Методы прогнозирования доходов, используются для определения будущих потоков доходов, будь то прогнозы продаж в бизнесе или оценка доходов, получаемые от налогов для государственной организации. Способность точно оценить, сколько ожидается доходов, является жизненно важным для успешного построения годового бюджета, оценки дефицита, и оценки потенциальных направлений для роста. Те кто делает прогноз выручки, полагаются на методы расчета их результатов, и результаты могут выделяться в зависимости от того, какой метод используется.
Субъективное прогнозирование
Один из наиболее часто используемых методов прогнозирования, по мнению авторов Thomas A. Гаррет и John C. Leatherman, является «субъективное прогнозирование.» Субъективное прогнозирование в меньшей степени зависит от данных и больше полагается на оценку человека или комитета, основываясь на прошлом опыте или, может быть, с последними тенденциями. По словам Гарретта и Leatherman, такое прогнозирование работает лучше всего, когда эти условия будут непредсказуемы или быстро меняются. Хорошим примером могут быть продажи в условиях быстро меняющегося или непостоянного рынка, таких, как электроника или мода. Недостатки этого типа прогнозирования могут вводить давление извне, чтобы повысить прогнозы доходов, принимая «желаемое за действительное» и нацелится чересчур высоко, или из-за личного ущерба, направленного чересчур низко. Субъективное прогнозирование опирается больше на человеческую интуицию, а не факты и тенденции, и может, как правило, быть слишком субъективным.
Консенсус прогноза
Как и субъективное прогнозирования, консенсус прогноза опирается на экспертные суждения, а не на жёсткие цифры. Консенсус прогноза вращается вкруг небольшой группы «экспертов», опытных в характере бизнеса или деятельности. Образец того, как это может быть использован небольшой муниципалитет, набрать группу местных специалистов по недвижимости опытных на рынке, чтобы судить о росте недвижимости. Их мнения и познания помогут проекту, сколько налоговых доходов получит муниципалитет, может поддержать рассчитать налоги с продаж нового жилья. Такое прогнозирование работает особенно хорошо, когда имеется немного исторических данных в базе результатов, как, например, при разработке прогноза доходов для новой линейки продукции, нового рынка, или, возможно, налогообложение доходов для нового жилищного строительства. Консенсус прогноз, в частности, и субъективное прогнозирование, в общем-то, тоже эффективные дополнения для других форм прогнозирования, особенно тех, которые опираются на достоверные данные.
Временные ряды серии прогнозирования
Многие прогнозисты ищут «истину в цифрах» и будут ориентироваться на методы прогнозирования с использованием временных рядов. Прогноз временных рядов использует тенденции, основанные на исторических данных, собранных в течение нескольких лет. Синоптики опираясь на эту философию смотрят на данные, меняющиеся с течением времени. Такие вопросы, как цикличность и сезонность, могут воздействовать на результаты прогнозирования. Так, местный магазин мороженого, может рассчитывать на летние месяцы для того, что бы получить долю выручки от продаж летом. Обладатель компании будет нанимать больше персонала и стоимость товара будет складываться на основе допущения, что выручка будет увеличиваться в течение этого сезона. Посмотрите на торговые циклы, такие, как ранняя весна для магазинов домашнего обихода и планируйте продажи и нанимайте больше рабочих. Другие факторы, влияющие на временные ряды, эти методы включают в себя случайные события. Синоптики глядят на пророчество цен на сырьевые товары, такие как бензин, возможно, им придется учитывать фактор политических потрясений и стихийных бедствий, а также потребительский спрос. Те рынки, которые являются более стабильными и имеют последовательную историю продаж и выручки не намного лучше, с того времени, когда серия модели может точно предсказать модели доходов гораздо больше, чем на тех рынках, которые находятся во власти случайных событий.
