Was sind quantitative Prognosen? | • BUOM
22. Februar 2021
Die Leitung eines Unternehmens oder die Arbeit im Vertrieb erfordert ein klares Verständnis dafür, wie sich die Vergangenheit Ihres Unternehmens auf seine Zukunft auswirken kann. Quantitative Prognosen sind eine Möglichkeit, Ihr Unternehmen effektiv zu bewerten und anhand der gesammelten Daten fundierte Schlussfolgerungen über potenzielle zukünftige Chancen zu ziehen. Unabhängig davon, ob Sie Ihr eigenes Unternehmen leiten oder versuchen, die Zukunft eines bestimmten Produkts vorherzusagen, kann Ihnen das Verständnis quantitativer Prognosen dabei helfen, zukünftige Umsatzprognosen zu visualisieren und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
In diesem Artikel definieren wir quantitative Prognosen, diskutieren die Bedeutung quantitativer Prognosen und stellen mehrere Beispiele für Methoden bereit, die für quantitative Prognosen verwendet werden können.
Was ist quantitative Prognose?
Quantitative Prognosen sind ein objektiver, datengesteuerter Prozess, mit dem Unternehmen und Einzelhändler genaue Prognosen erstellen können, die bei zukünftigen Geschäftsentscheidungen hilfreich sind. Mithilfe gesammelter historischer Verkaufsdaten können Einzelpersonen und Unternehmen anhand quantitativer Prognosen besser verstehen, wie sie abschneiden und was sie zur Verbesserung tun können.
Ein Unternehmen kann quantitative Prognosetechniken verwenden, um alle Muster zu verfolgen, die sich im Laufe der Zeit abzeichnen. Durch die Verfolgung seiner Vergangenheit und die Beobachtung der Muster, die sich durch quantitative Prognosen ergeben, kann ein Verkäufer beispielsweise feststellen, dass die Gewinne im Winter sinken und dann im Frühjahr steigen. Dies kann ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen über die Neuausrichtung ihrer Strategie für nachhaltigere Ergebnisse zu treffen.
Außerdem können Unternehmen so bestimmen, ob sie bestimmte Risiken eingehen sollten und wie diese Risiken ihr Geschäft verbessern können. Quantitative Prognosen ermöglichen es Geschäftsinhabern, einen tieferen Blick auf ihr Unternehmen zu werfen und so zu entscheiden, ob die Entscheidungen, die sie treffen möchten, machbar und den Aufwand wert sind.
Wie unterscheiden sich quantitative Prognosen von qualitativen Prognosen?
Quantitative und qualitative Prognosen sind Methoden, mit denen Sie bessere Geschäftsentscheidungen treffen können. Der Unterschied zwischen beiden hängt davon ab, welche Informationen Sie verwenden und wie Sie diese zur Planung oder Prognose zukünftiger Einnahmen nutzen können. Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen quantitativer und qualitativer Prognose:
Quantitative Prognose. Diese Prognosemethode nutzt bereits vorhandene objektive empirische Daten, um fundierte Prognosen zu erstellen, die bei Geschäftsentscheidungen hilfreich sein können. Das bedeutet, dass Sie spezifische Informationen verwenden, um zu jeder Schlussfolgerung zu gelangen.
Qualitative Prognose: Diese Prognosemethode nutzt Expertenwissen und Urteilsvermögen statt statistischer oder datengesteuerter Analysen, um Prognosen zu erstellen. Einige Beispiele für qualitative Prognosemethoden sind Meinungen von Führungskräften und Verbraucherumfragen. Bei qualitativen Prognosen geht es auch eher um Schlussfolgerungen, die auf anderen Faktoren als Daten basieren. Diese Methode ist am nützlichsten, wenn Geschäftsinhaber oder Verkäufer davon ausgehen, dass zukünftige Daten nicht mit früheren Trends übereinstimmen.
Warum sind quantitative Prognosen wichtig?
Die Untersuchung von Daten und das Ziehen von Schlussfolgerungen mithilfe quantitativer Prognosen ist wichtig, weil sie Folgendes bietet:
Objektivität: Zahlen sind neutral und frei von jeglicher subjektiver Wertung. Die Untersuchung empirischer Daten liefert einen Objektivitätsstandard, der für wichtige Geschäftsentscheidungen nützlich ist. Dies vereinfacht die Berechnung realistischer Prognosen und gewährleistet die Verlässlichkeit der Informationen.
