予測は、過去に何が起こったのか、今何が起こっているのかを分析することによって、将来何が起こるのかを決定することです。 これは、ビジネスの人々が何が起こるか、起こらないかの不確実性に対処しようとする際に役立つ計画ツールです。 予測は、過去と現在のデータと傾向の分析に依存しています。

会社の経営陣、政府部門、エコノミスト、投資家は、予測を利用して、リソースの割り当て方法とレポートの作成方法を決定します。 彼らはまた、予想される費用を計画するためにそれを使用します。

限り、企業が懸念しているように、これは主にその商品やサービスのための予測された需要に基づいています。

エコノミストは、例えば、将来の特定の日付に金利のいくつかの変数を推定することができます。 予測は、より一般的な用語である予測に似ています。これは、より全身的または全体的なfuturologyと似ていますが、同じではありません。

エコノミストは、予測に関する次のコメントをしました：”将来についての最高の推測。 複雑な経済理論と最先端の計量経済学にもかかわらず、経済学者が作る予測はしばしばひどく間違っています。 確かに、次の経済予測は、後ろの窓の外を見ている人によって与えられた指示に従って、目隠しされた車を運転することに例えられています。”

天気を予測する

天気を予測する際にも予測を使用します。 たとえば、水文学では、特定の将来の日付に降雨量がどのレベルになるかを決定することが含まれます。すべての予測者が共通して持っていることが一つあります–彼らはすべて未来が予測不可能であることに同意します。

すべての予測者が共通して

彼らが行う予測には、常に、彼らが提供しているものは計算された推測だけであり、物事が全く異なる結果になる可能性があるという明確な警告が

によると、

によるとBusinessDictionary.com、予測は次のとおりです。

“過去と現在のデータと傾向の分析に主に依存して、将来の不確実性に対処するための試みで管理を支援する計画ツール。”

予測–計算された推測

予測者が今日使用する複雑な理論と最先端の計量経済学にもかかわらず、彼らの予測はしばしば完全に間違ってい

実際、経済予測に従うことは、後ろの窓から外を見ている乗客の指示に従って、目を閉じた状態で車を運転することに似ています。

予測をしようとすることについて、映画の大御所サム-ゴールドウィンはかつて言った：”特に未来について、予言することはありません。”

予算編成と予測

予測と予算編成は一般的にリンクされていますが、同じではありません。

予算編成

予算は、会社が将来の期間、通常は次の十二ヶ月にわたって起こると考えているものの詳細な財務概要です。これは、事業の費用、収益、キャッシュフロー、および財務状況の詳細が含まれています。

これは、事業の費用、収益、キャッシュフロー、および財務状況の詳細が含この情報は、会社の財務報告書に含まれています。

この情報は、会社の財務報告書に含まれています。 ビジネスの規模に応じて、予算編成プロセスがあるかもしれません–通常は年の後半に実行されます。

予算の大部分は静的です。 取締役は、会社の会計年度のためにそれらを設定しました。 一部の商業企業は継続的な予算を使用しており、ビジネス状況の変化に応じて年間に人々が調整します。

予測

予測は、はるかに高いレベルで何が起こるかの予測であり、収益項目、全体的な費用、およびその他のビジネスコンポーネントが含まれ 予測は短期的または長期的である可能性があります。

人々は一般的に運用上の理由から短期的な予測を行います。 しかし、長期的なものは、長年にわたってプロジェクトは、長期的な事業計画のためのデータを提供します。

簡単に言えば、予算編成には会社がどこに行きたいのかの計画が含まれていますが、予測は実際にどこに向かっているのかを示します。

予算は、ビジネスが将来の期間にわたって発生する可能性がありますどのくらいの収益と費用を推定します。 一方、予測は、履歴データを収集して分析することによって、ビジネスの財務結果を推定します。

予測–利点

将来を予測するのに役立ちます

それは、管理に何を期待するかの一般的なアイデアを与えるのに役立ちます。 これはそれが市場でよりよく作用するようにする方向感覚を会社に与える。企業が需要を予測できる場合は、常にその製品が利用可能であることを確認する可能性が高くなります。

顧客に適しています。

企業が需要を予 順序に会い、時間通りに渡すことのより大きいチャンスがある。

会社を最新の状態に保ちます

定期的に予測する企業は、常に先を考えなければなりません。 これは、変化する市場動向を予測するのに役立ちます。

時代に追いついて、私たちはライバルと競争することができます。

過去の経験から学ぶ

過去のデータを収集して分析することで、人々は何が働いたのか、何がなかったのかを覚えておくことができます。経験から学ぶことは私たちをより強くします。

経験から学ぶことは私たちをより強くし それはまた利益を作ることの私達のチャンスを高める。あなたは将来の需要を予測することができれば、あなたは将来的に計画するためにどのような生産レベルを知っているでしょう。

コストの上に滞在

この情報を使用して、より正確に作業者を必要とするかどうかを判断することができます。

融資を受ける

会社がプロジェクトのために融資を必要とする場合、貸し手は売上、利益などの将来に関する情報が必要になります。 貸方は貸付け金を承認することを考慮する前にそのデータを必要とする。

予測方法

定性的方法

これらは主観的であり、専門家や消費者の判断と意見に基づいています。 私たちはそれらを使用します過去のデータは利用できません。

人々は、中-長距離の意思決定を行うための定性的な方法を使用します。 市場調査は質的な予測方法の一種です。

定量的方法

定量的方法では、過去のデータの関数として将来のデータを予測します。 これらの方法は、過去の数値データがある場合に適しています。いくつかのデータパターンが将来継続する可能性があると合理的に想定できる場合にも適しています。

これらは、データパターンの一部が将来継続す

私たちは、一般的に短期的および中期的な意思決定を行うための定量的な方法を使用しています。

平均方法

すべての将来値の予測は、履歴データの平均に等しくなります。 この方法は、過去のデータが利用可能な任意のタイプのデータに適しています。

履歴データをyTとして表すと、予測を次のように書くことができます。

ナイーブアプローチ

ナイーブアプローチは、最も費用対効果の高い予測モデルです。 それは私達が他のモデルを比較してもいい基準を提供する。

このアプローチは時系列データにのみ適しています。 ナイーブなアプローチでは、予測は最後に観測された値に等しくなります。

ドリフトアプローチ

ドリフトアプローチは、ナイーブアプローチのバリエーションです。 これにより、予測は時間の経過とともに増減することができ、ドリフト（時間の変化量）は履歴データに見られる平均に設定されます。

したがって、T+hの予測は次のように与えられます。

–季節のナイーブメソッド

季節のナイーブメソッドは、季節性を占めています。 各予測は、そのシーズンの最後に観測された値に等しくなるように設定されます。たとえば、Mayの将来のすべての月の予測値は、以前のすべてのMay値と等しくなります。

たとえば、Mayの将来のすべての月の予測値は、以前のMay値と同 T+hの予測は次のとおりです。

季節的なナイーブアプローチ特に季節性のレベルが高いデータには特に便利です。