O Que Significa Previsão? Técnicas De Previsão

O Que Significa Previsão?

Previsão é uma metodologia que emprega dados históricos para fazer estimativas informadas que preveem a direção das tendências futuras.

As organizações recorrem à previsão para decidir como distribuir seus orçamentos ou planejar gastos futuros, geralmente com base na demanda esperada por seus produtos e serviços.

Como Funciona a Previsão

Os investidores aplicam técnicas de previsão para avaliar se eventos que influenciam uma empresa, como projeções de vendas, terão um impacto positivo ou negativo no valor das suas ações. A previsão serve também como um marco crucial para empresas que precisam de uma visão de longo prazo sobre suas operações.

Analistas de mercado utilizam a previsão para projetar mudanças em indicadores econômicos, como o Produto Interno Bruto (PIB) ou taxas de desemprego, para os próximos meses ou anos. Além disso, estatísticos podem usar previsões para avaliar os efeitos potenciais de alterações nos processos empresariais. Por exemplo, a coleta de dados sobre como a alteração dos horários de funcionamento ou das condições de trabalho afeta a satisfação dos clientes e a produtividade dos colaboradores. Essas análises são usadas para apresentar estimativas de lucro, que são frequentemente compiladas em um consenso. Se os lucros reais divulgados desviarem dessas estimativas, isso pode influenciar significativamente o preço das ações da empresa.

No contexto da previsão, os economistas fazem suposições sobre a situação em análise antes de determinar as variáveis relevantes. Com base nessas variáveis, seleciona-se um conjunto de dados adequado que é usado para manipular e analisar as informações. Após a análise, a previsão é estabelecida e segue-se um período de verificação, onde ela é comparada com os resultados reais para refinar o modelo de previsão para uso futuro.

Técnicas de Previsão

De modo geral, as técnicas de previsão podem ser classificadas em qualitativas ou quantitativas. Os métodos quantitativos excluem opiniões de especialistas e baseiam-se em dados estatísticos e informações quantificáveis. Modelos de previsão quantitativa abrangem técnicas de séries temporais, descontos, análise de indicadores antecedentes ou posteriores e modelagem econométrica, que busca estabelecer relações causais.

Técnicas Qualitativas

Os modelos qualitativos de previsão são eficazes para gerar previsões de curto prazo, baseando-se intensamente em opiniões de especialistas. Modelos qualitativos incluem entrevistas, visitas ao local, pesquisas de mercado, enquetes e o método Delphi, que coleta e agrega as opiniões de especialistas.

A coleta de dados para análise qualitativa pode ser um processo desafiador e demorado. CEOs de grandes corporações, por exemplo, muitas vezes não estão disponíveis para responder chamadas de investidores individuais ou conduzir visitas às suas instalações. Contudo, é possível obter insights por meio da análise de notícias e dos registros corporativos, que revelam as estratégias e filosofias dos gestores.

Análise de Série Temporal

A análise de série temporal examina dados históricos e a interação entre variáveis ao longo do tempo. Essas relações estatísticas são extrapoladas para o futuro para gerar previsões, incluindo intervalos de confiança que ajudam a estimar a probabilidade de os resultados reais se encaixarem nessas projeções. Como em todos os métodos de previsão, o sucesso deste método não pode ser completamente assegurado.

O Modelo Box-Jenkins é uma abordagem estabelecida para prever intervalos de dados, baseando-se em entradas de uma série temporal específica. Utiliza três componentes principais: autorregressão, diferenciação e médias móveis. Outro método, a análise de intervalo reescalonado, é empregado para detectar e quantificar persistência, aleatoriedade ou reversão à média em dados de séries temporais, ajudando a prever se uma tendência é provável de continuar ou se reverterá.

Geralmente, previsões de séries temporais consideram análises de tendências, flutuações cíclicas e fatores sazonais.

Inferência Econométrica

Uma abordagem quantitativa alternativa envolve a análise de dados transversais para explorar correlações entre variáveis, embora estabelecer causalidade possa ser desafiador e, por vezes, ilusório. Esta é a essência da análise econométrica, que frequentemente recorre a modelos de regressão.