Zuverlässigkeit: Da Analysten genaue Daten erfassen und für quantitative Prognosen verwenden, werden die daraus gezogenen Schlussfolgerungen zuverlässiger. Quantitative Prognosen nutzen verfügbare Informationen, um zuverlässige und genaue Prognosen basierend auf der etablierten Historie zu erstellen. Dies macht es für Geschäftsinhaber oder Verkäufer einfacher, Wachstumsbereiche zu identifizieren.
Transparenz: Da Daten die Geschäftsleistung genau widerspiegeln, bieten sie ein Maß an Transparenz, das für quantitative Prognosen sehr nützlich sein kann. Die gesammelten Aufzeichnungen stellen alle Informationen präzise und offen dar und bieten so ein zusätzliches Maß an Klarheit für zukünftige Geschäftsentscheidungen.
Vorhersagbarkeit. Wenn Unternehmen ihre Historie verfolgen und Daten für quantitative Prognosen aufzeichnen, wird es einfacher, Trends zu erkennen und vorherzusagen. Anhand dieser Informationen können Unternehmen realistische Erwartungen formulieren und ihre Ziele anpassen, um das Wachstum zu messen.
Beispiele für quantitative Prognosemethoden
Es gibt verschiedene Methoden, die Unternehmen für quantitative Prognosen verwenden. Jede Prognosemethode verwendet auf einzigartige Weise gesammelte Daten, um genaue Prognosen zu erstellen, die den Geschäftsanforderungen entsprechen. Da jedes Unternehmen unterschiedliche Bedürfnisse und Ziele hat, vereinbaren Manager und Prognostiker gemeinsam die erwarteten Ergebnisse und die wichtigsten Informationen, bevor sie sich für eine Prognosemethode entscheiden.
Zu den Faktoren, die die gewählte Prognosemethode beeinflussen, gehören:
Verfügbarkeit historischer Daten
Datenrelevanz
Kosten-Nutzen-Analyse der gewählten Prognosemethode
Zeitbegrenzungen
Hier einige Beispiele für quantitative Prognosemethoden:
Naive Methode
Die naive Methode basiert Vorhersagen über die Zukunft auf der Vorwegnahme von Ergebnissen, die den in der Vergangenheit gesammelten Daten ähneln. Bei dieser Methode werden saisonale Trends oder andere Muster, die in den gesammelten Daten auftreten können, nicht berücksichtigt. Dies ist die einfachste Prognosemethode und wird häufig verwendet, um die Genauigkeit anderer Methoden zu testen.
Wenn ein Unternehmen beispielsweise in einem Jahr 500.000 US-Dollar verdient, geht es davon aus, dass es im nächsten Jahr genau 500.000 US-Dollar verdienen wird. Die Berechnungen der naiven Methode berücksichtigen keine zyklischen Trends, sondern führen die einfachste Schätzung auf Basis der verfügbaren Informationen durch.
Gerade-Linien-Methode
Die lineare Methode berechnet zukünftige Umsätze und berücksichtigt auch potenzielles zukünftiges Wachstum. Dabei handelt es sich um eine der einfachsten quantitativen Prognosemethoden, da sie nur eine vernünftige Schätzung des erwarteten Wachstums erfordert, wobei häufig das vergangene Umsatzwachstum als Beispiel herangezogen wird.
Um eine lineare Prognose zu berechnen, nehmen Sie den Umsatz aus der vorherigen Periode und wenden Sie ihn auf die angrenzende Periode an. Basierend auf dem vergangenen Wachstum kann ein Unternehmen mithilfe der folgenden Gleichung eine vernünftige Prognose für die Zukunft erstellen:
Umsatzerlöse der vorherigen Periode x (1 + geschätzte Wachstumsrate) = Umsatz der nächsten Periode.
Verwenden Sie Dezimalzahlen, um die Wachstumsrate darzustellen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise in einem bestimmten Zeitraum 500.000 US-Dollar verdient hat, also 3 % mehr als im vorherigen Zeitraum, lautet die Gleichung für den nächsten Zeitraum:
500.000 $ x 1,03 = 515.000 $
Hier werden 3 % in der obigen Gleichung zu 0,03. Bei Anwendung der linearen Methode kann davon ausgegangen werden, dass dieses Unternehmen in der nächsten Periode basierend auf seinen bisherigen Umsätzen und seinem Wachstum 515.000 US-Dollar verdienen wird.
