Bir şirket yönetiminin tahminler hakkında konuşmalarını duymak alışılmadık bir durum değil: "Satışlarımız öngörülen rakamları karşılamadı" veya "tahmin edilen ekonomik büyümeden emin hissediyoruz ve hedeflerimizi aşmamızı bekliyoruz. " Sonunda, bir işletmenin özellikleriyle ilgili olan, ister satış büyümesi, isterse ekonominin bütünüyle ilgili öngörüler olsun, tüm finansal tahminler bilgilendirilir. Bu makalede, finansal tahminlerin arkasındaki bazı yöntemlerin yanı sıra gerçek süreci ve geleceği öngörmeye çalıştığımızda ortaya çıkan bazı riskleri inceleyeceğiz.

TUTORIAL : Finansal Tablolar

Finansal Tahmin Yöntemleri

Bir iş tahmininin yapılabilmesi için çeşitli yöntemler vardır. Tüm yöntemler iki temel yaklaşımdan birine girer: niteliksel ve niceliksel.

Niteliksel Modeller

Niteliksel modeller, tahminlerin kapsamının sınırlı olduğu kısa vadeli öngörülerde genellikle başarılı olmuşlardır. Nitel tahminler, bilgiye dayalı bir konsensüs ile tartılması için pazardaki mekanlara veya piyasaya bağımlı oldukları için uzman tarafından yönlendirilmiş olarak düşünülebilir. Niteliksel modeller, şirketlerin, ürünlerin ve hizmetlerin kısa vadeli başarısını öngörmede yararlı olabilir, ancak ölçülebilir veriler üzerindeki görüşüne güvenmesinden dolayı sınırlamaları yerine getirir. Nitel modeller şunları içerir:

• Pazar Araştırması Belirli bir ürün veya hizmette çok sayıda kişiyi araştırdıktan sonra kaç kişinin satın alacağını veya kullanacağını önceden tahmin etmek için başlattı.
• Delphi Yöntemi: Alan uzmanlarına genel görüş bildirme ve bunları bir tahmin haline getirme. (Nitel modelleme hakkında daha fazla bilgi için, Niteliksel Analiz: Bir Şirketi Neye Değer Veriyor? )

Nicel Modeller

Kantitatif modeller uzman faktörünü düşürür ve insanın analizini analiz dışı bırakmaya çalışır. Bu yaklaşımlar sadece veri ile ilgilidir ve sayıların altında yatan insanların karizmalarını önlemektedir. Ayrıca, satış, gayri safi yurtiçi hasıla, konut fiyatları ve benzeri değişkenlerin aylar veya yıllarla ölçülen uzun vadede nerede olacağını tahmin etmeye çalışıyorlar. Kantitatif modeller şunları içerir: Gösterge Yaklaşımı: Gösterge yaklaşımı, belirli göstergelerin, örneğin GSYİH ve işsizlik oranları arasındaki ilişkiye, zaman içinde nispeten değişmeden kalır. İlişkileri izleyerek ve ardından önde gelen göstergeleri izleyerek, önde gelen gösterge verilerini kullanarak gecikmeli göstergelerin performansını tahmin edebilirsiniz.

• Ekonometrik Modelleme: Gösterge yaklaşımının daha matematiksel olarak titiz bir şekli. İlişkilerin aynı kalacağını varsaymak yerine, ekonometrik modelleme, veri kümelerinin zaman içindeki iç tutarlılığını ve veri kümeleri arasındaki ilişkinin önemini veya gücünü test eder.Ekonometrik modelleme, bazen daha doğru bir gösterge yaklaşımı için kullanılabilen özel göstergeler oluşturmak için kullanılır. Bununla birlikte, ekonomi politikalarını değerlendirmek için ekonometrik modeller akademik alanlarda daha sık kullanılır. (Ekonometrik modellerin uygulanmasına ilişkin temel açıklamalar için
• İş Analizi için Regresyon Temelleri başlıklı bölümü okuyun.) Zaman Serisi Yöntemleri: Bu, gelecekteki olayları tahmin etmek için geçmiş verileri kullanan farklı metodolojilerin bir koleksiyonunu belirtir. Zaman serisi metodolojileri arasındaki fark, genellikle daha yeni verilere daha fazla ağırlık vermek ya da bazı belirsiz noktaları atlamak gibi ince ayrıntılarda bulunur. Geçmişte olanları izleyerek tahminci, geleceği hakkında ortalama bir tahminde bulunmayı umuyor. Bu, iş tahmininin en yaygın türüdür, çünkü ucuzdur ve diğer yöntemlerden daha iyi veya daha kötü değildir.
• Mali modeller, işletme tahmin ve yatırım planlarında önemli araçlardır. İşletmenizi doğru bir şekilde değerlendiren becerileri öğrenmek istiyorsanız, Investopedia Academy'nin Finansal Modelleme Kursuna 8 saatlik mesleki eğitim ile bakabilirsiniz.

