पूर्वानुमान क्या है? पूर्वानुमान पिछले और वर्तमान Data के आधार पर भविष्य की भविष्यवाणी या अनुमान लगाने की प्रक्रिया है। व्यवसाय पूर्वानुमान को किसी व्यापार या अन्य Operation के कई भविष्य के पहलुओं का आकलन करने के लिए व्यापक रूप से एक विधि या तकनीक के रूप में माना जा सकता है। भविष्य के लिए योजना किसी भी संगठन के प्रबंधन का एक महत्वपूर्ण पहलू है, और छोटे व्यवसाय उद्यमों में कोई अपवाद नहीं है। पूर्वानुमान संभावित भविष्य की घटनाओं और संगठन के लिए उनके परिणामों के बारे में जानकारी प्रदान करता है। यह भविष्य की जटिलताओं और अनिश्चितता को कम नहीं कर सकता है। हालांकि, यह महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए प्रबंधन का विश्वास बढ़ाता है। तो, हम जो चर्चा कर रहे हैं वह है – पूर्वानुमान: अर्थ, परिभाषा, तत्व, महत्व, और तकनीकें।
इस लेख में, हम व्यापार योजना के लिए पूर्वानुमान पर चर्चा करेंगे: पूर्वानुमान का अर्थ, पूर्वानुमान की परिभाषा, पूर्वानुमान के तत्वों के बाद, पूर्वानुमान का महत्व, और अंत में पूर्वानुमान की तकनीक पर चर्चा करना। पूर्वानुमान वादा करने का आधार है। पूर्वानुमान कई सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करता है। इसलिए, इसे सांख्यिकीय विश्लेषण भी कहा जाता है। दरअसल, उनके आम तौर पर मामूली पूंजी संसाधन ऐसी योजना बनाते हैं जो विशेष रूप से महत्वपूर्ण होते हैं। 10 महत्वपूर्ण वित्तीय लेखांकन सीमाएं बेहतर समाधान के लिए सहायता करते हैं।
वास्तव में, छोटे और बड़े दोनों संगठनों की दीर्घकालिक सफलता इस बात से निकटता से बंधी है कि संगठन का प्रबंधन कितना अच्छा भविष्य में भविष्य के परिदृश्यों से निपटने के लिए उचित रणनीति विकसित करने में सक्षम है। अंतर्ज्ञान, अच्छा निर्णय, और इस बारे में जागरूकता कि उद्योग और राष्ट्रीय अर्थव्यवस्था कितनी अच्छी तरह से कर रही है, एक व्यापारिक कंपनी के प्रबंधक को भविष्य के बाजार और आर्थिक रुझानों की भावना दे सकती है। फिर भी, भविष्य के बारे में एक सटीक और उपयोगी संख्या में बदलाव करना आसान नहीं है, जैसे अगले वर्ष की बिक्री मात्रा या उत्पादन की प्रति इकाई कच्चे माल की लागत। पूर्वानुमान विधियां व्यवसाय संचालन के ऐसे कई भविष्य के पहलुओं का अनुमान लगाने में मदद कर सकती हैं।
जैसा कि हम जानते हैं कि योजना “आज निर्णय लेने का एक व्यवस्थित आर्थिक और तर्कसंगत तरीका है जो कल प्रभावित करेगा”, फिर भविष्यवाणी नियोजन प्रक्रिया का एक अभिन्न हिस्सा बन जाती है, विशेष रूप से, रणनीतिक योजना जो प्रकृति में लंबी दूरी है।
Lyndall Unrwick पूर्वानुमान परिभाषित किया क्योंकि यह हर कल्पनीय व्यापार निर्णय में कुछ हद तक शामिल है। वह व्यक्ति जो व्यवसाय शुरू करता है, अपने उत्पादों के लिए भविष्य की मांग का आकलन कर रहा है। वह व्यक्ति जो अगले छह महीनों या बारह महीनों के लिए एक उत्पादन कार्यक्रम निर्धारित करता है, वह आमतौर पर भविष्य की मांग की कुछ गणना पर आधारित होता है। वह आदमी, जो कर्मचारियों को संलग्न करता है, और विशेष रूप से युवा कर्मचारी, आमतौर पर भविष्य की संगठनात्मक आवश्यकताओं की नजर रखते हैं।
व्यापार पूर्वानुमान भविष्य के पाठ्यक्रम के बारे में अनुमानों को चित्रित करने के उद्देश्य से अतीत और वर्तमान स्थितियों के व्यवस्थित विश्लेषण को संदर्भित करता है। Louis Allen पूर्वानुमान को परिभाषित करता है, “ज्ञात तथ्यों से अनुमान से भविष्य की जांच करने का एक व्यवस्थित प्रयास।”
Neter and Wasserman have defined forecasting as:
“Business forecasting refers to the statistical analysis of the past and current movement in the given time series so as to obtain clues about the future pattern of those movements.”
