在业务级别上的预测是对给定条件下给定项目将发生什么的预测。它与预算不同，因为后者是旨在产生条件的决定的结果，该条件将促进所述要素的期望水平。
为什么公司需要预测
预测的基本目标是减少不确定性范围，在不确定性范围内做出影响业务未来以及所有相关方未来的决策。尽管预测并不能替代决策中的行政判断，但它只是该过程的辅助手段。
在建立长期和短期目标的过程中都使用了预测，因此成为了在总体上以及在不同领域或单位中制定计划的基础。基于这些预测的计划不仅会涉及到它们，还将建立可以抵消，纠正或促进它们的策略和行动。
例如，如果下一个会计年度的销售预测显示不利的趋势，则战略销售计划应旨在通过促进增长或不允许销售下降或采取行动来扭转这种趋势。最坏的情况是，它们只是降低到最低水平。
公司预测的使用
所有不确定其未来状况的计划组织都在其不同职能区域中使用预测。公司预测的一些用例是：
- 在市场营销领域，可以预测市场将如何增长，自己的参与程度以及竞争对手的参与程度，价格趋势，将撼动市场的新产品是什么…在生产领域中，它们是制造的对原材料的成本和可用性，劳动力的成本和可用性进行预测，何时需要维护设备，满足需求所需的工厂产能是多少…在金融领域，可以预测哪些将是贷款的参考利率，什么是无法收回的账户的水平，将需要多少资本来扩大自身的能力…在人力资源方面，需要对工人人数，人员流动，缺勤趋势进行预测，培训需求…在战略层面上，对经济因素，价格变化，成本，产品线的增长进行预测…
业务预测的特征
- 它与业务的其他领域是一致的。如果市场营销部门预测销售量将增长25％，那么生产和人力资源必须能够交付。它基于对相关过去的足够了解。尽管有例外，但规则是过去发生的行为是对未来的预测来源。它考虑到了政治和经济环境。这些因素的条件变化会对任何经济部门产生巨大影响。这是及时的。无论是通过推出新产品来赢得市场份额，还是要淘汰另一种产品来避免危机，如果错过了在计划中应用它的正确机会，那么最准确的预测将失去其所有用处。
预测模型分类
根据他们服务的时间范围，它们分为：
- 短期的。它们用于设计即时策略，在中层管理人员和一线管理人员之间使用。中期。短期和长期一起使用，对于所有级别的决策都是有用的。长期预测。需要设置组织的总体方向，通常由高层管理人员在战略规划过程中使用它们。
根据他们对细节的关注，他们分为：
- 微诊断。它们涉及小的细节，并引起中层和前线的关注。大袋鼠属ronósticos。它们是大规模进行的，符合高层管理人员的利益。
根据数据使用的强度，它们分为：
- 定性预测。它们基于个人或个人群体的判断，可以以数字形式显示，但通常不基于历史数据系列。定量预测。他们使用大量的先验数据作为预测的基础。它们可能是：
- 简单（非正式）：将过去的数据投影到未来而无需解释未来趋势因果关系（解释性）：尝试解释要估计的变量（因变量）与解释变化的一个或多个变量之间的函数关系（独立变量） ）。
定性方法
当数据稀缺时，例如当一种新产品投放市场时，使用定性技术。这些技术使用人的判断力和某些关系将定性信息转换为定量估计。一些是：
- 执行意见陪审团。一组公司高管开会，对他们的意见进行平均以生成预测。销售队伍的组成。合并供应商对预期客户购买的估计。德尔菲法。主要用于趋势和技术变化的预测。它雇用了一个不开会的专家小组，而是通过一系列一系列的书面问题和解答来执行该过程。民意调查。它们允许识别趋势的变化，并在总体样本中进行。市场研究。它用于评估和检验关于真实市场的假设。客户评估。合并常规客户的估算值。
以下来自UPV的视频介绍了最常用于预测的四种定性方法的特征。
定量方法
它们基于机械程序或数学模型，这些机械程序或数学模型依赖于历史数据或因果变量来产生定量结果。一些是：
- 时间序列分析。建立趋势方程，并将其投影到未来的回归模型中。根据对其他变量的已知或假设预测一个变量。计量经济模型。使用回归方程模拟经济的各个部分。经济指标。用一个或多个指标预测经济的未来状态替代效应。用数学公式预测新产品或技术将如何，何时以及在何种情况下取代现有产品或技术。
通过INCAE的以下视频教程（共8个视频），您可以了解有关定量预测方法的更多信息。
如何选择正确的预测方法
选择一种预测方法的主要考虑因素是，其结果应以最佳方式指导行政决策，否则，无论多么复杂，使用任何方法都将不方便。选择最合适的预测技术或方法时要考虑的一些变量是：
- 预测的上下文历史数据的相关性和可用性所需的准确度预测的时间段预测的成本效益分析产品所在的生命周期点。
在决定针对特定问题的最合适的预测技术之前，需要考虑的一些问题包括：
- 为什么需要预测？谁将使用该预测？现有数据的特征是什么？应当预测什么时期？最低数据要求是什么？需要多少精度？预测成本是多少？预测？
为了正确选择适当的预测技术，预测者必须能够：
- 定义预测问题的性质解释所研究数据的性质描述潜在有用的预测技术的能力和局限性制定一些预定的标准，以便做出选择决定
影响预测技术选择的重要因素是识别和理解数据中的历史模式。如果可以识别趋势，周期性或季节性模式，则可以选择能够有效推断它们的技术。
预测过程
通常，按照以下步骤进行预测：
- 制定问题和收集数据。这两个项目被视为一个步骤，因为问题决定了适当的数据。如果没有足够的数据，则必须重新定义该问题，或者必须使用纯定性的方法。处理和清理数据。可能有太多或更少的数据，不相关的数据，过时的数据等，所有这些都将需要进行一些处理才能获得必要和足够的数据。模型的构建与评估。它涉及在预测模型中使用就最小化预测误差而言足够的数据。模型的应用（实际预测）。一旦选择了合适的预测模型，它便包含了实际的模型预测，这些预测一旦被收集便会生成，并且可能会减少为正确的数据。预后评估。它涉及将预测值与实际历史值进行比较。检查错误模式通常会导致分析人员修改预测程序。
参考书目
- Hanke，John E.和Wichern，Dean W.业务预测。皮尔逊教育（Pearson Education），2006年，第11页。1-13年济慈（Paul G. 皮尔逊教育（Pearson Education），2004年，页。221-269 Robbins，Stephen P.政府。培生教育，2005年，第209页。
