تعريف
التنبؤ هو أداة تخطيط يتم من خلالها استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ باتجاه الاتجاهات المستقبلية.
التنبؤ هو تقنية تستخدم البيانات التاريخية لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الأحداث أو الظروف المستقبلية. إنه ليس مجرد تخمين. يعتبر التنبؤ أداة للشركات والمستثمرين على حد سواء، حيث يتطلب تحليلًا خبيرًا ويطبق نماذج معقدة لتخصيص المحافظ والميزانيات.
لكن إلى أي مدى يمكن الاعتماد على هذه التنبؤات التي تشبه الكرة البلورية؟ في النهاية، يظهر الاقتصاديون والمستثمرون والمخططون الماليون بشكل متكرر موهبة لافتة في الفكاهة اللاذعة حول فن التنبؤ الاقتصادي. كما قال الاقتصادي الشهير في القرن العشرين جون كينيث جالبريث: "الوظيفة الوحيدة للتنبؤ الاقتصادي هي جعل علم التنجيم يبدو محترمًا." أو كما وضعها الاقتصادي المؤثر بنفس القدر، بول أ. صامويلسون، فإن نماذج وول ستريت "تنبأت بتسع حالات ركود من أصل خمس."
النقاط الرئيسية
- التنبؤ يتضمن القيام بتوقعات.
- في مجال التمويل، تستخدم الشركات التنبؤ لتقدير الأرباح أو البيانات الأخرى للفترات اللاحقة.
- يستخدم المتداولون والمحللون التوقعات في نماذج التقييم، لتوقيت الصفقات، ولتحديد الاتجاهات.
- تشمل تقنيات التنبؤ القياسية الأساليب النوعية مثل رأي الخبراء والأساليب الكمية مثل النماذج الإحصائية وتحليل الاتجاهات.
- تشمل حدود التنبؤ عدم اليقين بشأن الأحداث المستقبلية وإمكانية حدوث أخطاء في البيانات أو الافتراضات المستخدمة في عملية التنبؤ.
ومع ذلك، فإن التنبؤ يعد جزءًا أساسيًا من ممارسات الاستثمار والأعمال الحديثة. تقوم الشركات بالتوظيف والتوسع بناءً على توقعات أرقام المبيعات أو الطلب في السوق أو المؤشرات الاقتصادية. يقوم المستثمرون بتداول الأسهم، والاستثمار في الصناديق، أو الخروج من السوق بشكل متهور بناءً على توقعات حول أسعار الأسهم أو معدلات الفائدة أو تحركات السوق الأوسع. ومع ذلك، فإن عمل التنبؤ يمتد إلى ما هو أبعد من غرف الاجتماعات وأرضيات التداول. أنماط إنفاق المستهلكين، واتجاهات سوق العمل، وحتى الأحداث الجيوسياسية كلها تقع ضمن نطاق عمل المتنبئين.
تذكر مقولة الاقتصادي جون ماينارد كينز التي تقول: "المحتوم لا يحدث أبدًا. إنه دائمًا غير المتوقع." نحن نفصل أدناه طرق التنبؤ المختلفة وكيف تشترك في هدف مشترك: تقليل عدم اليقين وتوفير أساس للتخطيط الذي يمكننا القيام به اليوم. كما نقدم 12 مبدأ يمكنك تطبيقها عند التنبؤ للحصول على نتائج أفضل.
كيف تعمل التنبؤات
اليوم، يمزج التنبؤ بين تحليل البيانات، والتعلم الآلي، والنمذجة الإحصائية، والحكم الخبير. يوفر التنبؤ معايير للشركات التي تحتاج إلى منظور طويل الأجل لعملياتها. على سبيل المثال، جزء كبير من سوق المشتقات في تداول الخيارات والعقود الآجلة هو نتيجة للتنبؤات التجارية والاستثمارية، وكل ذلك بهدف التحوط أو تأمين الشركات ضد التغيرات السلبية في السوق التي قد تضر بأعمالها.
التنبؤ في الاستثمار
محللو الأسهم يستخدمون التنبؤ للتوقع بكيفية تغير الاتجاهات، مثل الناتج المحلي الإجمالي (GDP) أو البطالة، في الربع القادم أو السنة القادمة. يستخدم الإحصائيون التنبؤ لتحليل التأثير المحتمل لتغيير في عمليات الأعمال. ثم يقوم المحللون باشتقاق تقديرات الأرباح التي غالبًا ما تُجمع في رقم إجماعي. إذا كانت إعلانات الأرباح الفعلية لا تتوافق مع التقديرات، فقد يكون لذلك تأثير كبير على سعر سهم الشركة.
التنبؤ في الأعمال التجارية
في إدارة الأعمال، يُعتبر التنبؤ حجر الزاوية في القرارات الاستراتيجية، حيث يؤثر على كل جانب تقريبًا من عمليات المنظمة. من خلال محاولة التنبؤ بالاتجاهات والظروف باستخدام الأساليب النوعية والكمية التي سيتم مناقشتها أدناه، تسعى الشركات إلى وضع نفسها بشكل متميز في السوق.