“व्यापार पूर्वानुमान भविष्यवाणी श्रृंखला के पिछले और वर्तमान आंदोलन के सांख्यिकीय विश्लेषण को संदर्भित करता है ताकि उन आंदोलनों के भविष्य के पैटर्न के बारे में सुराग प्राप्त हो सके।”
Corporate Finance के सिद्धांतों में Richard Brealey and Stewart Myers को चेतावनी दी, “बिल्कुल सही सटीकता उपलब्ध नहीं है।” “अगर ऐसा होता है, तो योजना बनाने की आवश्यकता बहुत कम होगी। फिर भी, फर्म को सबसे अच्छा करना चाहिए। पूर्वानुमान को यांत्रिक अभ्यास में कम नहीं किया जा सकता है। पिछले Data के लिए निष्क्रिय Extrapolation या Fitting रुझान सीमित मूल्य हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि भविष्य में अतीत की तरह होने की संभावना नहीं है कि नियोजन की आवश्यकता है। उनके फैसले को पूरक करने के लिए, पूर्वानुमानकर्ता विभिन्न Data स्रोतों और भविष्यवाणियों के तरीकों पर भरोसा करते हैं। “
उदाहरण के लिए, आर्थिक और उद्योग के माहौल के पूर्वानुमान में अर्थमितिक मॉडल का उपयोग शामिल हो सकता है जो आर्थिक चर के बीच बातचीत का खाता लेते हैं। अन्य मामलों में, फौजदारी समय श्रृंखला का विश्लेषण और प्रक्षेपण करने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग कर सकती है। मांग के पूर्वानुमान आर्थिक माहौल के इन अनुमानों को आंशिक रूप से प्रतिबिंबित करेंगे, लेकिन वे औपचारिक मॉडल पर भी आधारित हो सकते हैं कि विपणन विशेषज्ञों ने खरीदार व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए विकसित किया है या हाल ही के उपभोक्ता सर्वेक्षणों पर फर्म के पास पहुंच है।
पूर्वानुमान प्रक्रिया के निम्नलिखित तत्व:
य़े हैं:
अब, प्रत्येक को समझाएं:
समूह कार्य तैयारी के लिए कंपनी, उसके उत्पादों, बाजार हिस्सेदारी, इसकी संगठनात्मक संरचना, और उद्योग का एक संपूर्ण अध्ययन, जांच और विश्लेषण की आवश्यकता होती है। जांच में इन सभी कारकों के पिछले प्रदर्शन, समय की अवधि में उनके विकास और उनके अंतर-संबंधों और अंतर-निर्भरता की सीमा शामिल होगी। इसका उद्देश्य एक आधार बनाना है जिस पर भविष्य के अनुमान आधारित हो सकते हैं।
व्यापार की भविष्य की प्रत्याशा को पिछले Data से संगठन के साथ-साथ संगठन, बिक्री कर्मियों और अन्य विशेषज्ञों के इनपुट से उचित रूप से गणना की जा सकती है। यह पूर्वानुमान मुख्य कर्मियों की भागीदारी के साथ विकसित किया गया है और आधिकारिक तौर पर सभी को सूचित किया जाता है। इस प्रकार ये सभी लोग इस पूर्वानुमान से किसी भी विचलन के लिए इन पूर्वानुमानों और उत्तरदायित्व को पूरा करने की ज़िम्मेदारी मानते हैं।
भविष्य के वर्षों में पूर्वानुमान अनुमान बेंचमार्क प्रदान करते हैं जिसके खिलाफ वास्तविक विकास और परिणामों को मापा जा सकता है और तुलना की जा सकती है। यदि दोनों, एक तरफ या दूसरे के बीच महत्वपूर्ण भिन्नताएं हैं, तो ऐसे विचलन के कारणों की जांच और विश्लेषण किया जा सकता है।
