Prognoza długoterminowa

Prognoza długoterminowa, w ekonomii, to proces polegający na próbie przewidzenia przyszłego stanu jakiegoś zjawiska lub procesu (np. gospodarki, pogody, konkretnych trendów itd.) przy użyciu kombinacji ważnych i powszechnie stosowanych wskaźników oraz budowaniu modeli statystycznych (M. Cieślak (red.) 1993).

Prognozowanie długoterminowe dotyczy okresu od sześciu miesięcy do pięciu lat. Umożliwia ono panoramiczne spojrzenie na potrzeby finansowe firmy (organizacji, państwa itp.) i dostępność nadwyżek inwestycyjnych w przyszłości. Trafność długoterminowych prognoz makroekonomicznych w istotny sposób wpływa na stabilność długu publicznego i systemów zabezpieczenia społecznego. W prognozach długoterminowych nie da się jednak uniknąć znacznej niepewności ponieważ trudno jest ilościowo ocenić przyszły rozwój nowych innowacji i ich rozpowszechnienie. Ponadto występuje wiele nieprzewidywalnych zdarzeń, takich jak kryzysy finansowe, konflikty międzynarodowe czy poważne klęski żywiołowe (P. Dittmann 2004).

Zastosowanie prognozy długoterminowej

Długoterminowe prognozy ekonomiczne są ukierunkowane na przewidywanie kwartalnego lub rocznego tempa wzrostu PKB - najwyższej rangi liczby makro, na której wiele firm i rządów opiera swoje decyzje dotyczące inwestycji, zatrudniania, wydatków i innych ważnych polityk mających wpływ na ogólną aktywność gospodarczą (M. Cieślak (red.) 1993).

Osoby zarządzające przedsiębiorstwami polegają na długoterminowych prognozach ekonomicznych, wykorzystując je jako przewodnik do planowania przyszłej działalności operacyjnej. Firmy sektora prywatnego mogą zatrudniać własnych ekonomistów, którzy koncentrują się na prognozach najbardziej istotnych dla ich działalności (np. firma spedycyjna, która chce wiedzieć, w jakim stopniu wzrost PKB jest napędzany przez handel). Mogą też polegać na specjalistach związanych z ośrodkami analitycznymi lub konsultantach (P. Dittmann 2004).

Zrozumienie przyszłości jest ważne również dla urzędników państwowych ponieważ pomaga im określić jaką politykę fiskalną i monetarną należy wdrożyć. Specjaliści zatrudnieni przez władze federalne, stanowe lub lokalne odgrywają kluczową rolę, pomagając decydentom w ustalaniu parametrów wydatków i podatków (P. Dittmann 2004).

Sposób przygotowania prognozy długoterminowej

Generalnie, do prognoz długoterminowych stosowana jest metoda skorygowanego dochodu netto. Dane potrzebne do przygotowania prognozy skorygowanego dochodu netto są pozyskiwane z budżetów korporacyjnych. Metoda dochodu netto pozwala monitorować zmiany w kapitale obrotowym i przewidywać potrzeby finansowe. Główną wadą tej metody jest to, że nie pozwala ona na śledzenie poszczególnych przepływów pieniężnych, mimo że jest doskonałym narzędziem służącym do pokazywania łącznego wpływu przepływów pieniężnych (Z. Pawłowski 1973).

Zalety prognozowania długoterminowego

Prognozowanie długoterminowe pomaga uniknąć niespodziewanych przeszkód i ograniczyć różnego rodzaju ryzyka (J. Armstrong, F. Collopy 1998). Do zalet prognozowania długoterminowego należy (K. Poradowska 2007):

• możliwość pomnażania zysków poprzez utrzymywanie rezerw gotówkowych,
• możliwość planowania z wyprzedzeniem nakładów na projekty związane z wydatkami kapitałowymi, pomagająca zachować bezpieczeństwo ekonomiczne,
• możliwość podejmowania działań zmierzających do osiągnięcia celów inwestycyjnych zwiększająca rentowność,
• możliwość oceniania wariancji w celu śledzenia wyników,
• możliwość zrozumienia wariancji w prognozach i dotarcie do głównego punktu błędu w celu wprowadzenia korekt i ograniczenia ryzyka,
• możliwość bardziej efektywnego zarządzania aktywami,
• możliwość realizowania przeglądu jakości, terminów aktualizacji lub wymiany aktywów pozwalających oszczędzać na nowe nabytki i znaleźć nabywców na aktywa amortyzowane,
• uporządkowanie delewarowania i lewarowania,
• eliminacja konieczności utrzymywania wyższego bufora gotówkowego pozwalająca zaoszczędzić koszty odsetek.

Wady prognozowania długoterminowego

Mimo że długoterminowe prognozy makroekonomiczne w istotny sposób wpływają na stabilność długu publicznego i systemu ubezpieczeń społecznych, nie da się w nich uniknąć znacznej niepewności (J. Armstrong, F. Collopy 1998). Wraz ze wzrostem czasu trwania prognozy maleje jej dokładność.

Oto niektóre wady prognozowania długoterminowego (K. Poradowska 2007):

• silosowe dane w Excelu stanowią wąskie gardła - rozdrabnianie i konsolidacja danych w jednym arkuszu głównym z różnych arkuszy Excela jest pracochłonne i zmniejsza widoczność,
• nieprzewidywalny charakter gospodarki - prognozy długoterminowe są zawsze mało wiarygodne ze względu na nieprzewidziane pogorszenie koniunktury gospodarczej,
• brak informacji historycznych - może spowodować spustoszenie w firmach, które nie mają wystarczających danych historycznych; jeśli prognozy okażą się nietrafne, firma może ponieść konsekwencje finansowe,
• brak odpowiedniego zestawu technologii- idealne opracowanie prognozy sprowadza się do wyboru najlepiej dopasowanej metody prognozowania, ale trudno jest wybrać technologię automatyzacji prognozowania środków pieniężnych, która byłaby najbardziej odpowiednia dla danej firmy.

Bibliografia

• Armstrong J., Collopy F. (1998), Integration of Statistical Methods and Judgment for Time Series Forecasting, University of Pennsylvania, New York.
• Cieślak M. (red.) (1993), Prognozowanie gospodarcze, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego, Wrocław.
• Dittmann P. (2004), Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie, Wydawnictwo Oficyna Ekonomiczna, Kraków.
• Nazarko J. (red.) (2018), Prognozowanie w zarządzaniu przedsiębiorstwem, Wydawnictwo Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Białystok.
• Pawłowski Z. (1973), Prognozy ekonometryczne, Wydawnictwo PWN, Warszawa.
• Piotrowski P. (2013), Prognozowanie w elektroenergetyce w różnych horyzontach czasowych, Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej, Warszawa.
• Poradowska K. (2007), Modelowanie i prognozowanie gospodarki narodowej, Prace i Materiały Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego nr 5/2007, Sopot.
• Skoczylas T. (2013), Modelowanie i prognozowanie zmienności przy użyciu modeli opartych o zakres wahań, Czasopismo Ekonomia nr 35. Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.
• Timofiejuk I. (2002), O prognozach, Czasopismo Ekonomia nr 7, Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.

Autor: Anna Malik