توجه هذه التوقعات الخيارات الحاسمة التي تتراوح من استراتيجيات دخول السوق وتطوير المنتجات إلى إدارة سلسلة التوريد وتخطيط القوى العاملة، وبالتالي فإن المهمة غالبًا ما تكون الانتقال من التنبؤات إلى التخطيط.
وضع التوقعات موضع التنفيذ
يمكن أن تكون عواقب الحصول على توقعات خاطئة بعيدة المدى. التنبؤات الصحيحة تُمكّن الشركات من تحسين كيفية تقسيم مواردها، وما إذا كانت تستطيع الاستفادة من الفرص الناشئة، وتخفيف المخاطر. وعلى العكس، يمكن أن تؤدي التوقعات غير الدقيقة إلى استراتيجيات غير متوافقة، واستخدام غير فعال للموارد، وفرص ضائعة، ومخاطر لم تُدار أو يُؤمّن عليها. إليك التأثيرات المتتالية للتنبؤ على وظائف الأعمال المختلفة:
- استراتيجية السوق: تساعد التوقعات الدقيقة للطلب الاستهلاكي والاتجاهات السوقية في تحديد الفئات المستهدفة وكيفية تقديم المنتجات والخدمات.
- تخطيط الإنتاج: التنبؤات توجه القرارات المتعلقة بحجم الإنتاج، مما يساعد على تحقيق التوازن بين تكاليف المخزون والقدرة على تلبية طلب العملاء.
- إدارة سلسلة التوريد: التنبؤ بتوافر الموارد، واعتمادية الموردين، والقيود المفروضة على كليهما أمر بالغ الأهمية للحفاظ على سير العمليات بسلاسة والتحكم في التكاليف.
- الموارد البشرية: يعتمد تخطيط القوى العاملة بشكل كبير على التنبؤات المتعلقة باحتياجات الأعمال المستقبلية وظروف العمل.
- التخطيط المالي: تعتمد التوقعات المتعلقة بالإيرادات والتكاليف وظروف السوق على قرارات الميزانية والاستثمار.
غالبًا ما تكون عواقب التنبؤ السيئ شديدة. قد تجد الشركات نفسها متوسعة بشكل مفرط في الأسواق المتراجعة، أو تكافح مع فائض في المخزون، أو غير قادرة على تلبية الزيادات غير المتوقعة في الطلب.
هذه نقطة جيدة للتوقف والمراجعة، مع الجدول أدناه، للاطلاع على الفروقات بين الاثنين:
التنبؤ مقابل التخطيط في الأعمال والاستثمار
الميزة
التنبؤ
التخطيط
الهدف
للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية والاتجاهات.
لتوضيح الإجراءات والاستراتيجيات المحددة لتحقيق الأهداف المحددة.
التركيز
بشكل أساسي يعتمد على تقدير ما قد يحدث
يعتمد بشكل أساسي على تحديد ما يجب أن يحدث وكيفية تحقيقه.
الأفق الزمني
يمكن أن يكون قصير الأجل أو متوسط الأجل أو طويل الأجل، اعتمادًا على ما يتم التنبؤ به.
عادةً ما يركز على المستقبل القريب، ولكنه قد يشمل أهدافًا طويلة الأجل، كما هو الحال في التخطيط المالي لأهداف التقاعد.
الطرق
التحليل الإحصائي، استقراء الاتجاهات، حكم الخبراء، المحاكاة، إلخ.
تحديد الأهداف، تخصيص الموارد، إعداد الميزانية، الجدولة، التخطيط للطوارئ، إلخ.
الناتج
التقديرات الكمية (مثل أرقام المبيعات، أسعار الأسهم، الحصة السوقية) والأساليب النوعية
خطط قابلة للتنفيذ، وميزانيات، وجداول زمنية، ومقاييس الأداء
الاستخدام في الاستثمار
توقع أسعار الأسهم، واتجاهات السوق، والمؤشرات الاقتصادية، مما يساعد في اتخاذ قرارات الاستثمار.
إنشاء محافظ استثمارية، وتحديد الأهداف المالية، وتطوير استراتيجيات لتحقيق تلك الأهداف.
الاستخدام في الأعمال
تُستخدم لتوقع الطلب، وتقدير الأداء المالي، وتقييم الإمكانات السوقية، وتحديد المخاطر والفرص.
تُستخدم لتطوير استراتيجيات الأعمال، وتخصيص الموارد، وإدارة العمليات، ومراجعة الأداء.
تقنيات التنبؤ
يمكننا الآن استكشاف الأساليب الرئيسية المستخدمة في التنبؤ، حيث يتميز كل منها بنقاط قوة محددة وأوقات يكون من الأفضل تطبيقها فيها:
الأساليب الكمية في التنبؤ
تعتمد تقنيات التنبؤ الكمي على البيانات الرقمية والنماذج الإحصائية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. تكون هذه الأساليب مفيدة بشكل خاص للتنبؤات قصيرة إلى متوسطة الأجل حيث تتوفر بيانات تاريخية ويمكن تمييز الأنماط.
