Previsioni aziendali: comprensione delle nozioni di base

Non è insolito sentire la direzione di un'azienda parlare di previsioni: "Le nostre vendite non hanno rispettato i numeri previsti" o "ci sentiamo sicuri della crescita economica prevista e prevediamo di superare i nostri obiettivi". Alla fine, tutte le previsioni finanziarie, sia sui dettagli di un'azienda, come la crescita delle vendite, sia sulle previsioni sull'economia nel suo insieme, sono ipotesi informate. In questo articolo, esamineremo alcuni dei metodi alla base delle previsioni finanziarie, nonché il processo e alcuni dei rischi che sorgono quando cerchiamo di prevedere il futuro.

Metodi di previsione finanziaria

Esistono diversi metodi con cui è possibile effettuare 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 da esperti, in quanto dipendono da fattori di mercato o dal mercato nel suo insieme per ponderare con un consenso informato. I modelli qualitativi possono essere utili per prevedere il successo a breve termine di aziende, prodotti e servizi, ma presentano limitazioni dovute alla dipendenza dall'opinione su dati misurabili. I modelli qualitativi includono:

• Ricerche di mercato Esegui il polling di un gran numero di persone su un prodotto o servizio specifico per prevedere quante persone lo compreranno o lo useranno una volta lanciato.
• Metodo Delphi: chiedere agli esperti sul campo opinioni generali e poi compilarle in una previsione. (Per ulteriori informazioni sulla modellazione qualitativa, leggi "Analisi qualitativa: cosa rende grande un'azienda?")

Le basi della previsione aziendale

Modelli quantitativi

I modelli quantitativi scontano il fattore esperto e cercano di rimuovere l'elemento umano fuori dall'analisi. Questi approcci riguardano esclusivamente i dati ed evitano la volubilità delle persone alla base dei numeri. Provano anche a prevedere dove variabili come vendite, prodotto interno lordo, prezzi delle case e così via saranno misurate 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 PIL e tassi di disoccupazione, rimanendo relativamente invariati nel tempo. Seguendo le relazioni e quindi seguendo gli indicatori iniziali, è possibile stimare le prestazioni degli indicatori in ritardo, utilizzando i dati dell'indicatore iniziale.
• Modellazione econometrica: questa è una versione matematicamente più rigorosa dell'approccio indicatore. Invece di supporre che le relazioni rimangano le stesse, la modellazione econometrica verifica la coerenza interna dei set di dati nel tempo e il significato o la forza della relazione tra set di dati. La modellazione econometrica viene talvolta utilizzata per creare indicatori personalizzati che possono essere utilizzati per un approccio più accurato. Tuttavia, i modelli econometrici sono più spesso utilizzati in campi accademici per valutare le politiche economiche. (Per una spiegazione di base sull'applicazione dei modelli econometrici, leggi "Nozioni di base sulla regressione per l'analisi aziendale").
• Metodi di serie storiche: si riferisce a una raccolta di diverse metodologie che utilizzano i dati passati per prevedere eventi futuri. La differenza tra le metodologie delle serie storiche è di solito nei dettagli, come dare più peso ai dati più recenti o attualizzare alcuni punti anomali. Tracciando ciò che è accaduto in passato, il meteorologo spera di essere in grado di fornire una previsione migliore della media sul futuro. Questo è il tipo più comune di previsione aziendale perché è economico e non migliore o peggiore di altri metodi.

Come funzionano le previsioni?

Esistono molte variazioni a livello pratico quando si tratta di previsioni aziendali. Tuttavia, a livello concettuale, tutte le previsioni seguono lo stesso processo.

1. È stato scelto un problema o un punto dati. Questo può essere qualcosa del tipo "la gente comprerà una caffettiera 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 previsore 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. È stato scelto un modello. Il previsore sceglie il modello adatto al set di dati, alle variabili selezionate e alle ipotesi.
5. Analisi. Utilizzando il modello, i dati vengono analizzati e una previsione fatta dall'analisi.
6. Verifica. Il meteorologo confronta la previsione con ciò che accade per modificare il processo, identificare i problemi o nel raro caso di una previsione accurata, darsi una pacca sulla spalla.

Problemi con le previsioni

La previsione aziendale è molto utile per le aziende, in quanto consente loro di pianificare la produzione, il finanziamento e così via. Tuttavia, ci sono tre problemi nel fare affidamento sulle previsioni:

1. I dati saranno sempre vecchi. I dati storici sono tutto ciò che dobbiamo continuare 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 adeguatamente controllando i mutuatari prima del tracollo dei subprime. E gli eventi del cigno nero sono diventati più comuni con l'aumentare della nostra dipendenza dalle previsioni.
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. Nel peggiore dei casi, la gestione diventa schiava dei dati storici e delle tendenze piuttosto che preoccuparsi di ciò che l'azienda sta facendo ora.

La linea di fondo

La previsione può essere un'arte pericolosa, perché le previsioni diventano un punto focale per le aziende e i governi, limitando mentalmente il loro raggio di azione, presentando il futuro a breve o lungo termine come già determinato. Inoltre, le previsioni possono essere facilmente suddivise a causa di elementi casuali che non possono essere incorporati in un modello, oppure possono essere semplicemente sbagliate dall'inizio.

Gli aspetti negativi a parte, le previsioni aziendali non vanno da nessuna parte. Utilizzate in modo appropriato, le previsioni consentono alle aziende di pianificare in anticipo le proprie esigenze, aumentando le possibilità di mantenersi in salute in tutti i mercati. Questa è una funzione della previsione aziendale che tutti gli investitori possono apprezzare.