Tidak biasa mendengar manajemen perusahaan berbicara tentang perkiraan: "Penjualan kami tidak sesuai dengan perkiraan jumlah," atau "kami merasa yakin dengan perkiraan pertumbuhan ekonomi dan berharap dapat melampaui target kami. " Pada akhirnya, semua prakiraan keuangan, apakah tentang hal-hal spesifik bisnis, seperti pertumbuhan penjualan, atau prediksi tentang ekonomi secara keseluruhan, mendapat dugaan. Pada artikel ini, kita akan melihat beberapa metode di balik perkiraan keuangan, serta proses aktual dan beberapa risiko yang muncul saat kita berusaha memprediksi masa depan.

Metode Peramalan Keuangan

Ada beberapa metode yang berbeda dimana perkiraan bisnis dapat dilakukan. Semua metode jatuh ke dalam satu dari dua pendekatan menyeluruh: kualitatif dan kuantitatif. Model Kualitatif

Model kualitatif pada umumnya berhasil dengan prediksi jangka pendek, dimana cakupan ramalannya terbatas. Perkiraan kualitatif dapat dianggap sebagai pakar, karena mereka bergantung pada pasar atau pasar secara keseluruhan untuk mempertimbangkan konsensus yang diinformasikan. Model kualitatif dapat berguna dalam memprediksi keberhasilan jangka pendek perusahaan, produk dan layanan, namun memenuhi keterbatasan karena ketergantungannya pada pendapat terhadap data terukur. Model kualitatif meliputi:

Market Research Polling sejumlah besar orang pada produk atau layanan tertentu untuk memprediksi berapa banyak orang akan membeli atau menggunakannya sekali diluncurkan.

Metode Delphi: Meminta pakar lapangan untuk pendapat umum dan kemudian menyusunnya menjadi ramalan. (Untuk analisis kualitatif lebih lanjut, baca

Analisis Kualitatif: Apa yang Membuat Perusahaan Besar?

• )
• Model Kuantitatif
  Model kuantitatif mengabaikan faktor ahli dan mencoba mengambil elemen manusia dari analisis. Pendekatan ini hanya terkait dengan data dan menghindari keruwetan orang-orang yang mendasari angka tersebut. Mereka juga mencoba memprediksi di mana variabel seperti penjualan, produk domestik bruto, harga rumah dan sebagainya, akan dalam jangka panjang, diukur dalam bulan atau tahun. Model kuantitatif meliputi:

Pendekatan Indikator: Pendekatan indikator bergantung pada hubungan antara indikator tertentu, misalnya PDB dan tingkat pengangguran, yang tersisa relatif tidak berubah dari waktu ke waktu. Dengan mengikuti hubungan dan kemudian mengikuti indikator yang memimpin, Anda dapat memperkirakan kinerja indikator lagging, dengan menggunakan data indikator terdepan.

Pemodelan Ekonometrik: Ini adalah pendekatan indikator indikator yang lebih matematis. Alih-alih mengasumsikan bahwa hubungan tetap sama, pemodelan ekonometrik menguji konsistensi internal kumpulan data dari waktu ke waktu dan signifikansi atau kekuatan hubungan antara kumpulan data.Pemodelan ekonometrik terkadang digunakan untuk membuat indikator khusus yang dapat digunakan untuk pendekatan indikator yang lebih akurat. Namun, model ekonometri lebih sering digunakan di bidang akademik untuk mengevaluasi kebijakan ekonomi. (Untuk penjelasan dasar tentang penerapan model ekonometri, baca