كلما كان التنبؤ بعيد المدى، زادت احتمالية أن يكون التنبؤ خاطئًا.
تحليل السلاسل الزمنية
تقوم هذه الطريقة بتحليل البيانات التاريخية، مثل أرقام المبيعات أو أسعار الأسهم، لتحديد الأنماط أو الاتجاهات على مر الزمن. يتم بعد ذلك استقراء هذه العلاقات الإحصائية إلى المستقبل لتوليد التوقعات مع فترات ثقة لفهم احتمالية حدوث نتائج معينة. كما هو الحال مع جميع طرق التنبؤ، لا يوجد ضمان للنجاح.
تقنيات مثل المتوسطات المتحركة والتنعيم الأسي تساعد في تسوية التقلبات لتسليط الضوء على الاتجاهات الأساسية، مما يجعل من السهل التنبؤ بالقيم المستقبلية. هذا هو جوهر التحليل الفني في الاستثمار. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن توقعات السلاسل الزمنية غالبًا تحليل الاتجاهات والتقلبات الدورية.
تحليل الانحدار
تقوم نماذج الانحدار بتقييم العلاقة بين متغير تابع وواحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة. على سبيل المثال، قد تستخدم الشركة تحليل الانحدار لفهم كيفية تأثير إنفاقها على التسويق أو الظروف الاقتصادية على مبيعاتها. من خلال تحديد هذه العلاقات، يمكن للشركات معرفة كيفية التخطيط عند الحاجة إلى ميزانيات التسويق أو مع تغير الظروف الاقتصادية.
النماذج الاقتصادية القياسية
الاقتصاد القياسي هو مجال متخصص يجمع بين الاقتصاد والرياضيات والإحصاء. يركز على استخدام الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات الاقتصادية واختبار النظريات الاقتصادية. يقوم الاقتصاديون القياسيون بتطوير نماذج تُكمم العلاقات بين المتغيرات الاقتصادية، مثل كيفية تأثير التغيرات في معدلات الفائدة على الاستثمار أو كيف يؤثر الإنفاق الحكومي على النمو الاقتصادي.
يستخدم المحللون هذه النماذج للتنبؤ بنمو الناتج المحلي الإجمالي، ومعدلات التضخم، ومستويات البطالة. تعتبر النماذج الاقتصادية ذات قيمة خاصة للتخطيط طويل الأجل وصنع السياسات.
تميل النماذج الكمية إلى مشاركة هذه الجوانب:
- بناء النماذج: يقوم المحللون الكميون بإنشاء نماذج رياضية تعتمد على النظريات الاقتصادية والمالية، مع دمج المتغيرات التي يُعتقد أنها تؤثر على ما يتم دراسته، سواء كان ذلك الناتج المحلي الإجمالي أو سعر السهم مع مرور الوقت.
- تحليل البيانات: يتم جمع البيانات من العالم الحقيقي وفحصها لتقدير العلاقات بين المتغيرات.
- اختبار الفرضيات: تُستخدم الاختبارات الإحصائية لتقييم صحة النموذج وافتراضاته، وتحديد ما إذا كانت العلاقات المحددة ذات دلالة إحصائية. غالبًا ما تُستخدم المحاكاة في هذه المرحلة، سواء في الاستثمار أو الأعمال التجارية أو الدراسات الاقتصادية الكلية.
- التنبؤ: يمكن استخدام النماذج الكمية لتوليد توقعات حول النتائج الاقتصادية المستقبلية، بحيث يمكن لصناع القرار البدء في التخطيط.
نقاط القوة والضعف في الأساليب الكمية في التنبؤ
نقاط القوة
نقاط الضعف
الهدف: استنادًا إلى البيانات الرقمية والنماذج الإحصائية، تقليل التأثير المحتمل للتحيز الشخصي.
صارم: قد يواجه صعوبة في التكيف مع التغيرات المفاجئة أو الأحداث التي لم يتم التقاطها في البيانات التاريخية.
متسق: يوفر نتائج موحدة وقابلة للتكرار، مما يسهل المقارنات عبر الفترات الزمنية.
يمكن أن يفوت المعلومات غير الكمية: لا يدمج بسهولة العوامل النوعية أو آراء الخبراء.
ي quantifies العلاقات: يمكنه الكشف عن الارتباطات والأنماط داخل مجموعات البيانات الكبيرة.
يتطلب بيانات كافية: يعتمد على وجود بيانات تاريخية كافية لبناء نماذج موثوقة.
قابل للتوسع: يمكن تطبيقه على مجموعات بيانات كبيرة ومشاكل التنبؤ المعقدة.
يمكن أن تكون معقدة للغاية: قد يكون من الصعب تفسير النماذج المتقدمة أو شرحها لأصحاب المصلحة.