O uso de variáveis instrumentais, quando disponíveis, pode reforçar a validade de inferências causais.

Por exemplo, um analista pode estudar as receitas de uma empresa em relação a indicadores econômicos, como inflação e desemprego, observando alterações nos dados financeiros ou estatísticos para determinar interações entre múltiplas variáveis. Assim, uma previsão de vendas pode ser fundamentada em dados diversos, como demanda agregada, taxas de juros, participação no mercado e orçamento de marketing.

Escolhendo o Método de Previsão Correto

A seleção do método de previsão adequado depende da natureza e da abrangência do que se deseja prever. Métodos qualitativos, embora mais custosos e demorados, podem fornecer previsões altamente precisas em contextos restritos, como no lançamento de um novo produto e sua recepção pelo mercado.

Para análises mais ágeis e abrangentes, os métodos quantitativos são frequentemente preferidos. Com o auxílio de softwares estatísticos modernos, grandes volumes de dados podem ser processados rapidamente. Contudo, análises mais complexas e abrangentes tendem a ser mais custosas.

Portanto, os responsáveis pela previsão muitas vezes realizam uma análise de custo-benefício para determinar qual método oferece a melhor relação entre custo e eficácia na geração de previsões precisas. Além disso, a combinação de técnicas pode oferecer uma sinergia que aprimora a confiabilidade das previsões.

Conclusão

A previsão de negócios desempenha um papel fundamental na estratégia e no planejamento empresarial, oferecendo insights valiosos que ajudam gestores a tomar decisões informadas sobre o futuro. Embora existam desafios significativos e limitações associados à precisão das previsões, devido à natureza inerentemente imprevisível do futuro e às variáveis envolvidas, a adoção de métodos qualitativos e quantitativos robustos pode aumentar consideravelmente a confiabilidade dessas projeções.

A escolha da técnica de previsão mais adequada depende da natureza específica das informações requeridas, do contexto em que serão aplicadas e da disponibilidade de dados precisos e relevantes. Ao equilibrar esses fatores com uma compreensão das limitações inerentes a cada método, as organizações podem maximizar as chances de sucesso em suas estratégias de previsão e, por consequência, em suas decisões de negócios.

Perguntas Frequentes

O que é previsão de negócios?

A previsão de negócios envolve a elaboração de suposições e estimativas sobre o futuro desempenho de indicadores comerciais específicos, como o crescimento das vendas, ou variáveis macroeconômicas, como a expansão do Produto Interno Bruto (PIB) em períodos futuros. Este processo se apoia em métodos quantitativos e qualitativos para aprimorar a precisão dessas previsões. Gestores utilizam essas projeções para direcionar decisões de alocação de recursos, avaliar a viabilidade de aquisições, expansões ou reduções de operações. Além disso, essas previsões são frequentemente comunicadas ao público como parte de orientações sobre os lucros futuros da empresa.

Quais são algumas limitações da previsão?

A principal limitação da previsão reside na sua base fundamental: a incerteza do futuro. Portanto, qualquer previsão é essencialmente uma conjectura informada. A confiabilidade dessas previsões depende da precisão dos dados e dos modelos utilizados; dados incorretos levam a resultados inúteis, descritos popularmente como “lixo entra, lixo sai”. Mesmo com dados de qualidade, previsões são tipicamente baseadas em tendências históricas, que podem não se repetir no futuro devido a mudanças nas condições ou eventos atípicos, como crises econômicas ou desastres naturais.

Quais são as principais técnicas de previsão?

As técnicas de previsão são divididas em qualitativas e quantitativas, cada uma com suas próprias metodologias específicas.

As técnicas qualitativas podem incluir entrevistas, visitas in loco, uso do método Delphi para coletar e sintetizar opiniões de especialistas, grupos focais e análise de textos de documentos financeiros e notícias.

Por outro lado, as técnicas quantitativas frequentemente se baseiam em modelos estatísticos que utilizam séries temporais ou dados transversais para realizar análises como regressão econométrica e inferência causal, quando dados relevantes estão disponíveis.