వ్యాపార అంచనా: ప్రాథమికాలను అర్థం చేసుకోవడం

ఒక సంస్థ యొక్క నిర్వహణ భవిష్య సూచనల గురించి మాట్లాడటం అసాధారణం కాదు: "మా అమ్మకాలు అంచనా వేసిన సంఖ్యలను అందుకోలేదు" లేదా "ముందస్తు అంచనా వేసిన ఆర్థిక వృద్ధిపై మాకు నమ్మకం ఉంది మరియు మా లక్ష్యాలను అధిగమించాలని ఆశిస్తున్నాము." చివరికి, అన్ని ఆర్థిక సూచనలు, వ్యాపారం యొక్క ప్రత్యేకతలు, అమ్మకాల వృద్ధి వంటివి లేదా మొత్తం ఆర్థిక వ్యవస్థ గురించి అంచనాలు వంటివి సమాచారం అంచనాలు., మేము ఆర్థిక సూచనల వెనుక ఉన్న కొన్ని పద్ధతులను, అలాగే ప్రక్రియను మరియు భవిష్యత్తును అంచనా వేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు పెరిగే కొన్ని నష్టాలను పరిశీలిస్తాము.

ఆర్థిక సూచన పద్ధతులు

వ్యాపార సూచన చేయడానికి అనేక విభిన్న పద్ధతులు ఉన్నాయి. అన్ని పద్ధతులు రెండు విస్తృతమైన విధానాలలో ఒకటిగా వస్తాయి: గుణాత్మక మరియు పరిమాణాత్మక.

గుణాత్మక నమూనాలు

గుణాత్మక నమూనాలు సాధారణంగా స్వల్పకాలిక అంచనాలతో విజయవంతమయ్యాయి, ఇక్కడ సూచన యొక్క పరిధి పరిమితం. గుణాత్మక భవిష్య సూచనలు నిపుణులచే నడిచేవిగా భావించబడతాయి, అవి మార్కెట్ మేవెన్స్‌పై లేదా మొత్తం మార్కెట్‌పై ఆధారపడి ఉంటాయి. కంపెనీలు, ఉత్పత్తులు మరియు సేవల యొక్క స్వల్పకాలిక విజయాన్ని అంచనా వేయడంలో గుణాత్మక నమూనాలు ఉపయోగపడతాయి, కాని కొలవగల డేటాపై అభిప్రాయంపై ఆధారపడటం వలన పరిమితులు ఉన్నాయి. గుణాత్మక నమూనాలు:

• మార్కెట్ పరిశోధన ఒక నిర్దిష్ట ఉత్పత్తి లేదా సేవలో పెద్ద సంఖ్యలో వ్యక్తులను ప్రారంభించిన తర్వాత ఎంత మంది కొనుగోలు చేస్తారో లేదా ఉపయోగిస్తారో అంచనా వేయడానికి పోలింగ్ చేస్తారు. డెల్ఫీ విధానం: సాధారణ అభిప్రాయాల కోసం క్షేత్ర నిపుణులను అడగడం మరియు తరువాత వాటిని ఒక సూచనగా కంపైల్ చేయడం. (గుణాత్మక మోడలింగ్ గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, "గుణాత్మక విశ్లేషణ: కంపెనీని గొప్పగా చేస్తుంది?" చదవండి)

వ్యాపార సూచన యొక్క ప్రాథమికాలు

పరిమాణ నమూనాలు

పరిమాణాత్మక నమూనాలు నిపుణుల కారకాన్ని డిస్కౌంట్ చేస్తాయి మరియు విశ్లేషణ నుండి మానవ మూలకాన్ని తొలగించడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. ఈ విధానాలు కేవలం డేటాతో మాత్రమే సంబంధం కలిగి ఉంటాయి మరియు సంఖ్యల యొక్క అంతర్లీన వ్యక్తుల చంచలతను నివారించండి. అమ్మకాలు, స్థూల జాతీయోత్పత్తి, గృహాల ధరలు మరియు వంటి వేరియబుల్స్ దీర్ఘకాలికంగా, నెలలు లేదా సంవత్సరాల్లో కొలుస్తారు. పరిమాణాత్మక నమూనాలు:

• సూచిక విధానం: సూచిక విధానం కొన్ని సూచికల మధ్య సంబంధంపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఉదాహరణకు, జిడిపి మరియు నిరుద్యోగిత రేట్లు, కాలక్రమేణా మారవు. సంబంధాలను అనుసరించడం ద్వారా మరియు ప్రముఖ సూచికలను అనుసరించడం ద్వారా, ప్రముఖ సూచిక డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా మీరు వెనుకబడి ఉన్న సూచికల పనితీరును అంచనా వేయవచ్చు. ఎకోనొమెట్రిక్ మోడలింగ్: ఇది సూచిక విధానం యొక్క మరింత గణితశాస్త్ర కఠినమైన వెర్షన్. సంబంధాలు ఒకే విధంగా ఉంటాయని బదులుగా, ఎకోనొమెట్రిక్ మోడలింగ్ కాలక్రమేణా డేటాసెట్ల యొక్క అంతర్గత అనుగుణ్యతను మరియు డేటా సెట్ల మధ్య సంబంధం యొక్క ప్రాముఖ్యత లేదా బలాన్ని పరీక్షిస్తుంది. అనుకూల సూచికలను సృష్టించడానికి ఎకోనొమెట్రిక్ మోడలింగ్ కొన్నిసార్లు ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది మరింత ఖచ్చితమైన సూచిక విధానం కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. ఏదేమైనా, ఆర్థిక విధానాలను అంచనా వేయడానికి ఎకోనొమెట్రిక్ నమూనాలు విద్యా రంగాలలో ఎక్కువగా ఉపయోగించబడతాయి. (ఎకోనొమెట్రిక్ మోడళ్లను వర్తింపజేయడంపై ప్రాథమిక వివరణ కోసం, "బిజినెస్ అనాలిసిస్ కోసం రిగ్రెషన్ బేసిక్స్" చదవండి.) టైమ్ సిరీస్ పద్ధతులు: ఇది భవిష్యత్ సంఘటనలను అంచనా వేయడానికి గత డేటాను ఉపయోగించే వివిధ పద్దతుల సమాహారాన్ని సూచిస్తుంది. సమయ శ్రేణి పద్దతుల మధ్య వ్యత్యాసం సాధారణంగా చక్కటి వివరాలతో ఉంటుంది, ఇటీవలి డేటాకు ఎక్కువ బరువు ఇవ్వడం లేదా కొన్ని అవుట్‌లియర్ పాయింట్లను డిస్కౌంట్ చేయడం వంటివి. గతంలో ఏమి జరిగిందో ట్రాక్ చేయడం ద్వారా, భవిష్యత్ గురించి సగటు అంచనా కంటే మెరుగైనదాన్ని ఇవ్వగలరని భవిష్య సూచకుడు భావిస్తున్నాడు. ఇది వ్యాపార అంచనా యొక్క అత్యంత సాధారణ రకం ఎందుకంటే ఇది చవకైనది మరియు ఇతర పద్ధతుల కంటే మంచిది లేదా అధ్వాన్నంగా లేదు.

ఫోర్కాస్టింగ్ ఎలా పని చేస్తుంది?

వ్యాపార అంచనా విషయానికి వస్తే ఆచరణాత్మక స్థాయిలో చాలా వైవిధ్యాలు ఉన్నాయి. ఏదేమైనా, సంభావిత స్థాయిలో, అన్ని భవిష్య సూచనలు ఒకే విధానాన్ని అనుసరిస్తాయి.

1. సమస్య లేదా డేటా పాయింట్ ఎంచుకోబడింది. ఇది "ప్రజలు హై-ఎండ్ కాఫీ తయారీదారుని కొనుగోలు చేస్తారా?" లేదా "వచ్చే ఏడాది మార్చిలో మా అమ్మకాలు ఎలా ఉంటాయి?" సైద్ధాంతిక వేరియబుల్స్ మరియు ఆదర్శ డేటా సమితి ఎంపిక చేయబడతాయి. ఇక్కడే ఫోర్కాస్టర్ పరిగణించవలసిన సంబంధిత వేరియబుల్స్ను గుర్తిస్తుంది మరియు డేటాను ఎలా సేకరించాలో నిర్ణయిస్తుంది. Umption హ సమయం. సూచన చేయడానికి అవసరమైన సమయం మరియు డేటాను తగ్గించడానికి, ప్రక్రియను సరళీకృతం చేయడానికి ఫోర్కాస్టర్ కొన్ని స్పష్టమైన ump హలను చేస్తుంది. ఒక మోడల్ ఎంపిక చేయబడింది. డేటాసెట్, ఎంచుకున్న వేరియబుల్స్ మరియు ump హలకు సరిపోయే మోడల్‌ను ఫోర్కాస్టర్ ఎంచుకుంటుంది. విశ్లేషణ. మోడల్ ఉపయోగించి, డేటా విశ్లేషించబడుతుంది మరియు విశ్లేషణ నుండి తయారు చేయబడిన సూచన. ధృవీకరణ. ఫోర్కాస్టర్ సూచనను ప్రక్రియను సర్దుబాటు చేయడానికి, సమస్యలను గుర్తించడానికి లేదా ఖచ్చితమైన సూచన యొక్క అరుదైన సందర్భంలో ఏమి జరుగుతుందో పోల్చి చూస్తాడు.