التقنيات النوعية في التنبؤ
تعتمد طرق التنبؤ النوعية على آراء الخبراء ورؤى السوق بدلاً من البيانات الرقمية البحتة. يطلق الباحثون أيضًا على هذا المجال "التنبؤ الحكمي". تشمل أمثلة نماذج التنبؤ النوعية المقابلات، والزيارات الميدانية، وأبحاث السوق، والاستطلاعات، والاستبيانات التي تطبق طريقة دلفي (التي تعتمد على آراء الخبراء المجتمعة).
جمع البيانات للتحليل النوعي يمكن أن يكون صعبًا أو يستغرق وقتًا طويلًا في بعض الأحيان. لن يقوم الرؤساء التنفيذيون للشركات الكبيرة بالرد على مكالمة هاتفية من مستثمر تجزئة أو اصطحابه في جولة داخل المنشأة. ومع ذلك، يمكنك البحث في التقارير الإخبارية والنصوص المضمنة في ملفات الشركات للحصول على فكرة عن سجلات المديرين واستراتيجياتهم وفلسفاتهم. هذه التقنيات تكون ذات قيمة خاصة في الحالات التي تكون فيها البيانات التاريخية محدودة أو في فترة تكون فيها البيانات السابقة غير موثوقة نظرًا لتغير السوق.
طريقة دلفي
تتضمن هذه التقنية المنظمة لجنة من الخبراء الذين يقدمون توقعاتهم وافتراضاتهم بشكل مجهول. يتم تجميع ردودهم ومشاركتها مع المجموعة، يليها جولات من المناقشة والمراجعة حتى يتم التوصل إلى توافق في الآراء. غالبًا ما تُستخدم طريقة دلفي في جميع أنواع الدراسات التي تتطلب خبرة، ولكنها تكون ذات قيمة خاصة للتخطيط الاستراتيجي طويل الأجل وللتنبؤ في البيئات غير المؤكدة أو التي تتغير بسرعة.
أبحاث السوق
تُعتبر الاستطلاعات، ومجموعات التركيز، والمقابلات أدوات شائعة تُستخدم لجمع البيانات النوعية من العملاء، والخبراء في الصناعة، وأصحاب المصلحة الآخرين. يمكن أن تكشف هذه المعلومات عن الاتجاهات الناشئة، والتحولات في تفضيلات المستهلكين، وعوامل أخرى قد لا تكون مرئية بعد في البيانات الرقمية.
تحليل السيناريوهات
تتضمن هذه التقنية تطوير سيناريوهات متعددة ومعقولة بناءً على افتراضات مختلفة حول الظروف المستقبلية. يمكن للشركات بعد ذلك تقييم كيف يمكن أن يؤثر كل سيناريو على عملياتها والتخطيط وفقًا لذلك. هذه أداة حاسمة في إدارة المخاطر.
نقاط القوة والضعف في الأساليب النوعية للتنبؤ
نقاط القوة
نقاط الضعف
الاستجابة: القدرة على التكيف مع الظروف المتغيرة أو المعلومات الجديدة
ذاتية: تعتمد بشكل كبير على الحكم البشري، الذي يكون عرضة للتحيز وعدم الاتساق.
يتضمن معلومات داخلية: يمكنه الاستفادة من الخبرة والمعرفة التي قد لا يتم التقاطها في البيانات الرقمية.
نظرة محدودة إلى الوراء: قد يتجاهل المتنبئون البشريون أو يقللون من أهمية بعض العوامل بسبب الحدود الإدراكية أو التحيزات السلوكية.
يمكن التعامل مع الأحداث الفريدة أو غير المعتادة: تعتمد الأساليب الكمية بشكل كبير على البيانات السابقة، مما قد يجعلها غير مستعدة للتعامل مع المواقف غير المعتادة، على عكس الأساليب النوعية.
قصير الأجل: قد يعتمد المتنبئون بشكل مفرط على الأحداث الأخيرة ويتجاهلون الأنماط طويلة الأجل أو تلك التي لم يختبروها بأنفسهم.
يشجع على الملكية: يمكن للعملية نفسها أن تعزز الالتزام من الأطراف المعنية المشاركة.
يمكن أن يشجع على الكثير من التملك: في حين أن الأساليب الكمية يمكن أن تعزز أيضًا التحيز للدفاع عن الاستنتاجات الشخصية، إلا أنه يمكن التحقق منها بواسطة البيانات عند وصولها، وهو ما قد لا يحدث مع التنبؤ النوعي.
الأساليب الهجينة أو المدمجة للتنبؤ
لطالما كان الباحثون مهتمين بمعرفة أي نوع من الأساليب يعمل بشكل أفضل وفي أي ظروف. بالطبع، تميل أجزاء مختلفة من المالية والتخصصات الأخرى إلى تفضيل الأساليب الكمية أو النوعية (على سبيل المثال، من غير المحتمل أن ينتج عن quants دراسات حول مكاسب أبحاث السوق أو الأساليب التقديرية الأخرى).
