Thực tiễn kinh doanh này giúp xác định cách phân bổ nguồn lực và lập kế hoạch chiến lược cho các dự án, hoạt động và chi phí sắp tới. Dự báo cho phép các tổ chức quản lý các nguồn lực, điều chỉnh mục tiêu của họ với các xu hướng hiện tại và tăng cơ hội tồn tại và duy trì khả năng cạnh tranh của họ. Vậy dự báo kinh doanh là gì? Đặc trưng và phương pháp dự báo?
Mục lục bài viết
1. Dự báo kinh doanh là gì?
– Dự báo kinh doanh (Business forecasting) liên quan đến việc đưa ra các phỏng đoán sáng suốt về các chỉ số kinh doanh nhất định, bất kể chúng có phản ánh các thông tin cụ thể của doanh nghiệp, chẳng hạn như tăng trưởng doanh số bán hàng hay dự đoán cho toàn bộ nền kinh tế hay không. Các quyết định tài chính và hoạt động được đưa ra dựa trên điều kiện kinh tế và tương lai như thế nào, mặc dù không chắc chắn. Các nhà quản lý tiến hành các dự báo kinh doanh chi tiết và cẩn thận để đảm bảo đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên dữ liệu và logic, chứ không phải cảm xúc hay cảm giác ruột thịt.
– Các mô hình định tính có thể hữu ích trong việc dự đoán sự thành công trong ngắn hạn của các công ty, sản phẩm và dịch vụ, nhưng chúng có những hạn chế do phụ thuộc vào ý kiến hơn là dữ liệu có thể đo lường được.
4. Các mô hình định tính, định lượng bao gồm:
+ Nghiên cứu thị trường: Thăm dò ý kiến một số lượng lớn người về một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể để dự đoán có bao nhiêu người sẽ mua hoặc sử dụng sản phẩm sau khi được tung ra.
+ Phương pháp Delphi : Hỏi ý kiến chung của các chuyên gia lĩnh vực và sau đó tổng hợp chúng thành dự báo.
– Mô hình định lượng: Các mô hình định lượng làm giảm yếu tố chuyên gia và cố gắng loại bỏ yếu tố con người khỏi phân tích. Những cách tiếp cận này chỉ quan tâm đến dữ liệu và tránh tính hay thay đổi của những người làm cơ sở cho các con số. Các cách tiếp cận này cũng cố gắng dự đoán vị trí của các biến số như doanh số bán hàng, tổng sản phẩm quốc nội , giá nhà ở, v.v., trong dài hạn, được đo bằng tháng hoặc năm. Các mô hình định lượng bao gồm:
+ Phương pháp tiếp cận chỉ số : Phương pháp tiếp cận chỉ số phụ thuộc vào mối quan hệ giữa các chỉ tiêu nhất định, ví dụ, GDP và tỷ lệ thất nghiệp tương đối không thay đổi theo thời gian. Bằng cách theo dõi các mối quan hệ và sau đó theo dõi các chỉ số hàng đầu, bạn có thể ước tính hiệu suất của các chỉ số tụt hậu bằng cách sử dụng dữ liệu chỉ báo hàng đầu .
+ Mô hình kinh tế lượng : Đây là một phiên bản chặt chẽ hơn về mặt toán học của phương pháp tiếp cận chỉ báo. Thay vì giả định rằng các mối quan hệ giữ nguyên, mô hình kinh tế lượng kiểm tra tính nhất quán bên trong của các tập dữ liệu theo thời gian và tầm quan trọng hoặc sức mạnh của mối quan hệ giữa các tập dữ liệu. Mô hình kinh tế lượng được áp dụng để tạo các chỉ số tùy chỉnh cho một cách tiếp cận được nhắm mục tiêu hơn. Tuy nhiên, các mô hình kinh tế lượng thường được sử dụng nhiều hơn trong các lĩnh vực học thuật để đánh giá các chính sách kinh tế.
+ Phương pháp chuỗi thời gian : Chuỗi thời gian sử dụng dữ liệu trong quá khứ để dự đoán các sự kiện trong tương lai. Sự khác biệt giữa các phương pháp luận chuỗi thời gian nằm ở các chi tiết nhỏ, ví dụ, cho dữ liệu gần đây có trọng lượng hơn hoặc giảm một số điểm ngoại lệ nhất định. Bằng cách theo dõi những gì đã xảy ra trong quá khứ, người dự báo hy vọng ít nhất sẽ có được cái nhìn tốt hơn mức trung bình về tương lai. Đây là loại dự báo kinh doanh phổ biến nhất vì nó không tốn kém và không tốt hơn hay kém hơn các phương pháp khác.