किसी भी विचलन के प्रकाश में, पूर्वानुमान को यथार्थवादी होने के लिए परिष्कृत किया जा सकता है। यदि आवधिक मूल्यांकन के दौरान कुछ स्थितियां बदल गई हैं, तो चर के नए मान अनुमानों में शामिल किए जा सकते हैं।
इस प्रकार, इन निरंतर संशोधन और परिशोधन और सुधार पूर्वानुमान में अनुभव और कौशल में शामिल होंगे, क्योंकि पूर्वानुमान में दक्षता केवल अभ्यास और अनुभव के माध्यम से प्राप्त की जा सकती है। उपरोक्त तत्व पूर्वानुमान की समस्या के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण इंगित करते हैं। भौतिकता के रूप में, ये तत्व किसी भी शोध प्रक्रिया में पाए जाते हैं।
पूर्वानुमान के महत्व में निम्नलिखित प्रमुख बिंदु शामिल हैं:
निम्नलिखित पूर्वानुमान तकनीक को दो प्रमुख श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है:
निम्नलिखित तकनीकें तीन प्रकार हैं:
अब, समझाता है:
विशेषज्ञ राय की जूरी को कभी-कभी डॉल्फी तकनीक के रूप में जाना जाता है; “विशेषज्ञों” के एक पैनल से विचारों या अनुमानों की मांग करना शामिल है जो चर के अनुमान के बारे में जानकार हैं। बिक्री या मांग पूर्वानुमान के निर्माण में उपयोगी होने के अलावा, इस दृष्टिकोण का उपयोग भविष्य के तकनीकी विकास की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। यह विधि तेजी से कम महंगी है और यह किसी भी विस्तृत आंकड़ों पर निर्भर नहीं है और विशेष दृष्टिकोण में लाती है।
इस दृष्टिकोण में बिक्री बल की राय शामिल है और इन विचारों को मुख्य रूप से भावी बिक्री की भविष्यवाणी के लिए विचार किया जाता है। उपभोक्ताओं के करीब होने वाले लोगों की बिक्री, अपने क्षेत्रों में भविष्य की बिक्री का अनुमान लगा सकता है। इन और बिक्री प्रबंधकों की राय के आधार पर, भविष्य की बिक्री की उचित प्रवृत्ति की गणना की जा सकती है।
ये पूर्वानुमान शॉर्ट-रेंज प्लानिंग के लिए अच्छे हैं क्योंकि बिक्री के लोग लंबे समय तक चलने वाले रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त परिष्कृत नहीं हैं। “जमीनी” दृष्टिकोण के रूप में जाना जाने वाला यह तरीका उत्पाद, क्षेत्र, ग्राहक इत्यादि के आसान टूटने के लिए खुद को उधार देता है, जो भविष्यवाणी को और अधिक व्यापक और व्यापक बनाता है।
इस प्रकार की भविष्यवाणी तकनीक कंपनी के बाहर जाना है और ग्राहकों से उनकी भविष्य की खरीद योजनाओं के बारे में व्यक्तिपरक राय लेना है। बिक्री प्रतिनिधि अपने ग्राहकों या संभावित ग्राहकों को कंपनी की आपूर्ति और सेवाओं के लिए भविष्य की जरूरतों के बारे में बता सकते हैं। मौजूदा या संभावित ग्राहकों की राय प्राप्त करने के लिए डायरेक्ट मेल प्रश्नावली या टेलीफोन सर्वेक्षण का उपयोग किया जा सकता है।