Dasar-Dasar Regresi untuk Analisis Bisnis

• .
• Metode Seri Waktu: Ini mengacu pada kumpulan metodologi yang berbeda yang menggunakan data masa lalu untuk memprediksi kejadian di masa depan. Perbedaan antara metodologi time series biasanya dalam detail halus, seperti memberi data terkini lebih banyak bobot atau mendiskontokan poin outlier tertentu. Dengan melacak apa yang terjadi di masa lalu, peramal tersebut berharap dapat memberikan prediksi yang lebih baik daripada rata-rata tentang masa depan. Ini adalah jenis peramalan bisnis yang paling umum, karena harganya murah dan benar-benar tidak lebih baik atau lebih buruk daripada metode lainnya. Model keuangan merupakan alat penting dalam peramalan bisnis dan rencana investasi. Jika Anda ingin mempelajari keterampilan untuk mengevaluasi usaha bisnis Anda dengan akurat, periksa Kursus Pemodelan Keuangan Investopedia Academy dengan pelatihan profesional tingkat lebih dari 8 jam.] Bagaimana Peramalan Kerja?
• Ada banyak variasi pada tingkat praktis dalam hal peramalan bisnis. Namun, pada tingkat konseptual, semua prakiraan mengikuti proses yang sama.

1. Sebuah masalah atau titik data dipilih. Ini bisa jadi sesuatu seperti "apakah orang akan membeli pembuat kopi kelas atas?" atau "berapa besar penjualan kita di bulan Maret tahun depan?"

2. Variabel teoritis dan kumpulan data ideal dipilih. Di sinilah peramal mengidentifikasi variabel yang relevan yang perlu dipertimbangkan dan memutuskan cara mengumpulkan data.

3. Asumsi waktu. Untuk mengurangi waktu dan data yang dibutuhkan untuk membuat perkiraan, peramal membuat beberapa asumsi eksplisit untuk menyederhanakan prosesnya.

4. Sebuah model dipilih. Peramal mengambil model yang sesuai dengan kumpulan data, variabel dan asumsi terpilih.

5. Analisis. Dengan menggunakan model tersebut, data dianalisis dan perkiraan dibuat dari analisis.

6. Verifikasi. Peramal membandingkan ramalan dengan apa yang sebenarnya terjadi untuk men-tweak prosesnya, mengidentifikasi masalah atau dalam kasus langka perkiraan yang benar-benar akurat, menepuk punggungnya sendiri.

Masalah Dengan Peramalan

Peramalan bisnis sangat berguna untuk bisnis, karena memungkinkan mereka merencanakan produksi, pembiayaan dan sebagainya. Namun, ada tiga masalah dengan mengandalkan perkiraan:

1. Data selalu menjadi tua. Data historis adalah semua yang harus kita jalani dan tidak ada jaminan bahwa kondisi di masa lalu akan bertahan di masa depan.

2. Tidak mungkin untuk memperhitungkan kejadian unik atau tak terduga, atau eksternalitas. Asumsi itu berbahaya, seperti asumsi bahwa bank benar melakukan skrining pinjaman sebelum krisis subprime, dan kejadian angsa hitam menjadi lebih umum karena ketergantungan kita terhadap prakiraan telah meningkat.

3. Prakiraan tidak dapat mengintegrasikan dampaknya sendiri.Dengan memiliki prakiraan, 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 sekarang.

Garis Bawah

Peramalan bisa menjadi seni yang berbahaya, karena prakiraan menjadi fokus bagi perusahaan dan pemerintah, secara mental membatasi jangkauan tindakan mereka, dengan menghadirkan masa depan jangka pendek dan jangka panjang seperti yang telah ditentukan. Selain itu, prakiraan dapat dengan mudah rusak karena elemen acak yang tidak dapat digabungkan menjadi model, atau mungkin hanya salah biasa dari awal. Negatif samping, peramalan bisnis tidak ke mana-mana. Digunakan dengan benar, peramalan memungkinkan perusahaan merencanakan lebih dulu dari kebutuhan mereka, meningkatkan peluang mereka untuk tetap sehat melalui semua pasar. Itulah salah satu fungsi peramalan bisnis yang bisa diapresiasi seluruh investor. (Tertarik dengan metode yang lebih banyak digunakan dalam pemodelan keuangan? Baca

Masalah Gaya dalam Pemodelan Keuangan.

)