interna dei set di dati nel tempo e il significato o la forza del rapporto tra set di dati.La modellazione econometrica viene talvolta utilizzata per creare indicatori personalizzati che possono essere utilizzati per un approccio indicatore più accurato. Tuttavia, i modelli econometrici vengono spesso usati nei settori accademici per valutare le politiche economiche. (Per una spiegazione fondamentale sull'applicazione di modelli econometrici, leggere Nozioni di base della regressione per l'analisi aziendale .)
• Metodi della serie temporale: si tratta di una raccolta di metodologie diverse che utilizzano dati passati per prevedere eventi futuri. La differenza tra le metodologie della serie temporale è di solito in dettagli più precisi, come dare più peso ai dati più recenti o scontare determinati punti di outlier. Tramite ciò che è accaduto in passato, lo sperimentatore spera di poter dare una predizione migliore rispetto alla media del futuro. Questo è il tipo più comune di previsione aziendale, perché è economico e in realtà non è migliore o peggiore di altri metodi.

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Come funziona la previsione?

C'è molta variazione a livello pratico quando si tratta di previsioni di business. Tuttavia, a livello concettuale, tutte le previsioni seguono lo stesso processo.

1. Viene scelto un problema o un punto dati. Questo può essere qualcosa di simile a "comprare una macchina da caffè di fascia alta?" o "quali saranno le nostre vendite nel marzo del prossimo anno?"

2. Vengono scelte variabili teoriche e un insieme di dati ideali. Questo è il punto in cui il precursore identifica le variabili rilevanti che devono essere considerate e decide come raccogliere i dati.

3. Tempo di assunzione. Per ridurre il tempo ei dati necessari per effettuare una previsione, il precursore fa alcune ipotesi esplicite per semplificare il processo.

4. Viene scelto un modello. Il precursore seleziona il modello che si adatta al set di dati, alle variabili selezionate e alle ipotesi.

5. Analisi. Usando il modello, i dati vengono analizzati e una previsione fatta dall'analisi.

6. Verifica. Il precursore confronta la previsione con quello che effettivamente accade per modificare il processo, individuare i problemi o, in un caso raro, di una previsione assolutamente accurata, patteggiarsi sul retro.

Problemi con la previsione

La previsione aziendale è molto utile per le aziende, poiché consente loro di pianificare la produzione, il finanziamento e così via. Tuttavia, ci sono tre problemi che si basano sulle previsioni:

1. I dati saranno sempre vecchi. I dati storici sono tutto ciò che dobbiamo fare e non c'è garanzia che le condizioni del passato persisteranno in futuro.

2. È impossibile fatturare eventi o inaspettati eventi o esternalità. Le ipotesi sono pericolose, come le ipotesi che le banche debbano analizzare correttamente i prestiti prima della fusione subprime e gli eventi del cigno nero sono diventati più comuni in quanto la nostra dipendenza dalle previsioni è cresciuta.

3. Le previsioni non possono integrare il proprio impatto.Avendo le previsioni, accurate o inesatte, le azioni delle imprese sono influenzate da un fattore che non può essere incluso come variabile. Questo è un nodo concettuale. In un caso peggiore, la gestione diventa schiava di dati storici e tendenze piuttosto che preoccuparsi di ciò che l'azienda sta facendo adesso.

La linea inferiore

La previsione può essere un'arte pericolosa, perché le previsioni diventano un focus per aziende e governi, limitando mentalmente la loro gamma di azioni, presentando il futuro a breve ea lungo termine come già determinato. Inoltre, le previsioni possono facilmente rompersi a causa di elementi casuali che non possono essere incorporati in un modello o possono essere semplicemente sbagliati fin dall'inizio. Le negazioni a parte, le previsioni di business non vanno da nessuna parte. Utilizzato correttamente, le previsioni consentono alle aziende di pianificare in anticipo rispetto alle loro esigenze, aumentando le loro possibilità di mantenere in buona salute in tutti i mercati. Questa è una funzione della previsione aziendale che tutti gli investitori possono apprezzare. ( )