इसे “सर्वेक्षण विधि” या “विपणन अनुसंधान विधि” के रूप में भी जाना जाता है जहां जानकारी संबंधित है। ग्राहक खरीद वरीयताएं, विज्ञापन प्रभावशीलता और विशेष रूप से उपयोगी है जहां लक्षित बाजार छोटे उत्पादों जैसे कि औद्योगिक उत्पादों के खरीदारों, और जहां ग्राहक सहकारी हैं।
मात्रात्मक तकनीक पिछले Data और इसके रुझानों के विश्लेषण पर आधारित होती है। ये तकनीक भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण और अन्य गणितीय मॉडल का उपयोग करती हैं।
इनमें से कुछ तकनीकें हैं:
अब, समझाता है:
समय श्रृंखला विश्लेषण में ऐतिहासिक श्रृंखला की विभिन्न घटकों, जैसे प्रवृत्ति, मौसमी विविधता, चक्रीय विविधताएं, और यादृच्छिक विविधताओं में अपघटन शामिल है। समय श्रृंखला विश्लेषण सूचकांक संख्या का उपयोग करता है लेकिन यह बैरोमेट्रिक तकनीक से अलग है। बैरोमेट्रिक तकनीक में, भविष्य की संकेत श्रृंखला से भविष्यवाणी की जाती है, जो आर्थिक परिवर्तन के बैरोमीटर की सेवा करता है। समय श्रृंखला विश्लेषण में, भविष्य को अतीत के विस्तार के रूप में लिया जाता है।
जब एक समय श्रृंखला के विभिन्न घटकों को अलग किया जाता है, तो किसी विशेष घटना की भिन्नता, अध्ययन के अधीन विषय मूल्य कहता है, समय के दौरान ज्ञात किया जा सकता है और भविष्य के बारे में प्रक्षेपण किया जा सकता है। एक प्रवृत्ति समय की अवधि के दौरान जानी जा सकती है, जो भविष्य के लिए भी सच हो सकती है। हालांकि, समय श्रृंखला विश्लेषण का पूर्वानुमान पूर्वानुमान के आधार के रूप में किया जाना चाहिए जब Data लंबे समय तक उपलब्ध हो और प्रवृत्ति और मौसमी कारकों द्वारा प्रकट प्रवृत्तियों काफी स्पष्ट और स्थिर हों।
परस्पर निर्भर प्रतिगमन समीकरणों की एक प्रणाली का उपयोग करें जो फर्म की बिक्री, लाभ इत्यादि के कुछ आर्थिक संकेतकों से संबंधित है। डाटा सेंटर या बाहरी आर्थिक कारक और आंतरिक व्यावसायिक कारक सांख्यिकीय विधियों के साथ व्याख्या करते हैं। अक्सर कंपनियां कॉर्पोरेट अर्थेट्रिक मॉडल के एक प्रमुख हिस्से के रूप में राष्ट्रीय या क्षेत्रीय अर्थमित मॉडल के परिणामों का उपयोग करती हैं। हालांकि ऐसे मॉडल भविष्यवाणी में उपयोगी हैं, लेकिन उनका मुख्य उपयोग “क्या होगा” का जवाब देने में होता है? प्रशन। ये मॉडल कंपनी के प्रदर्शन और बिक्री पर कंपनी के कारोबार के प्रमुख हिस्सों में जांच करने और प्रबंधन के लिए अनुमति देते हैं।
प्रतिगमन विश्लेषण सांख्यिकीय समीकरणों को एक या अधिक ‘स्वतंत्र’ चर के आधार पर बिक्री मात्रा जैसे कुछ चर का अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसका मानना है कि इसके साथ कुछ संबंध है।
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