什么是业务预测？

业务预测涉及对某些业务指标做出明智的猜测，无论它们是否反映了业务的具体情况，例如销售增长，还是对整个经济的预测。财务和运营决策是根据经济状况和未来前景制定的，尽管存在不确定性。

了解业务预测

公司利用预测来帮助他们制定业务战略。收集并分析过去的数据，以便发现模式。如今，大数据和人工智能已经改变了商业预测方法。进行业务预测有多种不同的方法。所有方法都属于两种总体方法之一：定性和定量。

虽然业务预测在实际层面上可能存在很大差异，但在概念层面上，大多数预测都遵循相同的过程：

1. 选择问题或数据点。这可能类似于“人们会购买高端咖啡机吗？”或者“明年三月我们的销售额是多少？”
2. 选择理论变量和理想数据集。预测者在此确定需要考虑的相关变量并决定如何收集数据。
3. 假设时间。为了减少预测所需的时间和数据，预测者做出了一些明确的假设来简化过程。
4. 选择一个模型。预测者选择适合数据集、所选变量和假设的模型。
5. 分析。使用该模型对数据进行分析，并根据分析做出预测。
6. 确认。将预测与实际发生的情况进行比较，以发现问题、调整一些变量，或者在极少数情况下预测准确，从而自我肯定。

一旦分析得到验证，就必须将其压缩成适当的格式，以便轻松地将结果传达给利益相关者或决策者。数据可视化和演示技巧在这里很有帮助。

业务预测的类型

业务预测中使用的模型有两种主要类型：定性模型和定量模型。

定性模型

定性模型通常在预测范围有限的短期预测方面取得了成功。定性预测可以被认为是专家驱动的，因为它们依赖于市场专家或整个市场来权衡知情共识。

定性模型可用于预测公司、产品和服务的短期成功，但由于依赖于可衡量数据的观点，因此具有局限性。定性模型包括：

1. 市场研究：对特定产品或服务进行大量民意调查，以预测该产品或服务推出后有多少人会购买或使用。
2. 德尔菲法：询问现场专家的一般意见，然后将其汇编成预测。

定量模型

定量模型忽视了专家因素，并试图从分析中消除人为因素。这些方法只关注数据，避免了数字背后的人的反复无常。这些方法还试图预测销售、国内生产总值、房价等变量的长期情况（以月或年为单位）。定量模型包括：

1. 指标法：指标法取决于某些指标之间的关系，例如GDP和失业率随着时间的推移保持相对不变。通过跟踪关系，然后跟踪领先指标，您可以使用领先指标数据来估计滞后指标的表现。
2. 计量经济建模：这是指标方法的数学上更严格的版本。计量经济学模型不是假设关系保持不变，而是测试数据集随时间的内部一致性以及数据集之间关系的重要性或强度。应用计量经济学建模来创建自定义指标，以实现更有针对性的方法。然而，计量经济学模型更常用于学术领域来评估经济政策。
3. 时间序列方法：时间序列使用过去的数据来预测未来的事件。时间序列方法之间的差异在于细节，例如，给予更新的数据更大的权重或折扣某些异常点。通过跟踪过去发生的事情，预测者希望至少能够比平均水平更好地预测未来。这是最常见的业务预测类型之一，因为它成本低廉，并且不比其他方法更好或更差。
   

对预测的批评

预测可能是危险的。预测成为公司和政府关注的焦点，通过将短期到长期的未来呈现为预先确定的方式，在精神上限制了他们的行动范围。此外，由于无法纳入模型的随机元素，预测很容易崩溃，或者从一开始就完全错误。

但业务预测对企业至关重要，因为它使企业能够规划生产、融资和其他策略。然而，依赖预测存在三个问题：

1. 数据总是会变旧。历史数据是我们必须继续下去的全部，并不能保证过去的情况将来也会持续下去。
2. 不可能考虑独特的或意外的事件或外部因素。假设是危险的，例如银行在次贷危机之前对借款人进行了适当筛选的假设。随着我们对预测的依赖增加，黑天鹅事件变得更加常见。
3. 预测无法整合其自身的影响。通过准确或不准确的预测，企业的行为会受到无法作为变量包含的因素的影响。这是一个概念结。在最坏的情况下，管理层会成为历史数据和趋势的奴隶，而不是担心企业现在在做什么。

抛开负面因素不谈，商业预测将继续存在。如果使用得当，预测可以让企业提前规划自己的需求，从而提高在市场中保持竞争力的机会。这是所有投资者都能欣赏的商业预测功能之一。

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