Saisonindex
Die saisonale Indexmethode für quantitative Prognosen analysiert verfügbare Daten und passt die Berechnungen an alle sich abzeichnenden saisonalen Muster an. Beginnen Sie damit, Ihre Daten nach Jahr und Saison zu trennen. Die in den Daten am häufigsten genannten Jahreszeiten sind Quartale:
Q1**:** Januar, Februar und März
Q2**:** April, Mai und Juni
Q3**:** Juli, August und September
Q4**:** Oktober, November und Dezember
Um eine saisonale Indexprognose durchzuführen, berechnen Sie zunächst die Daten für jedes Quartal über einen bestimmten Zeitraum. Addieren Sie dann alle übereinstimmenden Quartale und dividieren Sie jede Zahl durch die Gesamtzahl der Jahre, die Sie analysieren. Dadurch erhalten Sie den Saisonindex für jedes Quartal. Um beispielsweise den Saisonindex für das erste Quartal zu erhalten, würden Sie die Zahlen für das erste Quartal addieren und durch die Anzahl der Jahre dividieren.
Nehmen wir an, dass das Unternehmen über zwei Jahre hinweg die folgenden Ergebnisse zeigte:
Jahr 1**:** Q1 (63), 2 qm (75), 3 qm (132), 4 qm (45)
Jahr 2**:** 1. Quartal (57), 2 qm (80), 3 qm (110), 4 qm (60)
Der Saisonindex für jedes Quartal lautet:
Q1**:** 60
Q2**:** 77,5
Q3**:** 121
Q4**:** 52,5
Diese Indizes werden dann zur Berechnung und Prognose saisonbereinigter Prognosen verwendet.
Einkommensschätzungsmethode
Mithilfe der Einkommensschätzungsmethode können Sie abschätzen, mit welchen Einnahmen ein Unternehmen über einen längeren Zeitraum rechnen kann. Diese Methode wird häufig zur Prognose des Jahresumsatzes verwendet, um die Jahresleistung mithilfe von Prognosen für kleinere Zeiträume im Laufe des Jahres darzustellen. Diese kleineren Zeiträume können Gruppen von Monaten, Geschäftsquartalen oder anderen vom Prognostiker festgelegten Zeiträumen sein. Die aktuelle Zinssatzmethode basiert auf der Annahme, dass das aktuelle Umsatzniveau anhält, und dient als Grundlage für die Ertragsprognose über einen längeren Zeitraum.
Beispielsweise erwartet ein Unternehmen, das im ersten Quartal 70.000 US-Dollar verdient hat, nach der Umsatzmethode, diesen Betrag in jedem weiteren Quartal zu verdienen. Da ein Jahr vier Quartale hat, beträgt das erwartete Jahreseinkommen 280.000 US-Dollar. Denn die Gewinnerwartungen bleiben stabil und werden dann zur Gewinnprognose für das ganze Jahr herangezogen.
Methode des gleitenden Durchschnitts
Die Methode des gleitenden Durchschnitts sagt langfristige Trends voraus, indem sie den Durchschnitt einer Teilmenge berechnet, die einen großen Zeitraum darstellt. Gleitende Durchschnitte können anhand beliebiger Teilmengen von Daten berechnet werden, normalerweise in Gruppen von drei, vier oder fünf Jahren.
Stellen Sie sich beispielsweise ein Unternehmen vor, das über einen Zeitraum von sechs Jahren die folgenden Gewinne erwirtschaftet hat:
Jahr 1**:** 4 Millionen US-Dollar
Jahr 2: 6 Millionen US-Dollar
Jahr 3: 3,5 Millionen US-Dollar
Jahr 4: 7 Millionen US-Dollar
Jahr 5: 4 Millionen US-Dollar
Jahr 6: 5 Millionen US-Dollar
Durch die Berechnung der Durchschnittswerte für jede Teilmenge der beiden Jahre können Sie die folgenden gleitenden Durchschnitte ermitteln:
Jahre 1 und 2: 5 Millionen US-Dollar
Jahre 3 und 4: 5,25 Millionen US-Dollar.
Jahre 5 und 6: 4,5 Millionen US-Dollar.
Gleitende Durchschnitte erstellen Diagrammpunkte, die Prognostiker zur Modellierung des Gewinnwachstums und zur Schlussfolgerung über die in der Zukunft zu erwartenden Gewinne verwenden können.