Prognose

Was ist Prognose?

Prognosen sind eine Technik, bei der historische Daten als Eingaben verwendet werden, um fundierte Schätzungen vorzunehmen, die die Richtung zukünftiger Trends Budgets verteilen oder die erwarteten Ausgaben für einen bevorstehenden Zeitraum planen. Dies basiert in der Regel auf der prognostizierten Nachfrage nach den angebotenen Waren und Dienstleistungen.

So funktioniert die Vorhersage

Anleger verwenden Prognosen, um zu bestimmen, ob Ereignisse, die ein Unternehmen betreffen, wie z. B. Verkaufserwartungen, den Aktienkurs dieses Unternehmens erhöhen oder senken. Prognosen bieten auch einen wichtigen Maßstab für Unternehmen, die eine langfristige Perspektive der Geschäftstätigkeit benötigen.

Auf Analysten verwenden Prognose zu extrapolieren, wie Trends wie BIP oder Arbeitslosigkeit, werden im kommenden Quartal oder Jahr ändern. Je weiter die Prognose entfernt ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Schätzung ungenau ist. Schließlich können Statistiker Prognosen nutzen, um die potenziellen Auswirkungen einer Änderung des Geschäftsbetriebs zu analysieren. Beispielsweise können Daten über die Auswirkungen der Kundenzufriedenheit durch Änderung der Geschäftszeiten oder die Produktivität der Mitarbeiter bei Änderung bestimmter Arbeitsbedingungen gesammelt werden.

Die Prognose befasst sich mit einem Problem oder einer Datenmenge. Ökonomen treffen Annahmen über die zu analysierende Situation, die festgestellt werden müssen, bevor die Variablen der Prognose bestimmt werden. Basierend auf den ermittelten Elementen wird ein geeigneter Datensatz ausgewählt und bei der Manipulation von Informationen verwendet. Die Daten werden analysiert und die Prognose ermittelt. Schließlich findet ein Überprüfungszeitraum statt, in dem die Vorhersage mit den tatsächlichen Ergebnissen verglichen wird, um ein genaueres Modell für die zukünftige Vorhersage zu erstellen.

Prognosemethoden

Aktienanalysten verwenden Wirtschaftsindikatoren vergleichen. Änderungen an Finanz- oder Statistikdaten werden beobachtet, um die Beziehung zwischen mehreren Variablen zu bestimmen. Diese Beziehungen können auf dem Lauf der Zeit oder dem Eintreten bestimmter Ereignisse beruhen. Beispielsweise kann eine Umsatzprognose auf einem bestimmten Zeitraum (dem Ablauf der nächsten 12 Monate) oder dem Eintreten eines Ereignisses (dem Kauf des Unternehmens eines Wettbewerbers) basieren.

Qualitative Prognosemodelle sind nützlich, um Prognosen mit begrenztem Umfang zu entwickeln. Diese Modelle sind in hohem Maße auf Expertenmeinungen angewiesen und sind kurzfristig am vorteilhaftesten. Beispiele für qualitative Prognosemodelle sind Marktforschung, Umfragen und Umfragen, die die Delphi-Methode anwenden. Quantitative Prognoseverfahren schließen Expertenmeinungen aus und verwenden statistische Daten, die auf quantitativen Informationen basieren. Quantitative Prognosemodelle umfassen Zeitreihenmethoden, Diskontierung, Analyse von Früh- oder Spätindikatoren und ökonometrische Modellierung.