لكن الباحثين غالبًا ما يجدون أن تحديد الطريقة التي يجب استخدامها يعتمد على مجموعة متنوعة من العوامل. على سبيل المثال، قد تستخدم الشركة تحليل السلاسل الزمنية لتحديد الاتجاهات التاريخية وتكمل ذلك برؤى من أبحاث السوق لأخذ التغيرات الأخيرة في سلوك المستهلكين بعين الاعتبار.
بالنظر إلى ذلك، ليس من المستغرب أن الباحثين قد أثبتوا تجريبيًا أن الأساليب المدمجة أو الهجينة غالبًا ما تحقق أفضل النتائج من خلال الاستفادة من أفضل ما في العالمين للحصول على تنبؤات أكثر دقة. لا يعتبر الحكم البشري ولا الأساليب الكمية متفوقة بشكل مطلق. بدلاً من ذلك، غالبًا ما تكون نقاط قوتهم مكملة لبعضها البعض.
تُعتبر الأساليب الكمية الأفضل في معالجة مجموعات البيانات الكبيرة وتحديد الأنماط فيها، خاصة عند تعزيزها بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بينما يكون الحكم البشري الأفضل في تفسير المواقف الغامضة ودمج المعرفة السياقية التي قد لا يتم التقاطها من خلال البيانات وحدها. من خلال مراجعة الأعمال الحديثة في هذا المجال، قمنا بتجميع هذه النقاط الرئيسية حول دمج الأساليب النوعية والكمية:
- اجمع في النهاية، وليس في البداية: يجب أن يتم تنفيذ كل نهج للتنبؤ بشكل مستقل. هذه الاستقلالية تضمن أن كل طريقة تقدم وجهة نظرها الخاصة حول النتائج المستقبلية، دون التأثر بتقنيات التنبؤ الأخرى.
- لا تستخدم الأحكام النوعية لتصحيح البيانات: هذه النقطة تتماشى مع الأخطاء التي غالبًا ما تحدث عند استخدام الخبرة النوعية لتصحيح البيانات الكمية. هذه هي الطريقة الأكثر شيوعًا لدمج الأساليب، لكنها غالبًا ما تكون الأقل دقة.
- استخدام مصادر متنوعة للمعلومات: يعتمد النهج الهجين الفعّال على أساليب تستمد من مجموعات بيانات مختلفة. على سبيل المثال، تستخدم التوقعات الإحصائية عادةً البيانات التاريخية والمقاييس الكمية، بينما تتضمن التوقعات الحكمية غالبًا رؤى نوعية، ومشاعر السوق، وحدس الخبراء. هذه التنوع في مصادر المعلومات يعزز من قوة الاستنتاجات.
- الخبرة مهمة: عند دمج التوقعات القائمة على الحكم الشخصي، من الضروري أن تأتي من أفراد لديهم خبرة ذات صلة بالمجال. يعترف هذا المعيار بأن التنبؤ الفعال القائم على الحكم الشخصي يتطلب أكثر من مجرد حدس عام حول مجال معين. يتطلب فهمًا عميقًا للمجال أو الصناعة المحددة التي يتم إعداد التوقعات لها. باختصار، بينما قد يبدو من الجيد تضمين خبراء لديهم معرفة عامة أكثر، كلما كانت الخبرة أكثر تفصيلاً، كان ذلك أفضل.
اختيار الطريقة المناسبة للتنبؤ
يعتمد اختيار طريقة التنبؤ الصحيحة على نوع ونطاق التنبؤ. تعتبر الطرق النوعية أكثر استهلاكًا للوقت وأكثر تكلفة، لكنها يمكن أن تقدم تنبؤات دقيقة جدًا إذا كان النطاق محدودًا. على سبيل المثال، يمكن استخدامها للتنبؤ بمدى استقبال الجمهور لإطلاق منتج جديد لشركة ما.
لإجراء تحليلات أسرع يمكن أن تشمل نطاقًا أوسع، غالبًا ما تكون الأساليب الكمية أكثر فائدة. عند النظر إلى مجموعات البيانات الكبيرة، يمكن لبرامج الإحصاء اليوم معالجة الأرقام في غضون دقائق أو ثوانٍ. ومع ذلك، كلما زاد حجم مجموعة البيانات وتعقد التحليل، كلما ارتفعت التكلفة.
لذلك، غالبًا ما يقوم المتنبئون بإجراء تحليل سريع للتكلفة والفائدة—توقعات مصغرة—لتحديد الطريقة التي ستزيد من فرصهم في تقديم توقعات دقيقة بأقل تكلفة من حيث الوقت والمال.
الميزانية والتنبؤ: ما الفرق بينهما؟
في حين يتم ذكر الميزانية والتنبؤ غالبًا في نفس السياق، إلا أنهما يؤديان أدوارًا منفصلة ولكنها مكملة في التخطيط المالي والاستثمار وإدارة الأعمال. تُعتبر الميزانية أداة تخطيط أساسية، لذا فهي تحتوي على بعض العناصر التي رأيناها أعلاه عندما تناولنا التخطيط مقارنة بالتنبؤ.
