Nguyên nhân của dự báo xấu là gì?

Dự đoán nổi tiếng là không chính xác. Một số người đã đi xa đến mức cho rằng một con tinh tinh với bảng phi tiêu có thể cung cấp một dự báo đáng tin cậy. Mặc dù dự báo đã trở nên kỹ thuật và thống kê hơn trong những năm gần đây, nó vẫn được kiểm tra bởi những hạn chế của người dự báo và phương pháp được sử dụng. Nếu những thiếu sót này có thể được xác định, thì có thể bồi thường, nhưng nhận ra chúng không phải lúc nào cũng dễ dàng.

Chân trời

Dự báo trở nên kém chính xác hơn trong tương lai xa hơn dự đoán. Các sự kiện của tháng hoặc quý tiếp theo dễ dàng được dự đoán. Giống như dự báo thời tiết dựa trên xác suất - 20% khả năng mưa - một dự báo kinh doanh tốt nên bao gồm một loạt các xác suất. Phạm vi phải được mở rộng để bao gồm sự lây lan giữa kết quả tốt nhất và tồi tệ nhất. Hầu hết các nhà dự báo không làm điều này và nếu họ làm, hầu hết mọi người diễn giải dự báo sẽ chỉ tập trung vào một con số - thường là lạc quan nhất.

Xu hướng

Mọi người đều có một thế giới quan bị ảnh hưởng bởi nền giáo dục, văn hóa và môi trường kinh doanh. Trong khi người ta có thể làm mọi nỗ lực để trở thành khách quan, thì đó là một nhiệm vụ bất khả thi. Một chủ doanh nghiệp bắt đầu một liên doanh mới đương nhiên sẽ lạc quan về các cơ hội tăng trưởng. Trong trường hợp này, sự lạc quan phải được kiểm soát. Xu hướng cũng có thể hoạt động từ phía đối diện. Một số doanh nghiệp không muốn vẽ một dự báo lạc quan. Nếu triển vọng của họ là sai, các nhà đầu tư sẽ có nhiều khả năng đặt câu hỏi về khả năng quản lý của công ty. Nhưng nếu các dự án quản lý có cái nhìn bi quan, các nhà đầu tư sẽ hài lòng khi kết quả sáng sủa hơn.

Thay đổi mẫu

Dự đoán dễ nhất là dựa trên xu hướng trong quá khứ và giả định rằng chúng sẽ tiếp tục trong tương lai. Đây có thể là một giả định hợp lệ trong một khoảng thời gian ngắn, nhưng cuối cùng đường xu hướng sẽ thay đổi. Xác định và dự đoán các bước ngoặt là một trong những khía cạnh khó khăn nhất của dự báo. Càng đi sâu vào tương lai, càng có nhiều khả năng những sự kiện không lường trước sẽ làm sai lệch triển vọng. Kiến thức về các sự kiện trong quá khứ có thể giúp xác định các chu kỳ, nhưng đôi khi các chu kỳ thậm chí không lặp lại.

Dữ liệu xấu

Dự báo định lượng dựa trên dữ liệu lịch sử có thể bị sai lệch nếu dữ liệu không đủ hoặc xấu. Một ví dụ cực đoan, người ta không thể đưa ra dự đoán chính xác năm năm nếu nó chỉ dựa trên dữ liệu của một năm. Và thậm chí sau đó dự báo có thể là thiếu sót. Một vấn đề dữ liệu khác có thể phát sinh nếu dự báo dựa trên các giả định bị lỗi. Trong tình huống này, dữ liệu tốt được sử dụng sai để tạo ra một dự báo xấu. Chỉ đánh giá quan trọng mới có thể đảm bảo rằng một dự báo là chính xác như nó có thể.