సూచనతో సమస్యలు

వ్యాపార అంచనా అనేది వ్యాపారాలకు చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది ఉత్పత్తి, ఫైనాన్సింగ్ మరియు మొదలైన వాటిని ప్లాన్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. అయితే, భవిష్యవాణిపై ఆధారపడటంలో మూడు సమస్యలు ఉన్నాయి:

1. డేటా ఎల్లప్పుడూ పాతదిగా ఉంటుంది. చారిత్రాత్మక డేటా మనం ముందుకు సాగాలి, మరియు భవిష్యత్తులో గత పరిస్థితులు కొనసాగుతాయనే గ్యారెంటీ లేదు. ప్రత్యేకమైన లేదా unexpected హించని సంఘటనలు లేదా బాహ్యతలకు కారకం చేయడం అసాధ్యం. సబ్‌ప్రైమ్ మాంద్యానికి ముందు బ్యాంకులు రుణగ్రహీతలను సరిగా పరీక్షించాడనే like హలు ప్రమాదకరమైనవి. మరియు భవిష్య సూచనలపై మన ఆధారపడటం పెరిగినందున నల్ల హంస సంఘటనలు సర్వసాధారణం అయ్యాయి. ఫోర్‌కాస్ట్‌లు వాటి స్వంత ప్రభావాన్ని ఏకీకృతం చేయలేవు. భవిష్య సూచనలు, ఖచ్చితమైన లేదా సరికానిది కలిగి ఉండటం ద్వారా, వ్యాపారాల చర్యలు వేరియబుల్‌గా చేర్చలేని కారకం ద్వారా ప్రభావితమవుతాయి. ఇది సంభావిత ముడి. చెత్త దృష్టాంతంలో, వ్యాపారం ఇప్పుడు ఏమి చేస్తుందో అని చింతించకుండా నిర్వహణ చారిత్రక డేటా మరియు పోకడలకు బానిస అవుతుంది.

బాటమ్ లైన్

ఫోర్కాస్టింగ్ ఒక ప్రమాదకరమైన కళ కావచ్చు, ఎందుకంటే అంచనాలు కంపెనీలు మరియు ప్రభుత్వాలకు కేంద్రంగా మారతాయి, వారి చర్యల పరిధిని మానసికంగా పరిమితం చేస్తాయి, స్వల్పకాలిక దీర్ఘకాలిక భవిష్యత్తును ఇప్పటికే నిర్ణయించినట్లుగా ప్రదర్శించడం ద్వారా. అంతేకాకుండా, మోడల్‌లో చేర్చలేని యాదృచ్ఛిక మూలకాల కారణంగా భవిష్య సూచనలు సులభంగా విచ్ఛిన్నమవుతాయి లేదా అవి మొదటి నుండి తప్పుగా ఉంటాయి.

ప్రతికూలతలు పక్కన పెడితే, వ్యాపార అంచనా ఎక్కడికీ వెళ్ళదు. సముచితంగా ఉపయోగించినప్పుడు, అంచనా వేయడం వ్యాపారాలు వారి అవసరాలకు ముందే ప్రణాళిక వేయడానికి అనుమతిస్తుంది, అన్ని మార్కెట్ల ద్వారా ఆరోగ్యంగా ఉండటానికి వారి అవకాశాలను పెంచుతుంది. పెట్టుబడిదారులందరూ అభినందించగల వ్యాపార అంచనా యొక్క ఒక పని ఇది.