إعداد الميزانية هو تقدير مفصل للدخل والمصروفات المستقبلية بحيث يكون لديك خارطة طريق لتخصيص الموارد وتحديد أهداف الأداء. غالبًا ما تكون الميزانيات وثائق أكثر ثباتًا، تمثل التزامات وتوقعات الإدارة للفترة. فيما يلي الخصائص الرئيسية لإعداد الميزانية:
- موجهة نحو الهدف: تعكس الميزانيات أهدافًا مالية محددة.
- مراقبة النفقات: توفر الأساس لمراقبة النفقات والتحكم فيها.
- إطار زمني ثابت: يغطي عادةً فترة مالية محددة، وغالبًا ما تكون سنة واحدة.
- التركيز الداخلي: يُستخدم بشكل أساسي للإدارة الداخلية والمحاسبة.
في الوقت نفسه، التنبؤ يتعلق بتوقع النتائج المالية بناءً على البيانات الحالية والتاريخية. لذا، عندما تقوم بالتنبؤ، فإنك لا تحدد أهدافًا. بدلاً من ذلك، تتوقع ما سيحدث في المستقبل ولماذا تقوم بذلك، مما يساعد المنظمات والمستثمرين على تعديل الاستراتيجيات والاستجابة للظروف المتغيرة. فيما يلي الخصائص الرئيسية للتنبؤ:
- تنبؤية: تهدف إلى توقع النتائج المحتملة بدلاً من تحديد الأهداف.
- قابل للتكيف: يتم تحديثه بانتظام لدمج المعلومات الجديدة.
- فترات زمنية متنوعة: يمكن أن تغطي فترات قصيرة أو طويلة الأجل.
- يأخذ في الاعتبار العوامل الخارجية: يأخذ في الاعتبار ظروف السوق والاتجاهات، وليس فقط الظروف الداخلية لمحفظة استثمارية أو عمل أو قطاع اقتصادي.
الميزانية مقابل التنبؤات
الميزانية
الهدف والتركيز: يحدد إعداد الميزانية الأهداف المالية ويوزع الموارد.
الأفق الزمني: يغطي عادةً فترة محددة (عادةً سنة واحدة)
التحديد: مفصل للغاية مع بنود محددة
التطبيق: يُستخدم لتحديد الأهداف، والتحكم في التكاليف، وقياس الأداء.
تكرار المراجعة والتعديل: يتم مراجعته وتعديله سنويًا—ثابت نسبيًا
التنبؤات
الهدف والتركيز: التنبؤ يتوقع النتائج المالية المستقبلية والاتجاهات
الأفق الزمني: يمكن أن يكون قصير الأجل (شهري/ربع سنوي) أو طويل الأجل
التحديد: أقل تفصيلاً، يركز على الاتجاهات المالية الأوسع نطاقاً
التطبيق: يُستخدم للتخطيط الاستراتيجي واتخاذ القرارات
تكرار المراجعة والتعديل: يتم المراجعة والتعديل بانتظام (شهريًا/ربع سنويًا)
12 مبدأ للتنبؤ الفعّال
التنبؤ الفعّال هو مهارة حاسمة في الأعمال والتمويل، حيث يوفر أساسًا للقرارات التي يمكن أن تؤدي إلى نجاح أو فشل الأعمال أو المحافظ الاستثمارية. وعلى الرغم من أن أي تنبؤ ليس مثاليًا، إلا أن الشركات والمستثمرين الذين يمتلكون تنبؤات موثوقة يكونون أكثر قدرة على التعامل مع حالات عدم اليقين، واغتنام الفرص، والحفاظ على ميزة تنافسية. المبادئ التالية، المستمدة من رؤى الخبراء وأولئك الذين لديهم خبرة عملية، تشكل جوهر التنبؤ الفعّال:
كن منهجيًا: تأتي أفضل النتائج من التنبؤ الذي يلتزم بعملية منهجية ومحددة جيدًا. يضمن استخدام نهج منهجي وقابل للتكرار الاتساق، ويسمح بالتحسين المستمر، ويحسن من موثوقية توقعاتك.
انظر إلى الماضي لتتطلع إلى المستقبل: قاعدة يشير إليها بعض الباحثين هي النظر إلى الماضي على الأقل بضعف المدة التي تتوقعها في المستقبل. هذا يعني ببساطة النظر إلى التاريخ. يمكن للمتنبئين تحديد الأنماط التي يمكن أن تساعد في التنبؤ بالمستقبل إذا قاموا بفحص الاتجاهات على مدى فترة طويلة. الماضي القريب غير موثوق به، لذا يجب على المتنبئين النظر إلى الماضي على الأقل بضعف المدة التي يتوقعونها في المستقبل. تحدث الأمور غير المتوقعة، ولا يعيد التاريخ نفسه دائمًا. كن واعيًا بالتاريخ، ولا تكن أسيرًا له.
