Şirket Genişlemesine Tahmini Model Yaklaşımı

Şirket genişlemesi, genellikle, genişlemenin mantıklı olacağına dair herhangi bir güvence olmadan bir risk haline gelen büyük miktarda bir işletme sermayesi yatırımı anlamına gelir. Pek çok işletme, bir genişlemenin liyakatta olup olmadığını belirlemek için tahmin modellerini bir unsur olarak kullanır. Tahmin modelleri, satış ve gelir bilgileri gibi işletmenizle ilgili verileri analiz eder ve bu bilgilere dayanarak gelecekteki performans tahminleri sunar.

Tahmini Model Türleri

İşletmeler, çeşitli geniş öngörme modelleri arasından seçim yapabilir. Bir zaman serisi modeli gelecekteki performansı öngörmek için işletmeden gelen tarihsel verileri kullanır. Nedensel modeller, bir veya daha fazla faktörün, ikinci bir mağazanın sunulmasından elde edilen toplam gelir gibi başka bir şeyi nasıl etkilediğine dayalı tahminler sunmayı amaçlamaktadır. Sezgisel modeller, gelecekteki performans veya eğilimleri doğru tahmin etmek için öngörüde bulunan, iş dünyasında ortak bir yaklaşım olan kişinin deneyimine dayanmaktadır. Son bir yaklaşım, bir zaman serisi veya nedensel analiz gerektirir, bu da sezgiye dayalı ayarlamaya yol açar.

Tahmin Tahmini Doğruluk

Bir tahminin genişletme kararınızda bir faktör olarak kullanılması, mümkün olan en doğru tahminin gerekli olduğu anlamına gelir. Tahmin doğruluğu, kısmen, doğru soruyu önden sormaya bağlıdır. Örneğin, servis tekliflerinizi genişletmek, ikinci bir mağaza açmak veya üretim kapasitesini arttırmaktan tamamen farklı bir analiz gerektirir. İşletmenizin analiz etmek istediğiniz özel öğesini öğrendikten sonra, bir tahmin oluşturmak için en uygun modeli veya modelleri seçip uygun bilgileri toplayabilirsiniz.

tuzaklar

Belirsizlik, herhangi bir tahmin yaklaşımının ana engelini temsil eder. Hatalı verilerden ve ekonomideki öngörülemeyen değişikliklerden politik politikadaki değişimlere kadar birçok faktör, uzun vadede kısmen veya tamamen yanlış bir tahmin yapabilir. Bu yanlışlık potansiyeli, işletme sahiplerinin tahminlerini genişleme açısından karar alma süreçlerinin bir parçası olarak kullanmalarını önemli kılmaktadır. Farklı modeller kullanarak birden fazla tahmin oluşturmak, genellikle daha doğru bir beklenti kümesi oluşturmaya yardımcı olur.

hususlar

Tahmin modelleri, matematik, sezgi veya ikisinin bir kombinasyonunu kullanarak belirsiz bir gelecek hakkında en iyi tahminleri sağlayan araçlardır, ancak, herhangi bir araç gibi, tahmin modelleri de sınırlamalardan muzdariptir. Sezgi, ne kadar iyi bilgilendirilmiş olursa olsun, kendini yanlış ispatlayabilir. En karmaşık istatistiksel analizler bile matematiksel kurallara tabidir ve geçmiş mantığı göremez. İşletme sahibinin sezgisiyle birleştirilen istatistiksel bir tahmin, öngörme hatalarını dengeleyebilir ve genişlemenin anlamlı olacağı güvencesini sağlayabilir.