সুচিপত্র:
আর্থিক পূর্বাভাসগুলি বিভিন্ন কারণে বিভিন্ন কারণে সঞ্চালিত হয়, যেমন সম্ভাব্য বিক্রয়গুলি সামঞ্জস্য করার ক্ষমতা বা সামঞ্জস্য বাজেট পরিচালনার অংশ হিসাবে। ক্রেতাদের প্রায়ই তাদের প্রাথমিক এবং চলমান ক্রেডিট বিশ্লেষণ সম্পাদন করার সময় ঐতিহাসিক এবং পূর্বাভাস আর্থিক বিবৃতি উভয় প্রয়োজন। প্রজেক্টেড আর্থিক বিবৃতিগুলিও ব্যবসায়িক মূল্যনির্ধারণ প্রস্তুত করতে ব্যবহৃত হয়, যা আর্থিক প্রতিবেদন করার উদ্দেশ্যে, এস্টেট পরিকল্পনা, অধিগ্রহন এবং অধিগ্রহণ, এমনকি কর্পোরেট মামলাগুলির জন্য প্রয়োজন হতে পারে। আর্থিক পূর্বাভাস প্রস্তুত করার জন্য জটিল বিশ্লেষণ প্রয়োজন, যা সীমাবদ্ধতা এবং চ্যালেঞ্জগুলির একটি সংখ্যা সাপেক্ষে।
ঐতিহাসিক তথ্য সঠিকতা
আর্থিক পূর্বাভাস প্রায়ই ভবিষ্যতের জন্য প্রক্সি হিসেবে ঐতিহাসিক ফলাফল ব্যবহার করে সঞ্চালিত হয়। আপনি ঐতিহাসিক আয় বিবৃতি এবং প্রবণতাগুলির ব্যালেন্স শীট আইটেমগুলির বিশ্লেষণ করে, যেমন প্রবৃদ্ধির প্রবণতাগুলি বিশ্লেষণ করে এবং এই পরিসংখ্যানগুলি এগিয়ে যাওয়ার প্রয়োগ করে এটি করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি কোম্পানী গত পাঁচ বছরে 5 শতাংশ প্রতি বছর স্থিতিশীল বৃদ্ধির অর্জন করে তবে আপনি 5% বৃদ্ধির হার ব্যবহার করে পরবর্তী বছরের বিক্রয় পূর্বাভাস দিতে পারেন। ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত, এই পদ্ধতির সমস্যাযুক্ত হতে পারে। যদি কোম্পানির ফলাফল বছরে থেকে অনিশ্চিত হয়, ঐতিহাসিক গড় ভবিষ্যতের জন্য ভাল নির্দেশনা প্রদান করতে পারে না। কোম্পানীটি যদি স্টার্ট-আপ হয় তবে ঐতিহাসিক ফলাফলগুলি পাওয়া যাবে না। উপরন্তু, বহিরাগত বাজারের পরিস্থিতি আর্থিক ফলাফলগুলিকে এমনভাবে প্রভাবিত করতে পারে যা ঐতিহাসিক ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করে ধরা হবে না।
সময় ফ্রেম
সময় ফ্রেম, আরো কঠিন কঠিন আর্থিক ফলাফল পূর্বাভাস করা হবে। আসন্ন দশকে আসন্ন সংখ্যাগুলির তুলনায় আগামী বছরের আর্থিক ফলাফল পূর্বাভাস করা কম কঠিন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি 10-বছরের আর্থিক আনুষ্ঠানিকতা তৈরির সময় পাঁচ বছরের ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে প্রবণতাগুলি বাড়িয়ে দিচ্ছেন, তাহলে একটি পাঁচ বছরের প্রবণতাগুলির প্রয়োগযোগ্যতা 10-বছরের সময়ের কম হতে পারে। যত বেশি সময় ব্যয় হয়, ঘটনাগুলির সম্ভাব্যতা যা কোম্পানির আর্থিক ফলাফলগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে। বাজার শেয়ার বৃদ্ধি বা হ্রাস করতে পারে, বা অর্থনৈতিক অবস্থার উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তন করতে পারেন। সাধারণ নিয়ম হিসাবে, ছোট অভিক্ষেপ সময়সীমার আরো সঠিক।