تقبل عدم اليقين: التنبؤات المثالية هي للآلهة، وليست لك. جميع التوقعات تحمل درجة من عدم اليقين، مما يعكس الطبيعة المعقدة والديناميكية لبيئات الأعمال.
قم بتحديد مدى عدم اليقين لديك حيثما أمكن: التوقعات التي يمكنها تقديم "توزيع" من الاحتمالات—مثل شركة طيران تتنبأ بسعر وقود الطائرات بين الحد الأدنى والحد الأقصى للأسعار المحتملة—تساعد بشكل كبير في التخطيط لأنها لا تجعل التنبؤ مسألة حتمية أو لا شيء.
كن على دراية بالأحداث غير المتوقعة: هذه هي الأحداث ذات الاحتمالية المنخفضة ولكن ذات التأثير الكبير على أطراف النطاق الممكن. الاعتراف بالقيم المتطرفة والأحداث غير المتوقعة أمر بالغ الأهمية للتنبؤ الشامل، وخاصة لإدارة المخاطر.
توجد دقة أكبر في الإجمالي: تكون التوقعات أكثر دقة عند تطبيقها على فئات أو مجموعات أوسع بدلاً من العناصر الفردية. هذه القاعدة، المعروفة بقانون الأعداد الكبيرة، هي في صميم الإحصائيات وتعني أن التوقعات تقدم تنبؤات أكثر موثوقية للبيانات الإجمالية.
انتبه إلى "منحنى S": في علم البيانات، يحدث المنحنى على شكل S عندما يبدأ بعض العمليات ببطء، ثم تتسارع بسرعة، ثم تستقر. وفقًا للمستقبلي بول سافو المقيم في وادي السيليكون، فإن التعرف على هذا النمط مبكرًا يمكن أن يساعدك في توقع مراحل مختلفة من التطور في مجالات متنوعة والتخطيط وفقًا لذلك. يجب على المتنبئين تحديد نمط منحنى S عند بدء ظهوره، ومن ثم يمكنهم البحث عن مؤشرات لنقطة التحول بدلاً من نقطة التحول نفسها (عندما قد تكون التغييرات متأخرة جدًا).
كلما طال الوقت، زادت الأمور التي يمكن أن تسوء: عادةً ما تقل دقة التوقعات كلما امتد الأفق الزمني. التنبؤات قصيرة الأجل تقدم عادةً دقة أكبر من التوقعات طويلة الأجل. يمكن أن تتراكم المتغيرات غير المتوقعة وتؤثر بشكل أكبر مع مرور الوقت.
ابحث عن الأمور الغريبة: احتضن الأشياء التي لا تتناسب. غالبًا ما تظهر الأفكار الجديدة كإشارات ضعيفة يصعب التعرف عليها لأنها تبدو غريبة أو لا تتناسب مع الفئات الموجودة. هذه "الفضوليات الغريبة" قد تكون أحيانًا مؤشرات على اتجاهات مستقبلية. على سبيل المثال، بيع السلع الافتراضية في الألعاب عبر الإنترنت في أواخر التسعينيات كان ينبئ بظهور التجارة في العوالم الافتراضية مثل Second Life. يجب على المتنبئين أن يكونوا متنبهين لهذه المؤشرات، التي غالبًا ما تظهر كفضوليات أو إخفاقات بسيطة ولكنها قد تكون في الواقع مقدمة لتغيير كبير.
تمسك بآراء قوية بشكل ضعيف: لا تقع في حب الأمور الغريبة. القاعدة الذهبية للتنبؤ، كما يصفها أحد الباحثين، هي "كن محافظًا" واعتمد فقط على المعرفة والأساليب المتوافقة مع المشكلة المطروحة. وهذا يعني أيضًا أن المتنبئين يجب أن يكونوا منفتحين على المعلومات الجديدة التي تتعارض مع افتراضاتهم الأولية. في بعض الأحيان، يمكن أن تكون الأدلة القوية مضللة، بينما يمكن أن تشير الأدلة الضعيفة ظاهريًا إلى اتجاه مستقبلي. يجب أن يكون المتنبئون دائمًا على استعداد لمراجعة أو تجاهل التنبؤات عندما تظهر أدلة متناقضة. إذا تبنى المتنبئون عملية آراء قوية، ولكن محتفظة بشكل ضعيف، فإن نطاق عدم اليقين لديهم سيتحسن بمرور الوقت نحو توقعات أكثر دقة. تشجع هذه القاعدة على التحسين المستمر بدلاً من الاعتماد على توقع واحد ثابت وغير مرن.
اجمع بين الأساليب بشكل مستقل: عند استخدام طرق التنبؤ المتعددة، تأكد من أنها تُنتج بشكل منفصل، بناءً على مصادر معلومات مختلفة، ودمج الخبرة في المجال عند الاقتضاء. لقد وجد الباحثون أن هذا يؤدي إلى توقعات أكثر دقة.
