Definición de previsión empresarial

Qué es la previsión empresarial?

La previsión empresarial implica hacer conjeturas informadas sobre determinadas métricas empresariales, independientemente de que reflejen los aspectos específicos de una empresa, como el crecimiento de las ventas, o predicciones para la economía en su conjunto. Las decisiones financieras y operativas se toman en función de las condiciones económicas y de cómo se presenta el futuro, aunque sea incierto.

Puntos clave:

• La previsión es valiosa para que las empresas puedan tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa.
• Las previsiones financieras son fundamentalmente conjeturas informadas, y existen riesgos al basarse en datos pasados y métodos que no pueden incluir ciertas variables.
• Los enfoques de previsión incluyen modelos cualitativos y modelos cuantitativos.

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Los fundamentos de la previsión empresarial

Cómo entender la previsión empresarial

Las empresas utilizan la previsión para ayudarles a desarrollar estrategias de negocio. Se recopilan y analizan los datos anteriores para poder encontrar patrones. Hoy en día, el big data y la inteligencia artificial han transformado los métodos de previsión empresarial. Hay varios métodos diferentes por los que se hace una previsión empresarial. Todos los métodos se encuadran en uno de los dos enfoques generales: cualitativo y cuantitativo.

Aunque puede haber grandes variaciones a nivel práctico en lo que respecta a las previsiones empresariales, a nivel conceptual, la mayoría de las previsiones siguen el mismo proceso:

Se elige un problema o un punto de datos. Puede ser algo así como "¿comprará la gente una cafetera de gama alta??" o "cuáles serán nuestras ventas en marzo del año que viene?"

Se eligen variables teóricas y un conjunto de datos ideal. Aquí es donde el pronosticador identifica las variables relevantes que hay que tener en cuenta y decide cómo recoger los datos.

Momento de la suposición. Para reducir el tiempo y los datos necesarios para hacer una previsión, el pronosticador hace algunas suposiciones explícitas para simplificar el proceso.

Se elige un modelo. El pronosticador elige el modelo que se ajusta al conjunto de datos, las variables seleccionadas y los supuestos.

Análisis. Utilizando el modelo, se analizan los datos y se realiza una previsión a partir del análisis.

Verificación. La previsión se compara con lo que realmente ocurre para identificar problemas, ajustar algunas variables o, en el raro caso de una previsión precisa, darse una palmadita en la espalda.

Una vez verificado el análisis, hay que condensarlo en un formato adecuado para transmitir fácilmente los resultados a las partes interesadas o a los responsables de la toma de decisiones. La visualización de datos y las habilidades de presentación son útiles aquí.

Tipos de previsiones empresariales

Hay dos tipos principales de modelos utilizados en la previsión empresarial: los modelos cualitativos y los cuantitativos.

Modelos cualitativos

Los modelos cualitativos suelen tener éxito con las predicciones a corto plazo, cuando el alcance de la previsión es limitado. Las previsiones cualitativas pueden considerarse impulsadas por los expertos, en el sentido de que dependen de los expertos del mercado o del mercado en su conjunto para llegar a un consenso informado.

Los modelos cualitativos pueden ser útiles para predecir el éxito a corto plazo de las empresas, los productos y los servicios, pero tienen limitaciones debido a su dependencia de la opinión sobre los datos medibles. Los modelos cualitativos incluyen:

Estudio de mercado: Encuesta a un gran número de personas sobre un producto o servicio específico para predecir cuántas personas lo comprarán o utilizarán una vez lanzado.

Método Delphi: Pedir a los expertos en la materia opiniones generales y luego recopilarlas en una previsión.

Modelos cuantitativos

Los modelos cuantitativos descartan el factor experto y tratan de eliminar el elemento humano del análisis. Estos enfoques se centran únicamente en los datos y evitan la inconstancia de las personas que subyacen a las cifras. Estos enfoques también tratan de predecir dónde estarán variables como las ventas, el producto interior bruto, los precios de la vivienda, etc., a largo plazo, medido en meses o años. Los modelos cuantitativos incluyen:

El enfoque de los indicadores: El enfoque basado en indicadores depende de la relación entre determinados indicadores, por ejemplo, el PIB y la tasa de desempleo, que permanecen relativamente invariables a lo largo del tiempo. Si se siguen las relaciones y se siguen los indicadores adelantados, se puede estimar el rendimiento de los indicadores atrasados utilizando los datos de los indicadores adelantados.

Modelización econométrica: Se trata de una versión más rigurosa desde el punto de vista matemático del enfoque de los indicadores. En lugar de suponer que las relaciones permanecen iguales, los modelos econométricos comprueban la coherencia interna de los conjuntos de datos a lo largo del tiempo y la importancia o la fuerza de la relación entre los conjuntos de datos. La modelización econométrica se aplica para crear indicadores personalizados para un enfoque más específico. Sin embargo, los modelos econométricos se utilizan más a menudo en el ámbito académico para evaluar las políticas económicas.

Métodos de series temporales: Las series temporales utilizan datos pasados para predecir acontecimientos futuros. La diferencia entre las metodologías de series temporales radica en los detalles, por ejemplo, dar más peso a los datos más recientes o descontar ciertos puntos atípicos. Al hacer un seguimiento de lo ocurrido en el pasado, el pronosticador espera obtener al menos una visión mejor que la media del futuro. Es el tipo más común de previsión empresarial porque es barato y no es mejor ni peor que otros métodos.

Críticas a las previsiones

La previsión puede ser peligrosa. Las previsiones se convierten en un foco de atención para las empresas y los gobiernos que limitan mentalmente su rango de acción al presentar el futuro a corto y largo plazo como predeterminado. Además, las previsiones pueden romperse fácilmente debido a elementos aleatorios que no pueden incorporarse a un modelo, o pueden ser sencillamente erróneas desde el principio.

Pero la previsión empresarial es vital para las empresas porque les permite planificar la producción, la financiación y otras estrategias. Sin embargo, confiar en las previsiones plantea tres problemas:

Los datos siempre van a ser antiguos. Los datos históricos son todo lo que tenemos para seguir, y no hay garantía de que las condiciones del pasado continúen en el futuro.

Es imposible tener en cuenta acontecimientos únicos o inesperados, o externalidades. Las suposiciones son peligrosas, como la suposición de que los bancos seleccionaban adecuadamente a los prestatarios antes del colapso de las hipotecas de alto riesgo. Los cisnes negros son cada vez más frecuentes a medida que aumenta nuestra confianza en las previsiones.

Las previsiones no pueden integrar su propio impacto. Al contar con previsiones, precisas o inexactas, las acciones de las empresas se ven influidas por un factor que no puede incluirse como variable. Se trata de un nudo conceptual. En el peor de los casos, la dirección se convierte en esclava de los datos históricos y las tendencias, en lugar de preocuparse por lo que está haciendo la empresa ahora.

Dejando de lado los aspectos negativos, la previsión empresarial ha llegado para quedarse. Utilizada adecuadamente, la previsión permite a las empresas planificar con antelación sus necesidades, aumentando sus posibilidades de seguir siendo competitivas en los mercados. Esta es una función de la previsión empresarial que todos los inversores pueden apreciar.

Fuentes del artículo

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