ইনপুট ডেটা সঙ্গে সমস্যা
ঐতিহাসিক তথ্য ব্যবহার করার পাশাপাশি পূর্বাভাসগুলি প্রায়ই লিনিয়ার বিশ্লেষণ ব্যবহার করে সঞ্চালিত হয়, যা ভিত্তিগত আর্থিক পরিসংখ্যানগুলির সাথে সম্পর্কিত বিভিন্ন নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলির ভবিষ্যত আর্থিক কর্মক্ষমতা দেয়। এটি অত্যন্ত সমস্যাযুক্ত হতে পারে - অভিযোজন দ্বারা আবর্জনা উত্তোলন করা হয়, আবর্জনা আউট। আপনার পূর্বাভাসের নির্ভরযোগ্যতা এটি হিসাব করার জন্য ব্যবহৃত ইনপুটগুলির মতোই ভাল। এটি ডেটা সংগ্রহ বা ব্যাখ্যা করা ভুল বা পূর্বাভাস মডেলের মধ্যে ডেটা প্রবেশ করার ক্ষেত্রে মানব ত্রুটির কারণে সৃষ্ট ত্রুটির জন্য ঘরে ছেড়ে দেয়। এছাড়াও, মানুষ বিভিন্ন পক্ষপাতের সাপেক্ষে, যেমন নিশ্চিতকরণ পক্ষপাত, যা ঘটে যখন প্রজেক্টর রায় প্রজেক্টেড ফলাফলগুলি সম্পর্কে পূর্বনির্ধারিত ধারণার দ্বারা skewed হয়। এটি forecaster কম প্রাসঙ্গিক তথ্য আইটেম, বা বিপরীত উপর অত্যধিক জোর দেওয়া হতে পারে।
অবহেলা ঘটনাবলী
এমনকি যদি আপনি পুরোপুরি পরিমাণগত এবং গুণগত পূর্বাভাস পদ্ধতিগুলি সঞ্চালন করেন, তবে অনির্দেশ্য পূর্বাভাস করা অসম্ভব। এই উপাদান প্রকৃতির পরিবর্তিত হতে পারে, তবে প্রতিযোগিতা, অর্থনীতি এবং বাজারে বহিরাগত শকগুলির উপর ভিত্তি করে ঝুঁকি হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, অনেক বছর ধরে বৃদ্ধি পাওয়ার পর, ব্লকবাস্টার Netflix এর কর্মক্ষমতা দ্বারা blindsided ছিল, যা খুব দ্রুত ব্লকবাস্টার এর বাজার শেয়ার এবং বিক্রয় eroded। একটি খুচরা আউটলেট একটি নতুন অবস্থান খুলতে পারে এবং দৃঢ় আর্থিক বৃদ্ধি প্রকল্প করতে পারে, কেবলমাত্র সরাসরি প্রতিদ্বন্দ্বী রাস্তায় জুড়ে খোলা থাকে, বিক্রয় এবং উপার্জন প্রভাবিত করে।
উপরন্তু, একটি কালো সোয়ান ইভেন্টটি সহজেই ভালভাবে প্রস্তুত আর্থিক পূর্বাভাস প্রদান করতে পারে। একটি কালো সোয়ান ইভেন্টটি এমন একটি অসম্ভাব্য ঘটনা যা তিনটি কারণ প্রদর্শন করে - এটি পূর্বাভাস করা অসম্ভব, এটি একটি বিশাল প্রভাব বহন করে এবং এর শক মানটি অত্যাশ্চর্য, কারণ লোকেরা এমন ঘটনা ঘটতে পারে না।