Mikä on ennustaminen?
Ennustaminen on tekniikka, joka käyttää historiallista tietoa syötteinä arvioitujen arvioiden tekemiseen, jotka ovat ennakoivia tulevien suuntausten suunnan määrittämisessä. Yritykset käyttävät ennustamista päättääkseen, kuinka jakaa budjettinsä tai suunnitella ennakoidut menot tulevalle ajanjaksolle. Tämä perustuu tyypillisesti tarjottujen tavaroiden ja palvelujen ennakoituun kysyntään.
ennustaminen
Kuinka ennustaminen toimii
Sijoittajat hyödyntävät ennustamista selvittääkseen, nostavatko tai laskevatko yritystä koskevat tapahtumat, kuten myyntiodotukset, kyseisen yhtiön osakkeiden hintaa. Ennustaminen on myös tärkeä vertailukohta yrityksille, jotka tarvitsevat pitkän aikavälin näkymiä toiminnasta.
Osakeanalyytikot käyttävät ennusteita ekstrapoloidakseen, kuinka trendit, kuten BKT tai työttömyys, muuttuvat tulevalla vuosineljänneksellä tai vuonna. Mitä kauemmas ennuste, sitä suurempi on mahdollisuus, että arvio on epätosi. Lopuksi tilastotieteilijät hyödyntävät ennustamista missä tahansa tilanteessa, joka edellyttää ennusteiden käyttöä. Tietoja voidaan kerätä esimerkiksi asiakastyytyväisyyden vaikutuksesta muuttamalla työaikoja tai työntekijöiden tuottavuuteen muuttuessaan tiettyihin työoloihin.
Ennustamisella puututaan ongelmaan tai tietojoukkoon. Taloustieteilijät tekevät analysoitavasta tilanteesta oletuksia, jotka on määritettävä ennen ennustemuuttujien määrittämistä. Määritettyjen kohteiden perusteella valitaan sopiva tietojoukko, jota käytetään tietojen käsittelyssä. Tiedot analysoidaan ja määritetään ennuste. Lopuksi tapahtuu varmennusjakso, jossa ennustetta verrataan todellisiin tuloksiin tarkemman mallin luomiseksi tulevaisuuden ennusteille.
Ennustemenetelmät
Osakeanalyytikot käyttävät erilaisia ennustemenetelmiä selvittääkseen kuinka osakekurssi muuttuu tulevaisuudessa. He saattavat tarkastella tuloja ja verrata niitä taloudellisiin indikaattoreihin. Rahoitus- tai tilastotietojen muutoksia havaitaan useiden muuttujien välisen suhteen määrittämiseksi. Nämä suhteet voivat perustua ajan kulumiseen tai tiettyjen tapahtumien esiintymiseen. Esimerkiksi myyntiennuste voi perustua tiettyyn ajanjaksoon (seuraavan 12 kuukauden kuluessa) tai tapahtuman esiintymiseen (kilpailijan yrityksen ostaminen).
Laadulliset ennustemallit ovat hyödyllisiä kehitettäessä rajoitetun laajuuden ennusteita. Nämä mallit ovat erittäin riippuvaisia asiantuntijalausunnoista ja ovat lyhyellä aikavälillä edullisimpia. Esimerkkejä laadullisista ennustemalleista ovat markkinatutkimus, kyselyt ja tutkimukset, joissa käytetään Delphi-menetelmää. Kvantitatiiviset ennustemenetelmät sulkevat pois asiantuntijalausunnot ja hyödyntävät kvantitatiiviseen tietoon perustuvia tilastotietoja. Kvantitatiivisiin ennustemalleihin kuuluvat aikasarjamenetelmät, diskonttaaminen, johtavien tai jäljessä olevien indikaattorien analyysi ja ekonometrinen mallintaminen.
