Previsione aziendale: comprensione delle basi

Che cos’è la previsione aziendale?

Non è insolito sentire la direzione di un’azienda parlare di previsioni : “Le nostre vendite non hanno rispettato i numeri previsti” o “siamo fiduciosi nella nostra crescita economica prevista e ci aspettiamo di superare i nostri obiettivi”. Alla fine, tutte le previsioni finanziarie sono ipotesi informate indipendentemente dal fatto che riflettano le specificità di un’azienda, come la crescita delle vendite o le previsioni per l’economia nel suo complesso. In questo articolo, esaminiamo alcuni dei metodi e dei processi alla base delle previsioni finanziarie, nonché i rischi nel tentativo di prevedere il futuro.

Considerazioni chiave:

• Le previsioni sono preziose per le aziende in modo che possano prendere decisioni aziendali informate.
• Le previsioni finanziarie sono ipotesi fondamentalmente informate e ci sono rischi coinvolti nel fare affidamento su dati e metodi passati che non possono includere determinate variabili.
• Gli approcci di previsione includono modelli qualitativi e modelli quantitativi.

Comprensione delle previsioni aziendali

Le aziende utilizzano le previsioni per aiutarle a sviluppare strategie di business. Le decisioni finanziarie e operative vengono prese sulla base delle condizioni economiche e di come appare il futuro, anche se incerto. I dati passati vengono raccolti e analizzati in modo che i modelli possano essere trovati. Oggi, i big data e l’intelligenza artificiale hanno trasformato i metodi di previsione aziendale.

Esistono diversi metodi con cui viene effettuata una previsione aziendale. Tutti i metodi rientrano in uno dei due approcci generali: qualitativo e quantitativo.

Modelli qualitativi

I modelli qualitativi hanno generalmente avuto successo con previsioni a breve termine, in cui l’ambito della previsione era limitato. Le previsioni qualitative possono essere pensate come guidate dagli esperti, in quanto dipendono dagli esperti di mercato o dal mercato nel suo insieme per valutare con un consenso informato. I modelli qualitativi possono essere utili per prevedere il successo a breve termine di aziende, prodotti e servizi, ma presentano dei limiti a causa della loro dipendenza dall’opinione su dati misurabili. I modelli qualitativi includono:

• Ricerche di mercato Interrogazione di un gran numero di persone su un prodotto o servizio specifico per prevedere quante persone lo acquisteranno o lo utilizzeranno una volta lanciato.
• Metodo Delphi : chiedere agli esperti sul campo pareri generali e poi compilarli in una previsione.

Modelli quantitativi

I modelli quantitativi scontano il fattore esperto e cercano di rimuovere l’elemento umano dall’analisi. Questi approcci riguardano esclusivamente i dati ed evitano la volubilità delle persone alla base dei numeri. Questi approcci cercano anche di prevedere dove variabili come le vendite, il prodotto interno lordo, i prezzi delle case e così via saranno a lungo termine, misurate in mesi o anni. I modelli quantitativi includono:

• L’ approccio indicatore : l’approccio indicatore dipende dalla relazione tra alcuni indicatori, ad esempio il PIL e il tasso di disoccupazione, che rimane relativamente invariato nel tempo. Seguendo le relazioni e poi seguendo gli indicatori anticipatori, è possibile stimare le prestazioni degli indicatori in ritardo utilizzando i dati degli indicatori anticipatori.
• Modellazione econometrica : questa è una versione matematicamente più rigorosa dell’approccio indicatore. Invece di presumere che le relazioni rimangano le stesse, la modellazione econometrica verifica la coerenza interna dei set di dati nel tempo e l’importanza o la forza della relazione tra i set di dati. La modellazione econometrica viene applicata per creare indicatori personalizzati per un approccio più mirato. Tuttavia, i modelli econometrici sono più spesso utilizzati in ambito accademico per valutare le politiche economiche.
• Time Series Metodi: serie storiche utilizzano dati passati per predire eventi futuri. La differenza tra le metodologie delle serie temporali risiede nei dettagli precisi, ad esempio, dando più peso ai dati più recenti o scontando alcuni punti anomali. Tracciando ciò che è accaduto in passato, il meteorologo spera di ottenere almeno una visione del futuro migliore della media. Questo è il tipo più comune di previsione aziendale perché è poco costoso e non è né migliore né peggiore di altri metodi.

Gli elementi di previsione

Esiste una variazione sostanziale a livello pratico quando si tratta di previsioni aziendali. Tuttavia, a livello concettuale, tutte le previsioni seguono lo stesso processo.

1. Viene scelto un problema o un punto dati. Può essere qualcosa del tipo “le persone compreranno una macchina da caffè di fascia alta?” o “quali saranno le nostre vendite a marzo del prossimo anno?”
2. Vengono scelte variabili teoriche e un set di dati ideale. È qui che il meteorologo identifica le variabili rilevanti che devono essere considerate e decide come raccogliere i dati.
3. Tempo di assunzione. Per ridurre il tempo e i dati necessari per fare una previsione, il meteorologo fa alcune ipotesi esplicite per semplificare il processo.
4. Viene scelto un modello. Il meteorologo sceglie il modello che si adatta al set di dati, alle variabili selezionate e alle ipotesi.
5. Analisi. Utilizzando il modello, i dati vengono analizzati e dall’analisi viene effettuata una previsione.
6. Verifica. La previsione viene confrontata con quanto effettivamente accade per identificare problemi, modificare alcune variabili o, nel raro caso di una previsione accurata, darsi una pacca sulla spalla.

Una volta effettuata una previsione, le tecniche di visualizzazione dei dati possono essere utili per la presentazione ad altri responsabili delle decisioni.

Problemi con la previsione

La previsione aziendale è vitale per le aziende perché consente loro di pianificare la produzione, il finanziamento e altre strategie. Tuttavia, ci sono tre problemi nell’affidarsi alle previsioni:

1. I dati saranno sempre vecchi. I dati storici sono tutto ciò di cui abbiamo bisogno e non vi è alcuna garanzia che le condizioni del passato continueranno in futuro.
2. È impossibile tenere conto di eventi unici o imprevisti o esternalità. Le ipotesi sono pericolose, come le ipotesi che le banche stessero esaminando adeguatamente i mutuatari prima del crollo dei subprime.  Gli eventi del cigno nero sono diventati più comuni man mano che la nostra dipendenza dalle previsioni è cresciuta.
3. Le previsioni non possono integrare il proprio impatto. Avendo previsioni, accurate o imprecise, le azioni delle imprese sono influenzate da un fattore che non può essere incluso come variabile. Questo è un nodo concettuale. Nella peggiore delle ipotesi, la direzione diventa schiava dei dati storici e delle tendenze piuttosto che preoccuparsi di ciò che l’azienda sta facendo ora.

considerazioni speciali

La previsione può essere pericolosa. Le previsioni diventano un punto focale per aziende e governi che limitano mentalmente la loro gamma di azioni presentando il futuro a breve e lungo termine come predeterminato. Inoltre, le previsioni possono facilmente interrompersi a causa di elementi casuali che non possono essere incorporati in un modello, oppure possono essere semplicemente sbagliate dall’inizio.

A parte gli aspetti negativi, le previsioni aziendali sono destinate a restare. Se opportunamente utilizzate, le previsioni consentono alle aziende di pianificare in anticipo le proprie esigenze, aumentando le proprie possibilità di rimanere competitive sui mercati. Questa è una funzione delle previsioni aziendali che tutti gli investitori possono apprezzare.