Bukan hal yang aneh untuk mendengar manajemen perusahaan berbicara tentang perkiraan: "Penjualan kami tidak memenuhi angka yang diperkirakan, " atau "kami merasa yakin dengan perkiraan pertumbuhan ekonomi dan berharap dapat melampaui target kami." Pada akhirnya, semua prakiraan keuangan, baik tentang kekhasan bisnis, seperti pertumbuhan penjualan, atau prediksi tentang ekonomi secara keseluruhan, merupakan perkiraan yang tepat., kita akan melihat beberapa metode di balik prakiraan keuangan, serta prosesnya, dan beberapa risiko yang muncul ketika kita berupaya memprediksi masa depan.
Metode Peramalan Keuangan
Ada beberapa metode yang berbeda dengan mana ramalan bisnis dapat dibuat. Semua metode jatuh ke dalam salah satu dari dua pendekatan menyeluruh: kualitatif dan kuantitatif.
Model Kualitatif
Model kualitatif biasanya berhasil dengan prediksi jangka pendek, di mana ruang lingkup perkiraan terbatas. Prakiraan kualitatif dapat dianggap didorong oleh tenaga ahli, karena bergantung pada para pakar pasar atau pasar secara keseluruhan untuk mempertimbangkan konsensus yang terinformasi. Model kualitatif dapat berguna dalam memprediksi keberhasilan jangka pendek perusahaan, produk, dan layanan, tetapi memiliki keterbatasan karena bergantung pada pendapat atas data yang dapat diukur. Model kualitatif meliputi:
- Riset Pasar Polling sejumlah besar orang pada produk atau layanan tertentu untuk memprediksi berapa banyak orang akan membeli atau menggunakannya setelah diluncurkan. Metode Delphi: Meminta pendapat para ahli lapangan untuk pendapat umum dan kemudian menyusunnya menjadi perkiraan. (Untuk lebih lanjut tentang pemodelan kualitatif, baca "Analisis Kualitatif: Apa yang Membuat Perusahaan Hebat?")
Dasar-dasar Peramalan Bisnis
Model Kuantitatif
Model kuantitatif mendiskontokan faktor ahli dan mencoba menghilangkan elemen manusia dari analisis. Pendekatan-pendekatan ini hanya berkaitan dengan data dan menghindari fickleness orang-orang yang mendasari angka-angka tersebut. Mereka juga mencoba untuk memprediksi di mana variabel seperti penjualan, produk domestik bruto, harga perumahan, dan sebagainya, akan berada dalam jangka panjang, diukur dalam beberapa bulan atau tahun. Model kuantitatif meliputi:
- Pendekatan Indikator: Pendekatan indikator tergantung pada hubungan antara indikator-indikator tertentu, misalnya, PDB dan tingkat pengangguran, tetap relatif tidak berubah dari waktu ke waktu. Dengan mengikuti hubungan dan kemudian mengikuti indikator yang memimpin, Anda dapat memperkirakan kinerja indikator yang tertinggal, dengan menggunakan data indikator utama. Pemodelan Ekometrik: Ini adalah versi yang lebih matematis dari pendekatan indikator. Alih-alih mengasumsikan bahwa hubungan tetap sama, pemodelan ekonometrik menguji konsistensi internal set data dari waktu ke waktu dan signifikansi atau kekuatan hubungan antara set data. Pemodelan ekonometrik kadang-kadang digunakan untuk membuat indikator khusus yang dapat digunakan untuk pendekatan indikator yang lebih akurat. Namun, model ekonometrik lebih sering digunakan dalam bidang akademik untuk mengevaluasi kebijakan ekonomi. (Untuk penjelasan dasar tentang penerapan model ekonometrik, baca "Dasar Regresi untuk Analisis Bisnis.") Metode Rangkaian Waktu: Ini merujuk pada kumpulan metodologi berbeda yang menggunakan data masa lalu untuk memprediksi peristiwa di masa depan. Perbedaan antara metodologi deret waktu biasanya dalam perincian yang halus, seperti memberikan data yang lebih baru lebih berat atau diskon poin outlier tertentu. Dengan melacak apa yang terjadi di masa lalu, peramal berharap dapat memberikan prediksi yang lebih baik daripada rata-rata tentang masa depan. Ini adalah jenis peramalan bisnis yang paling umum karena murah dan tidak lebih baik atau lebih buruk daripada metode lain.
Bagaimana Peramalan Bekerja?
Ada banyak variasi pada tataran praktis dalam hal peramalan bisnis. Namun, pada level konseptual, semua prakiraan mengikuti proses yang sama.
- Masalah atau titik data dipilih. Ini bisa seperti "apakah orang akan membeli pembuat kopi kelas atas?" atau "apa yang akan penjualan kami di bulan Maret tahun depan?" Variabel teoritis dan satu set data ideal dipilih. Di sinilah peramal mengidentifikasi variabel yang relevan yang perlu dipertimbangkan dan memutuskan bagaimana mengumpulkan data. Asumsi waktu. Untuk mengurangi waktu dan data yang diperlukan untuk membuat perkiraan, peramal membuat beberapa asumsi eksplisit untuk menyederhanakan proses. Model dipilih. Forecaster memilih model yang sesuai dengan dataset, variabel yang dipilih, dan asumsi. Analisis. Menggunakan model, data dianalisis dan perkiraan dibuat dari analisis. Verifikasi. Peramal membandingkan ramalan dengan apa yang terjadi untuk mengubah proses, mengidentifikasi masalah atau dalam kasus ramalan yang akurat, menepuk dirinya sendiri.
Masalah dengan Peramalan
Peramalan bisnis sangat berguna untuk bisnis, karena memungkinkan mereka untuk merencanakan produksi, pembiayaan, dan sebagainya. Namun, ada tiga masalah dengan mengandalkan perkiraan:
- Data selalu menjadi tua. Hanya data historis yang harus kita jalani, dan tidak ada jaminan bahwa kondisi di masa lalu akan berlanjut di masa depan. Tidak mungkin untuk memperhitungkan peristiwa unik atau tak terduga, atau eksternalitas. Asumsi berbahaya, seperti asumsi bahwa bank menyaring peminjam dengan benar sebelum krisis subprime. Dan peristiwa angsa hitam telah menjadi lebih umum karena ketergantungan kita pada ramalan telah berkembang. Ramalan tidak dapat mengintegrasikan dampaknya sendiri. Dengan memiliki perkiraan, akurat atau tidak akurat, tindakan bisnis dipengaruhi oleh faktor yang tidak dapat dimasukkan sebagai variabel. Ini adalah simpul konseptual. Dalam skenario terburuk, manajemen menjadi budak data historis dan tren daripada mengkhawatirkan apa yang sedang dilakukan bisnis saat ini.
Garis bawah
Peramalan dapat menjadi seni yang berbahaya, karena ramalan menjadi fokus bagi perusahaan dan pemerintah, secara mental membatasi tindakan mereka, dengan menghadirkan masa depan jangka pendek dan jangka panjang seperti yang telah ditentukan. Selain itu, prakiraan dapat dengan mudah dipecah karena elemen acak yang tidak dapat dimasukkan ke dalam model, atau mereka bisa saja salah sejak awal.
Di samping negatifnya, perkiraan bisnis tidak ke mana-mana. Digunakan dengan tepat, peramalan memungkinkan bisnis untuk merencanakan di depan kebutuhan mereka, meningkatkan peluang mereka untuk tetap sehat di semua pasar. Itulah salah satu fungsi peramalan bisnis yang dapat dihargai semua investor.
