Previsão de negócios: entendendo os fundamentos
O que é previsão de negócios?
Não é incomum ouvir a administração de uma empresa falar sobre previsões : “Nossas vendas não atingiram os números previstos” ou “nos sentimos confiantes em nosso crescimento econômico previsto e esperamos superar nossas metas” No final, todas as previsões financeiras são suposições informadas, independentemente de refletirem as especificidades de um negócio, como o crescimento das vendas ou previsões para a economia como um todo. Neste artigo, examinamos alguns dos métodos e processos por trás das previsões financeiras, bem como os riscos de tentar prever o futuro.
Principais vantagens:
- A previsão é valiosa para as empresas, para que possam tomar decisões de negócios informadas.
- As previsões financeiras são basicamente suposições informadas, e há riscos envolvidos em confiar em dados e métodos anteriores que não podem incluir certas variáveis.
- As abordagens de previsão incluem modelos qualitativos e modelos quantitativos.
Compreendendo a previsão de negócios
As empresas usam a previsão para ajudá-las a desenvolver estratégias de negócios. As decisões financeiras e operacionais são feitas com base nas condições econômicas e em como o futuro parece, embora incerto. Os dados anteriores são coletados e analisados para que os padrões possam ser encontrados. Hoje, o big data e a inteligência artificial transformaram os métodos de previsão de negócios.
Existem vários métodos diferentes pelos quais uma previsão de negócios é feita. Todos os métodos se enquadram em uma de duas abordagens abrangentes: qualitativa e quantitativa.
Modelos Qualitativos
Os modelos qualitativos costumam ter sucesso com previsões de curto prazo, em que o escopo da previsão era limitado. As previsões qualitativas podem ser consideradas como orientadas por especialistas, no sentido de que dependem de especialistas em mercado ou do mercado como um todo para pesar com um consenso informado. Os modelos qualitativos podem ser úteis para prever o sucesso de curto prazo de empresas, produtos e serviços, mas têm limitações devido à sua confiança na opinião sobre dados mensuráveis. Os modelos qualitativos incluem:
- Pesquisa de mercado Pesquisar um grande número de pessoas sobre um produto ou serviço específico para prever quantas pessoas irão comprá-lo ou usá-lo depois de lançado.
- Método Delphi : pedir a especialistas de campo opiniões gerais e, em seguida, compilá-las em uma previsão.
Modelos Quantitativos
Os modelos quantitativos desconsideram o fator especialista e tentam remover o elemento humano da análise. Essas abordagens se preocupam apenas com os dados e evitam a inconstância das pessoas por trás dos números. Essas abordagens também tentam prever onde as variáveis, como vendas, produto interno bruto, preços da habitação e assim por diante, estarão no longo prazo, medidas em meses ou anos. Os modelos quantitativos incluem:
- A abordagem do indicador : A abordagem do indicador depende da relação entre certos indicadores, por exemplo, o PIB e a taxa de desemprego, permanecendo relativamente inalterada ao longo do tempo. Seguindo as relações e, a seguir, os indicadores antecedentes, você pode estimar o desempenho dos indicadores defasados usando os dados dos indicadores antecedentes.
- Modelagem econométrica : esta é uma versão matematicamente mais rigorosa da abordagem do indicador. Em vez de presumir que os relacionamentos permanecem os mesmos, a modelagem econométrica testa a consistência interna dos conjuntos de dados ao longo do tempo e a importância ou força do relacionamento entre os conjuntos de dados. A modelagem econométrica é aplicada para criar indicadores personalizados para uma abordagem mais direcionada. No entanto, os modelos econométricos são usados com mais frequência em campos acadêmicos para avaliar políticas econômicas.
- Séries Temporais Métodos: Série de tempo usar dados passados para prever eventos futuros. A diferença entre as metodologias de séries temporais está nos pequenos detalhes, por exemplo, dar mais peso aos dados mais recentes ou descontar certos pontos discrepantes. Ao rastrear o que aconteceu no passado, o previsor espera obter pelo menos uma visão melhor do que a média do futuro. Esse é o tipo mais comum de previsão de negócios porque é barato e não é melhor ou pior do que outros métodos.
Os Elementos de Previsão
Há uma variação substancial em um nível prático quando se trata de previsão de negócios. No entanto, em um nível conceitual, todas as previsões seguem o mesmo processo.
- Um problema ou ponto de dados é escolhido. Isso pode ser algo como “as pessoas vão comprar uma cafeteira de alta qualidade?” ou “quais serão nossas vendas em março do próximo ano?”
- Variáveis teóricas e um conjunto de dados ideal são escolhidos. É aqui que o previsor identifica as variáveis relevantes que precisam ser consideradas e decide como coletar os dados.
- Hora da suposição. Para reduzir o tempo e os dados necessários para fazer uma previsão, o previsor faz algumas suposições explícitas para simplificar o processo.
- Um modelo é escolhido. O previsor escolhe o modelo que se ajusta ao conjunto de dados, variáveis selecionadas e suposições.
- Análise. Usando o modelo, os dados são analisados e uma previsão é feita a partir da análise.
- Verificação. A previsão é comparada com o que realmente acontece para identificar problemas, ajustar algumas variáveis ou, no raro caso de uma previsão precisa, dar tapinhas nas próprias costas.
Uma vez feita a previsão, as técnicas de visualização de dados podem ser úteis para apresentação a outros tomadores de decisão.
Problemas com previsão
A previsão de negócios é vital para as empresas porque lhes permite planejar a produção, o financiamento e outras estratégias. No entanto, existem três problemas em confiar nas previsões:
- Os dados sempre serão antigos. Os dados históricos são tudo de que precisamos, e não há garantia de que as condições no passado continuarão no futuro.
- É impossível levar em consideração eventos únicos ou inesperados, ou externalidades. As suposições são perigosas, como as suposições de que os bancos estavam examinando adequadamente os tomadores de empréstimos antes do colapso do subprime. Os eventos do cisne negro se tornaram mais comuns à medida que nossa confiança nas previsões cresceu.
- As previsões não podem integrar seu próprio impacto. Por terem previsões, precisas ou imprecisas, as ações das empresas são influenciadas por um fator que não pode ser incluído como variável. Este é um nó conceitual. Na pior das hipóteses, a administração se torna escrava de dados históricos e tendências, em vez de se preocupar com o que a empresa está fazendo agora.
Considerações Especiais
A previsão pode ser perigosa. As previsões tornam-se um foco para empresas e governos, limitando mentalmente sua gama de ações, apresentando o futuro de curto a longo prazo como pré-determinado. Além disso, as previsões podem facilmente falhar devido a elementos aleatórios que não podem ser incorporados em um modelo, ou podem estar simplesmente erradas desde o início.
Deixando os negativos de lado, a previsão de negócios veio para ficar. Usada de forma adequada, a previsão permite que as empresas planejem com antecedência as suas necessidades, aumentando suas chances de permanecerem competitivas nos mercados. Essa é uma função da previsão de negócios que todos os investidores podem apreciar.