Geschäftsprognose: Grundlagen verstehen - KamilTaylan.blog
26 Juni 2021 9:54

Geschäftsprognose: Grundlagen verstehen

Was ist Geschäftsprognose?

Es ist nicht ungewöhnlich, dass das Management eines Unternehmens über Prognosen spricht : „Unsere Verkäufe haben die prognostizierten Zahlen nicht erreicht“ oder „Wir sind zuversichtlich in unser prognostiziertes Wirtschaftswachstum und erwarten, unsere Ziele zu übertreffen.“ Letztendlich sind alle Finanzprognosen fundierte Vermutungen, unabhängig davon, ob sie die Besonderheiten eines Unternehmens wie das Umsatzwachstum oder Prognosen für die gesamte Wirtschaft widerspiegeln. In diesem Artikel untersuchen wir einige der Methoden und Prozesse, die hinter Finanzprognosen stehen, sowie die Risiken bei der Vorhersage der Zukunft.

Die zentralen Thesen:

  • Prognosen sind für Unternehmen wertvoll, damit sie fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können.
  • Finanzprognosen sind grundsätzlich fundierte Vermutungen, und es besteht das Risiko, sich auf frühere Daten und Methoden zu stützen, die bestimmte Variablen nicht enthalten können.
  • Prognoseansätze umfassen qualitative und quantitative Modelle.

Grundlegendes zur Geschäftsprognose

Unternehmen verwenden Prognosen, um Geschäftsstrategien zu entwickeln. Finanzielle und operative Entscheidungen werden auf der Grundlage der wirtschaftlichen Bedingungen und der Zukunft getroffen, wenn auch ungewiss. Vergangene Daten werden gesammelt und analysiert, damit Muster gefunden werden können. Heute haben Big Data und künstliche Intelligenz die Methoden der Geschäftsprognose verändert.

Es gibt verschiedene Methoden, mit denen eine Geschäftsprognose erstellt wird. Alle Methoden fallen in einen von zwei übergreifenden Ansätzen: qualitativ und quantitativ.

Qualitative Modelle

Qualitative Modelle waren in der Regel mit kurzfristigen Vorhersagen erfolgreich, bei denen der Umfang der Prognose begrenzt war. Qualitative Prognosen können als fachkundig angesehen werden, da sie von Marktkennzahlen oder dem Markt als Ganzes abhängen, um einen informierten Konsens zu erzielen. Qualitative Modelle können bei der Vorhersage des kurzfristigen Erfolgs von Unternehmen, Produkten und Dienstleistungen hilfreich sein, weisen jedoch Einschränkungen auf, da sie sich auf die Meinung über messbare Daten verlassen. Qualitative Modelle umfassen:

  • Marktforschung Befragung einer großen Anzahl von Personen zu einem bestimmten Produkt oder einer bestimmten Dienstleistung, um vorherzusagen, wie viele Personen es nach dem Start kaufen oder verwenden werden.
  • Delphi-Methode : Experten vor Ort um allgemeine Meinungen bitten und diese dann zu einer Prognose zusammenstellen.

Quantitative Modelle

Quantitative Modelle berücksichtigen den Expertenfaktor und versuchen, das menschliche Element aus der Analyse zu entfernen. Diese Ansätze befassen sich ausschließlich mit Daten und vermeiden die Unbeständigkeit der Personen, die den Zahlen zugrunde liegen. Diese Ansätze versuchen auch vorherzusagen, wo Variablen wie Umsatz, Bruttoinlandsprodukt, Immobilienpreise usw. langfristig gemessen in Monaten oder Jahren gemessen werden. Quantitative Modelle umfassen:

  • Der Indikatoransatz : Der Indikatoransatz hängt von der Beziehung zwischen bestimmten Indikatoren ab, z. B. dem BIP, und der Arbeitslosenquote, die im Zeitverlauf relativ unverändert bleibt. Indem Sie den Beziehungen und dann den Frühindikatoren folgen, können Sie die Leistung der Nachlaufindikatoren mithilfe der Frühindikatordaten schätzen.
  • Ökonometrische Modellierung: Dies ist eine mathematisch strengere Version des Indikatoransatzes. Anstatt davon auszugehen, dass die Beziehungen gleich bleiben, testet die ökonometrische Modellierung die interne Konsistenz von Datensätzen über die Zeit und die Bedeutung oder Stärke der Beziehung zwischen Datensätzen. Die ökonometrische Modellierung wird angewendet, um benutzerdefinierte Indikatoren für einen gezielteren Ansatz zu erstellen. Ökonometrische Modelle werden jedoch im akademischen Bereich häufiger zur Bewertung der Wirtschaftspolitik verwendet.
  • Zeitreihenmethoden : Zeitreihen verwenden vergangene Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Der Unterschied zwischen den Zeitreihenmethoden liegt in den feinen Details, beispielsweise bei der Gewichtung neuerer Daten oder bei der Abzinsung bestimmter Ausreißerpunkte. Durch die Verfolgung der Ereignisse in der Vergangenheit hofft der Prognostiker, zumindest einen überdurchschnittlichen Blick auf die Zukunft zu erhalten. Dies ist die häufigste Art der Geschäftsprognose, da sie kostengünstig und nicht besser oder schlechter als andere Methoden ist.

Die Elemente der Prognose

Auf praktischer Ebene gibt es erhebliche Unterschiede bei der Geschäftsprognose. Auf konzeptioneller Ebene folgen jedoch alle Prognosen demselben Prozess.

  1. Ein Problem oder Datenpunkt wird ausgewählt. Dies kann so etwas wie „Werden die Leute eine High-End-Kaffeemaschine kaufen?“ oder „Was werden unsere Verkäufe im März nächsten Jahres sein?“
  2. Theoretische Variablen und ein idealer Datensatz werden ausgewählt. Hier identifiziert der Prognostiker die relevanten Variablen, die berücksichtigt werden müssen, und entscheidet, wie die Daten erfasst werden.
  3. Annahmezeit. Um die für die Erstellung einer Prognose erforderliche Zeit und Daten zu verkürzen, trifft der Prognostiker einige explizite Annahmen, um den Prozess zu vereinfachen.
  4. Ein Modell wird ausgewählt. Der Prognostiker wählt das Modell aus, das zum Datensatz, ausgewählten Variablen und Annahmen passt.
  5. Analyse. Unter Verwendung des Modells werden die Daten analysiert und aus der Analyse eine Prognose erstellt.
  6. Überprüfung. Die Prognose wird mit dem verglichen, was tatsächlich passiert, um Probleme zu identifizieren, einige Variablen zu optimieren oder sich im seltenen Fall einer genauen Prognose auf den Rücken zu klopfen.

Probleme mit der Prognose

Geschäftsprognosen sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie damit Produktions, Finanzierungs- und andere Strategien planen können. Es gibt jedoch drei Probleme, sich auf Prognosen zu verlassen:

  1. Die Daten werden immer alt sein. Historische Daten sind alles, was wir tun müssen, und es gibt keine Garantie dafür, dass die Bedingungen in der Vergangenheit auch in Zukunft bestehen bleiben.
  2. Es ist unmöglich, eindeutige oder unerwartete Ereignisse oder externe Effekte zu berücksichtigen. Annahmen sind gefährlich, beispielsweise die Annahme, dass die Banken die Kreditnehmer vor dem Zusammenbruch des Subprimes ordnungsgemäß überprüft haben. Ereignisse mit schwarzen Schwänen sind häufiger geworden, da unser Vertrauen in Prognosen gestiegen ist.
  3. Prognosen können ihre eigenen Auswirkungen nicht integrieren. Durch genaue oder ungenaue Prognosen werden die Handlungen von Unternehmen von einem Faktor beeinflusst, der nicht als Variable berücksichtigt werden kann. Dies ist ein konzeptioneller Knoten. Im schlimmsten Fall wird das Management zum Sklaven historischer Daten und Trends, anstatt sich Gedanken darüber zu machen, was das Unternehmen jetzt tut.

Besondere Überlegungen

Prognosen können gefährlich sein. Prognosen werden zu einem Schwerpunkt für Unternehmen und Regierungen, die ihr Handlungsspektrum mental einschränken, indem sie die kurz- bis langfristige Zukunft als vorbestimmt darstellen. Darüber hinaus können Prognosen aufgrund zufälliger Elemente, die nicht in ein Modell integriert werden können, leicht zusammenbrechen oder von Anfang an einfach falsch sein.

Abgesehen von den negativen Aspekten bleibt die Geschäftsprognose bestehen. Durch geeignete Prognosen können Unternehmen ihre Bedürfnisse im Voraus planen und so ihre Chancen erhöhen, auf den Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben. Dies ist eine Funktion der Geschäftsprognose, die alle Anleger zu schätzen wissen.

Related Posts