Tahmin Nasıl Çalışır?

İş tahminleri sözkonusu olduğunda pratik düzeyde pek çok varyasyon var. Bununla birlikte, kavramsal bir düzeyde, tüm tahminler aynı işlemi izlemektedir.

1. Bir problem veya veri noktası seçildi. Bu, "insanlar bir high-end kahve makinesi satın alacak mı?" Gibi bir şey olabilir. veya "satışlarımız gelecek Mart ayında ne olacak?"

2. Teorik değişkenler ve ideal bir veri kümesi seçilmiştir. Burada tahmin edicinin dikkate alması gereken ilgili değişkenleri tanımladığı ve verilerin nasıl toplanacağına karar verdiği yer budur.

3. Varsayım zamanı. Tahmin yapmak için gereken zamanı ve veriyi azaltmak için, tahminci işlemi basitleştirmek için bazı açık varsayımlar yapar.

4. Bir model seçildi. Tahminci, veri setine, seçilen değişkenlere ve varsayımlara uyan modeli seçer.

5. Analizi. Modeli kullanarak veriler analiz edilir ve analizden bir öngörü yapılır.

6. Doğrulama. Tahminci, tahminleri, işlemi uskurtturmak, sorunları belirlemek veya nadiren de olsa kesin bir tahminde bulunmak için ne yaparsa onu sırtından geçirir.

Tahminle İlgili Sorunlar

İşletme tahminleri, işletmeler için çok yararlıdır çünkü üretim, finansman vb. Planlamalarını sağlar. Bununla birlikte, tahminlere dayanmak için üç problem var:

1. Veriler her zaman eskidir. Geçmiş veriler, devam etmek zorunda olduğumuz şey ve geçmişteki koşulların geleceğe kalacağının garantisi yok.

2. Benzersiz veya beklenmedik olayları veya dışsallıkları faktörlemek imkansızdır. Varsayımlar, bankaların subprime erimesinden önce borçları düzgün taradığını varsaymaları ve tahminlere bağımlılığımız arttıkça siyah kuğu olayları daha yaygın hale geldiği varsayımları gibi tehlikeli.

3. Tahminler kendi etkilerini bütünleştiremez.Tahminlerin doğru veya yanlış olması nedeniyle işletmelerin eylemleri, değişken olarak dahil edilemeyen bir faktörden etkilenir. Bu kavramsal bir düğümdür. En kötü senaryoda, yönetim, işin şu anda ne yaptığından endişe etmek yerine, geçmiş verileri ve eğilimleri köle haline getirir.

Bottom Line

Tahmin tehlikeli bir sanat olabilir, çünkü tahminler, belirlenen haliyle kısa vadeli ve uzun vadeli gelecek sunarak zihinsel olarak faaliyet alanlarını zayıflatan şirketler ve hükümetler için bir odak noktası haline gelir. Dahası, tahminler, bir modele dahil edilemeyen rasgele unsurlar nedeniyle kolayca bozulabilir veya başlangıçtan itibaren sadece yanlış olabilirler. Negatifler bir yana, iş tahminleri hiçbir yere gitmiyor. Tahmin, işletmelerin ihtiyaçlarını önceden planlamalarına olanak tanıyarak, tüm pazarlar boyunca sağlıklı kalma şansını arttırır. Bu, tüm yatırımcıların takdir edebileceği bir işin tahmin fonksiyonudur. (Finansal modellemede istihdam edilen daha fazla yöntemle ilgileniyor musunuz?

Finansal Modellemede Stil Konusu okuyun)