Previsión empresarial: comprensión de los conceptos básicos
¿Qué es la previsión empresarial?
No es inusual escuchar a la gerencia de una empresa hablar sobre los pronósticos : «Nuestras ventas no alcanzaron las cifras pronosticadas» o «nos sentimos confiados en nuestro crecimiento económico pronosticado y esperamos superar nuestros objetivos». Al final, todos los pronósticos financieros son conjeturas informadas independientemente de si reflejan los detalles de un negocio, como el crecimiento de las ventas o las predicciones para la economía en su conjunto. En este artículo, analizamos algunos de los métodos y procesos detrás de los pronósticos financieros, así como los riesgos de intentar predecir el futuro.
Conclusiones clave:
- La previsión es valiosa para las empresas para que puedan tomar decisiones comerciales informadas.
- Los pronósticos financieros son suposiciones fundamentadas y existen riesgos al confiar en datos y métodos pasados que no pueden incluir ciertas variables.
- Los enfoques de pronóstico incluyen modelos cualitativos y modelos cuantitativos.
Comprensión de la previsión empresarial
Las empresas utilizan la previsión para ayudarles a desarrollar estrategias comerciales. Las decisiones financieras y operativas se toman en base a las condiciones económicas y cómo se ve el futuro, aunque incierto. Los datos pasados se recopilan y analizan para poder encontrar patrones. Hoy en día, los macrodatos y la inteligencia artificial han transformado los métodos de previsión empresarial.
Existen varios métodos diferentes mediante los cuales se realiza una previsión empresarial. Todos los métodos caen en uno de dos enfoques generales: cualitativo y cuantitativo.
Modelos cualitativos
Los modelos cualitativos generalmente han tenido éxito con predicciones a corto plazo, donde el alcance del pronóstico era limitado. Los pronósticos cualitativos pueden considerarse impulsados por expertos, ya que dependen de los expertos del mercado o del mercado en su conjunto para sopesar con un consenso informado. Los modelos cualitativos pueden ser útiles para predecir el éxito a corto plazo de empresas, productos y servicios, pero tienen limitaciones debido a su dependencia de la opinión sobre los datos medibles. Los modelos cualitativos incluyen:
- Investigación de mercado Encuesta a un gran número de personas sobre un producto o servicio específico para predecir cuántas personas lo comprarán o usarán una vez lanzado.
- Método Delphi : pedir opiniones generales a expertos de campo y luego compilarlas en un pronóstico.
Modelos cuantitativos
Los modelos cuantitativos descartan el factor experto y tratan de eliminar el elemento humano del análisis. Estos enfoques se refieren únicamente a los datos y evitan la inconstancia de las personas que subyacen a las cifras. Estos enfoques también intentan predecir dónde estarán a largo plazo variables como las ventas, el producto interno bruto, los precios de la vivienda, etc., medidas en meses o años. Los modelos cuantitativos incluyen:
- El enfoque del indicador : El enfoque del indicador depende de la relación entre ciertos indicadores, por ejemplo, el PIB y la tasa de desempleo que permanecen relativamente sin cambios a lo largo del tiempo. Siguiendo las relaciones y luego siguiendo los indicadores adelantados, puede estimar el desempeño de los indicadores rezagados utilizando los datos de los indicadores adelantados.
- Modelado econométrico : esta es una versión matemáticamente más rigurosa del enfoque de indicadores. En lugar de asumir que las relaciones permanecen iguales, el modelado econométrico prueba la consistencia interna de los conjuntos de datos a lo largo del tiempo y la importancia o fuerza de la relación entre los conjuntos de datos. El modelado econométrico se aplica para crear indicadores personalizados para un enfoque más específico. Sin embargo, los modelos econométricos se utilizan con mayor frecuencia en los campos académicos para evaluar las políticas económicas.
- Series de tiempo Métodos: Serie de tiempo utilizan los datos del pasado para predecir eventos futuros. La diferencia entre las metodologías de series de tiempo radica en los detalles finos, por ejemplo, dar más peso a los datos más recientes o descontar ciertos puntos atípicos. Al rastrear lo que sucedió en el pasado, el pronosticador espera obtener al menos una visión del futuro mejor que la media. Este es el tipo más común de pronóstico comercial porque es económico y no es mejor ni peor que otros métodos.
Los elementos de la previsión
Existe una variación sustancial a nivel práctico en lo que respecta a la previsión empresarial. Sin embargo, a nivel conceptual, todos los pronósticos siguen el mismo proceso.
- Se elige un problema o un punto de datos. Esto puede ser algo como «¿la gente comprará una cafetera de alta gama?» o «¿Cuáles serán nuestras ventas en marzo del próximo año?»
- Se eligen variables teóricas y un conjunto de datos ideal. Aquí es donde el pronosticador identifica las variables relevantes que deben tenerse en cuenta y decide cómo recopilar los datos.
- Tiempo de asunción. Para reducir el tiempo y los datos necesarios para hacer un pronóstico, 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. Con el modelo, se analizan los datos y se hace un pronóstico a partir del análisis.
- Verificación. El pronóstico se compara con lo que realmente sucede para identificar problemas, modificar algunas variables o, en el raro caso de un pronóstico preciso, darse una palmadita en la espalda.
Problemas con la previsión
La previsión empresarial es vital para las empresas porque les permite planificar la producción, el financiamiento y otras estrategias. Sin embargo, existen tres problemas al confiar en los pronósticos:
- Los datos siempre serán antiguos. Los datos históricos son todo lo que tenemos para continuar, y no hay garantía de que las condiciones del pasado continúen en el futuro.
- Es imposible tener en cuenta eventos o externalidades únicos o inesperados. Los supuestos son peligrosos, como los supuestos de que los bancos estaban evaluando adecuadamente a los prestatarios antes de la crisis de las hipotecas de alto riesgo. Los eventos del cisne negro se han vuelto más comunes a medida que crece nuestra dependencia de los pronósticos.
- Los pronósticos no pueden integrar su propio impacto. Al tener pronósticos, precisos o inexactos, las acciones de las empresas están influenciadas por un factor que no puede incluirse como variable. Este es un nudo conceptual. En el peor de los casos, la administración se vuelve esclava de los datos históricos y las tendencias en lugar de preocuparse por lo que está haciendo la empresa ahora.
Consideraciones Especiales
La previsión puede ser peligrosa. Los pronósticos se convierten en un foco de atención para las empresas y los gobiernos que limitan mentalmente su rango de acciones al presentar el futuro a corto y largo plazo como predeterminado. Además, los pronósticos pueden descomponerse fácilmente debido a elementos aleatorios que no se pueden incorporar a un modelo, o pueden ser simplemente erróneos desde el principio.
Dejando de lado los aspectos negativos, la previsión empresarial llegó para quedarse. Si se utiliza de manera adecuada, la previsión permite a las empresas planificar sus necesidades con anticipación, aumentando sus posibilidades de mantenerse competitivas en los mercados. Esa es una función de la previsión empresarial que todos los inversores pueden apreciar.