اعرف متى لا تتنبأ: في بعض الأحيان، يكون المستقبل غير مؤكد للغاية بحيث لا يمكن تقديم أي توقعات. خلال فترات التحول السريع والدراماتيكي، يجب على المتنبئ الجيد الامتناع عن تقديم توقعات حاسمة وبدلاً من ذلك البحث عن مؤشرات ناشئة يمكن أن توفر أدلة حول المستقبل. هذا مجرد انعكاس للواقع أنه حتى في أوقات التغيير الكبير، غالبًا ما تكون هناك عناصر أكثر تبقى ثابتة من العناصر الجديدة التي تظهر. يجب على المتنبئين أن يكونوا على دراية بحدود معرفتهم وتجنب الإدلاء بتصريحات عندما يكون هناك الكثير من عدم اليقين.
بالإضافة إلى هذه القواعد، ستحتاج إلى ممارسة المبدأ الأول لما يجب القيام به بعد وضع التنبؤ موضع التنفيذ من خلال التخطيط والميزانيات: إعادة تقييم دقة التنبؤ بانتظام باستخدام المقاييس المناسبة وتعديل نماذجك حسب الحاجة لتحسين الأداء مع مرور الوقت.
ما هي بعض حدود التنبؤ؟
تُعتبر التنبؤات مقيدة بشكل كبير بسبب أنها تتعلق بالمستقبل، والذي هو بطبيعته غير معروف. ونتيجة لذلك، فإن التنبؤات لا يمكن أن تكون سوى تخمينات مستندة إلى المعرفة. على الرغم من وجود عدة طرق لتحسين موثوقية التنبؤات، إلا أن الافتراضات أو البيانات التي تدخل في النماذج يجب أن تكون صحيحة. وإلا، فإن النتيجة ستكون "مدخلات غير صحيحة، مخرجات غير صحيحة." حتى إذا كانت البيانات جيدة، فإن التنبؤ غالبًا ما يعتمد على البيانات التاريخية، والتي لا يُضمن أن تكون صالحة في المستقبل، حيث يمكن أن تتغير الأمور بمرور الوقت. كما أنه من المستحيل إدخال الأحداث غير العادية أو الفريدة، مثل الأزمات أو الكوارث، بشكل صحيح في الحسابات.
هل يمكن استخدام التنبؤ للتوقع في سوق الأسهم؟
من المستحيل التنبؤ بدقة بتقلبات السوق. ومع ذلك، يمكن للمستثمرين استخدام التوقعات لتحليل تقييمات الشركات، وتحديد القطاعات النامية، وإدارة المخاطر داخل محافظهم الاستثمارية. ومع ذلك، فإن الأحداث غير المتوقعة دائمًا ما تؤثر على السوق، لذا يجب أن تكون التوقعات مجرد جزء واحد من لغز الاستثمار.
ما هي توقعات اقتصادية رئيسية كانت خاطئة؟
تُعتبر الأزمة المالية لعام 2007-08 حدثًا بارزًا بدا لمعظم الناس وكأنه ظهر من العدم. في الآونة الأخيرة، كانت واحدة من أبرز التوقعات الاقتصادية التي أخطأت هي التقليل من تأثير جائحة كوفيد-19 على الاقتصاد العالمي. في أوائل عام 2020، توقعت العديد من الخبراء والمؤسسات المالية، بما في ذلك صندوق النقد الدولي (IMF) والعديد من البنوك المركزية، حدوث انتعاش اقتصادي سريع نسبيًا بعد الاضطرابات قصيرة الأجل. ومع ذلك، فإن الطبيعة المطولة للجائحة، مع موجات متعددة من العدوى واستجابات متفاوتة من قبل الدول المختلفة، أدت إلى عواقب اقتصادية أشد وأطول أمدًا مما كان متوقعًا. ثم فشل صندوق النقد الدولي في التنبؤ بارتفاع التضخم الذي حدث بعد ذلك.
الخلاصة
تساعد التوقعات المديرين والمحللين والمستثمرين في اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن المستقبل. بدون توقعات جيدة، سيكون الكثير منا في الظلام وسيلجأ إلى التخمين أو التكهنات. من خلال استخدام التحليل النوعي والكمي للبيانات، يمكن للمحللين التنبؤيين فهم ما ينتظرهم بشكل أفضل.
تستخدم الشركات التوقعات والإسقاطات لإبلاغ القرارات الإدارية وتخصيص رأس المال. يستخدم المحللون التوقعات لتقدير الأرباح الشركاتية للفترات اللاحقة. قد يقوم الاقتصاديون أيضًا بعمل توقعات على مستوى أكثر شمولية، مثل التنبؤ بنمو الناتج المحلي الإجمالي أو التغيرات في التوظيف. ومع ذلك، نظرًا لأننا لا يمكننا معرفة المستقبل بشكل قاطع، ولأن التوقعات غالبًا ما تعتمد على البيانات التاريخية، فإن دقتها ستظل دائمًا تحتوي على بعض هامش الخطأ—وفي بعض الحالات، قد تكون بعيدة تمامًا عن الواقع.