6 Juni 2021 7:26

Geschäftsprognosen: Die Grundlagen verstehen

Was ist Geschäftsprognose?

Nicht selten spricht das Management eines Unternehmens über Prognosen : „Unser Umsatz hat die prognostizierten Zahlen nicht erreicht“ oder „Wir sind von unserem prognostizierten Wirtschaftswachstum überzeugtund gehen davon aus, dass wir unsere Ziele übertreffen werden“. Letztendlich sind alle Finanzprognosen fundierte Schätzungen, unabhängig davon, ob sie die Besonderheiten eines Unternehmens widerspiegeln, wie etwa das Umsatzwachstum oder Prognosen für die Gesamtwirtschaft.

In diesem Artikel betrachten wir einige der Methoden und Prozesse hinter Finanzprognosen sowie die Risiken beim Versuch, die Zukunft vorherzusagen.

Die zentralen Thesen:

  • Prognosen sind für Unternehmen wertvoll, damit sie fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können.
  • Finanzprognosen sind grundsätzlich fundierte Vermutungen, und es birgt Risiken, sich auf vergangene Daten und Methoden zu verlassen, die bestimmte Variablen nicht berücksichtigen können.
  • Prognoseansätze umfassen qualitative Modelle und quantitative Modelle.

Geschäftsprognosen verstehen

Unternehmen nutzen Prognosen, um Geschäftsstrategien zu entwickeln. Finanzielle und operative Entscheidungen werden basierend auf den wirtschaftlichen Bedingungen und dem Aussehen 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 typischerweise bei kurzfristigen Vorhersagen erfolgreich, bei denen der Umfang der Vorhersage begrenzt war. Qualitative Prognosen können als von Experten getrieben angesehen werden, da sie von Marktkennern oder dem gesamten Markt abhängig sind, um mit einem informierten Konsens abzuwägen. Qualitative Modelle können nützlich sein, um den kurzfristigen Erfolg von Unternehmen, Produkten und Dienstleistungen vorherzusagen, weisen jedoch Einschränkungen auf, da sie sich auf die Meinung über messbare Daten verlassen. Zu den qualitativen Modellen gehören:

  • 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 : Feldexperten nach allgemeinen Meinungen fragen und diese dann zu einer Prognose zusammenstellen.

Quantitative Modelle

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

  • Der Indikatoransatz : Der Indikatoransatz hängt von der Beziehung zwischen bestimmten Indikatoren ab, beispielsweise dem BIP und der Arbeitslosenquote, die im Zeitverlauf relativ unverändert bleiben. 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 im Zeitverlauf und die Signifikanz oder Stärke der Beziehung zwischen den 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 von Wirtschaftspolitiken verwendet.
  • Zeitreihenmethoden : Zeitreihen verwenden Daten aus der Vergangenheit, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Der Unterschied zwischen den Zeitreihen Methoden liegen in den feinen Details, zum Beispiel neueren Daten mehr Gewicht oder gibt Abzinsung bestimmte Ausreisserpunkten. Durch die Verfolgung dessen, was in der Vergangenheit passiert ist, hofft der Prognostiker, zumindest einen überdurchschnittlichen Ausblick auf die Zukunft zu erhalten. Dies ist die gebräuchlichste 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, wenn es um Geschäftsprognosen geht. Auf konzeptioneller Ebene folgen jedoch alle Prognosen dem gleichen Prozess.

  1. Ein Problem oder Datenpunkt wird ausgewählt. Dies kann so etwas sein wie „Werden die Leute eine High-End-Kaffeemaschine kaufen?“ oder „Wie 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 erhoben werden.
  3. Annahme Zeit. Um den Zeit- und Datenaufwand für die Erstellung einer Prognose zu reduzieren, trifft der Prognostiker einige explizite Annahmen, um den Prozess zu vereinfachen.
  4. Ein Modell wird gewählt. Der Prognostiker wählt das Modell aus, das zum Datensatz, ausgewählten Variablen und Annahmen passt.
  5. Analyse. Anhand 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, in seltenen Fällen einer genauen Prognose, sich selbst auf die Schulter zu klopfen.

Nachdem die Analyse verifiziert wurde, muss sie in ein geeignetes Format verdichtet werden, um die Ergebnisse an Interessengruppen oder Entscheidungsträger leicht zu übermitteln. Hier sind Datenvisualisierungs- und Präsentationsfähigkeiten hilfreich.

Probleme mit Prognosen

Geschäftsprognosen sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie es ihnen ermöglichen, Produktion, Finanzierung und andere Strategien zu planen. Es gibt jedoch drei Probleme, sich auf Vorhersagen zu verlassen:

  1. Die Daten werden immer alt sein. Wir brauchen nur historische Daten, und es gibt keine Garantie dafür, dass sich die Zustände der Vergangenheit auch in Zukunft fortsetzen werden.
  2. Es ist unmöglich, einzigartige oder unerwartete Ereignisse oder externe Effekte zu berücksichtigen. Annahmen sind gefährlich, wie etwa die Annahme, dass Banken Kreditnehmer vor der Subprime-Krise ordnungsgemäß überprüft haben.  Schwarze Schwan Ereignisse sind häufiger geworden, da wir uns auf Vorhersagen verlassen haben.
  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 um die aktuellen Geschäftsabläufe zu sorgen.

Besondere Überlegungen

Prognosen können gefährlich sein. Prognosen werden zu einem Fokus für Unternehmen und Regierungen, die ihren Handlungsspielraum mental einschränken, indem sie die kurz- bis langfristige Zukunft als vorherbestimmt darstellen. Darüber hinaus können Prognosen aufgrund von Zufallselementen, die nicht in ein Modell einfließen können, leicht zusammenbrechen oder von Anfang an schlichtweg falsch sein.

Abgesehen von den Negativen sind die Geschäftsprognosen hier, um zu bleiben. Bei entsprechender Anwendung ermöglichen Prognosen Unternehmen eine Vorausplanung für ihre Bedürfnisse und erhöhen ihre Chancen, auf den Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben. Das ist eine Funktion der Geschäftsprognosen, die alle Anleger zu schätzen wissen.

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