Não é incomum ouvir a administração de uma empresa falar sobre previsões: "Nossas vendas não atingiram os números previstos" ou "nos sentimos confiantes no crescimento econômico previsto e esperamos exceder nossas metas". No final, todas as previsões financeiras, sejam sobre as especificidades de uma empresa, como o crescimento das vendas ou previsões sobre a economia como um todo, são suposições fundamentadas., examinaremos alguns dos métodos subjacentes às previsões financeiras, bem como o processo e alguns dos riscos que surgem quando procuramos prever o futuro.
Métodos de previsão financeira
Existem vários métodos diferentes pelos quais uma previsão de negócios pode ser feita. Todos os métodos se enquadram em uma das duas abordagens abrangentes: qualitativa e quantitativa.
Modelos Qualitativos
Os modelos qualitativos costumam ter sucesso com previsões de curto prazo, onde o escopo da previsão era limitado. As previsões qualitativas podem ser consideradas como orientadas por especialistas, na medida em que dependem de especialistas do mercado ou do mercado como um todo para pesar com um consenso informado. Modelos qualitativos podem ser úteis na previsão do sucesso a curto prazo de empresas, produtos e serviços, mas têm limitações devido à sua confiança na opinião sobre dados mensuráveis. Os modelos qualitativos incluem:
- Pesquisa de mercado Pesquisando um grande número de pessoas em um produto ou serviço específico para prever quantas pessoas o comprarão ou o usarão após o lançamento. (Para saber mais sobre modelagem qualitativa, leia "Análise qualitativa: o que torna uma empresa ótima?")
Noções básicas de previsão de negócios
Modelos quantitativos
Modelos quantitativos descontam o fator especialista e tentam remover o elemento humano da análise. Essas abordagens dizem respeito apenas aos dados e evitam a inconstância das pessoas subjacentes aos números. Eles também tentam prever onde variáveis como vendas, produto interno bruto, preços da habitação etc. serão de longo prazo, mensuradas em meses ou anos. Os modelos quantitativos incluem:
- A Abordagem do Indicador: A abordagem do indicador depende da relação entre certos indicadores, por exemplo, o PIB e as taxas de desemprego, permanecendo relativamente inalterados ao longo do tempo. Ao seguir os relacionamentos e, em seguida, seguir os indicadores que lideram, é possível estimar o desempenho dos indicadores atrasados, usando os dados do indicador líder. Modelagem Econômica: Esta é uma versão matematicamente mais rigorosa da abordagem do indicador. Em vez de assumir que os relacionamentos permanecem os mesmos, a modelagem econométrica testa a consistência interna dos conjuntos de dados ao longo do tempo e a importância ou a força do relacionamento entre os conjuntos de dados. Às vezes, a modelagem econométrica é usada para criar indicadores personalizados que podem ser usados para uma abordagem mais precisa dos indicadores. No entanto, os modelos econométricos são mais frequentemente utilizados nos campos acadêmicos para avaliar políticas econômicas. (Para obter uma explicação básica sobre a aplicação de modelos econométricos, leia "Fundamentos da regressão para análise de negócios".) Métodos de séries temporais: refere-se a uma coleção de metodologias diferentes que usam dados passados para prever eventos futuros. A diferença entre as metodologias de séries temporais geralmente está em detalhes, como dar mais peso aos dados mais recentes ou descontar certos pontos extremos. Ao rastrear o que aconteceu no passado, o meteorologista espera poder dar uma previsão melhor do que a média sobre o futuro. Esse é o tipo mais comum de previsão de negócios, porque é barato e não é melhor ou pior do que outros métodos.
Como funciona a previsão?
Há muita variação em um nível prático quando se trata de previsão de negócios. No entanto, em um nível conceitual, todas as previsões seguem o mesmo processo.
- Um problema ou ponto de dados é escolhido. Isso pode ser algo como "as pessoas compram uma cafeteira de alta qualidade?" ou "quais serão nossas vendas em março do próximo ano?" Variáveis teóricas e um conjunto de dados ideal são escolhidos. É aqui que o previsor identifica as variáveis relevantes que precisam ser consideradas e decide como coletar os dados. Hora da suposição. Para reduzir o tempo e os dados necessários para fazer uma previsão, o analista faz algumas suposições explícitas para simplificar o processo. Um modelo é escolhido. O previsor escolhe o modelo que se ajusta ao conjunto de dados, variáveis selecionadas e suposições. Análise. Usando o modelo, os dados são analisados e uma previsão é feita a partir da análise. Verificação. O analista compara a previsão com o que acontece para ajustar o processo, identificar problemas ou, no raro caso de uma previsão precisa, dar tapinhas nas costas.
Problemas com a previsão
A previsão de negócios é muito útil para as empresas, pois permite planejar a produção, o financiamento etc. No entanto, existem três problemas em depender de previsões:
- Os dados sempre serão antigos. Os dados históricos são tudo o que temos para continuar, e não há garantia de que as condições no passado continuem no futuro. É impossível levar em consideração eventos ou externalidades únicos ou inesperados. Pressupostos são perigosos, como os pressupostos de que os bancos estavam examinando adequadamente os mutuários antes do colapso do subprime. E os eventos do cisne negro se tornaram mais comuns à medida que nossa dependência das previsões aumentou. As previsões não podem integrar seu próprio impacto. Por ter previsões precisas ou imprecisas, as ações das empresas são influenciadas por um fator que não pode ser incluído como variável. Este é um nó conceitual. No pior cenário, o gerenciamento se torna escravo dos dados e tendências históricos, em vez de se preocupar com o que os negócios estão fazendo agora.
A linha inferior
A previsão pode ser uma arte perigosa, porque as previsões se tornam um foco para empresas e governos, limitando mentalmente sua gama de ações, apresentando o futuro a curto e a longo prazo, como já determinado. Além disso, as previsões podem ser facilmente quebradas devido a elementos aleatórios que não podem ser incorporados a um modelo, ou podem estar completamente errados desde o início.
Os negativos à parte, a previsão de negócios não vai a lugar nenhum. Usada adequadamente, a previsão permite que as empresas planejem com antecedência suas necessidades, aumentando suas chances de permanecer saudáveis em todos os mercados. Essa é uma função da previsão de negócios que todos os investidores podem apreciar.
