재무 예측을 개발하는 데 사용할 수있는 여러 가지 방법이 있습니다. 이러한 방법은 양적 및 정 성적 두 가지 일반 범주로 나뉩니다. 정량적 접근 방식은 정량화 가능한 데이터에 의존하며 통계적으로 조작 할 수 있습니다. 질적 접근 방식은 실제로 측정 할 수없는 정보에 의존합니다. 정량적 방법의 예는 다음과 같습니다.
인과 적 방법 . 이러한 방법은 예측되는 항목이 하나 이상의 다른 변수와 인과 관계가 있다고 가정합니다. 예를 들어, 영화관의 존재는 인근 식당의 판매를 촉진 할 수 있으므로 블록버스터 영화의 존재는 식당의 매출 증가를 기대할 수 있습니다. 주요 원인 분석 방법은 회귀 분석입니다.
시계열 방법 . 이러한 방법은 동일한 간격의 시간 간격 동안 관찰되는 데이터의 과거 패턴을 기반으로 예측을 도출합니다. 미래에 반복 될 데이터에 반복되는 패턴이 있다고 가정합니다. 시계열 방법의 세 가지 예는 다음과 같습니다.
경험의 법칙 . 이는 변경없이 기록 데이터를 복사하는 것과 같은 단순화 된 분석 규칙을 기반으로합니다. 예를 들어 이번 달의 매출은 직전 달의 매출과 동일 할 것으로 예상됩니다.
스무딩 . 이 접근 방식은 최근 데이터에 대한 가중치를 포함하여 과거 결과의 평균을 사용하여 기록 데이터의 불규칙성을 완화합니다.
분해 . 이 분석은 과거 데이터를 추세, 계절 및 주기적 구성 요소로 분류하고 각각을 예측합니다.
정 성적 방법의 예는 다음과 같습니다.
시장 조사 . 이는 상품 및 서비스에 대한 필요성에 대해 현재 및 잠재 고객과의 논의를 기반으로합니다. 작은 데이터 세트, 일관성없는 고객 질문, 과도한 데이터 요약 등으로 인한 편견을 최소화하기 위해 정보를 체계적으로 수집하고 분석해야합니다. 이것은 비싸고 시간이 많이 걸리는 연구 방법입니다. 나중에 구매 습관에 반영 될 소비자 정서의 변화를 감지하는 데 유용 할 수 있습니다.
지식이 풍부한 직원의 의견 . 이것은 예측되는 정보에 대해 가장 크고 깊이있는 지식을 가진 사람들의 의견을 기반으로합니다. 예를 들어, 고위 경영진은 업계에 대한 지식을 기반으로 예측을 도출 할 수 있습니다. 또는 판매 직원은 특정 고객에 대한 지식을 기반으로 판매 예측을 준비 할 수 있습니다. 예측을 위해 영업 직원을 사용하는 이점은 개별 고객 수준에서 세부적인 예측을 제공 할 수 있다는 것입니다. 영업 직원이 지나치게 낙관적 인 예측을 만드는 경향이 있습니다.
델파이 방법 . 이것은 전문가 그룹으로부터 예측을 도출하기위한 구조화 된 방법론으로, 촉진자와 여러 번의 분석 반복을 사용하여 합의 된 의견에 도달합니다. 각 연속 질문의 결과는 각 반복에서 다음 질문의 기초로 사용됩니다. 이렇게하면 특정 정보가 처음에 모든 사람이 사용할 수 없었던 경우 그룹간에 정보가 확산됩니다. 상당한 시간과 노력이 필요한 경우이 방법은 장기 예측을 도출하는 데 가장 적합합니다.
정량적 분석의 기초로 사용할 수있는 과거 정보가 거의없는 회사 또는 제품의 초기 단계에서 정 성적 방법이 특히 필요합니다.
