Prognozowanie popytu

W dzisiejszym niestabilnym środowisku globalnym organizacje stają przed bezprecedensowymi wyzwaniami w prognozowaniu popytu z powodu uporczywych zakłóceń na rynku, zmian polityki i zmienności makroekonomicznej. Od pandemii po wojny handlowe i zbliżające się ryzyko recesji, decydenci są coraz bardziej zobowiązani do przewidywania i dostosowywania się do wielu potencjalnych przyszłości. Tradycyjne metody prognozowania często zawodzą w takich środowiskach, są nadmiernie uzależnione od założeń liniowych i podatne na błędy poznawcze, zwłaszcza gdy w percepcji dominują żywe, ale rzadkie zdarzenia. Symulacja scenariusza lub prognozowanie warunkowe oferuje potężne rozwiązanie. Modelując szereg prawdopodobnych przyszłych scenariuszy i przypisując każdemu z nich prawdopodobieństwa, firmy mogą podejmować świadome, skorygowane do ryzyka decyzje oparte na danych, a nie na spekulacjach. Ta biała księga przedstawia mocne strony symulacji scenariusza w obliczu złożonych, niepewnych warunków i demonstruje jej zastosowanie przy użyciu kryzysów i obecnych zagrożeń rynkowych.

Dokładne prognozowanie popytu jest kamieniem węgielnym skutecznego łańcucha dostaw i planowania finansowego.Jednak w okresach charakteryzujących się dużą niepewnością — takich jak pandemia COVID-19, globalne napięcia handlowe czy kryzys finansowy — modele liniowe oparte na danych historycznych mogą stać się niewiarygodne. Rozwiązanie polega na ulepszeniu modeli prognoz za pomocą logiki warunkowej i symulacji, które badają, w jaki sposób popyt reaguje w różnych okolicznościach.

Standardowe metody prognozowania zazwyczaj opierają się na trendach historycznych, ostatnich tempie wzrostu i modelach regresji. Metody te:
- Walka z przerwami strukturalnymi (np. zachowania konsumentów po pandemii).
- Niedawne, żywe wydarzenia z nadwagą przy jednoczesnym niedocenianiu ryzyka o niskim prawdopodobieństwie, ale o dużym wpływie.
- Nie włącza złożonych relacji warunkowych lub pętli sprzężenia zwrotnego.

Symulacja scenariusza, znana również jako prognozowanie warunkowe, obejmuje budowę wielu różnych kontraktów terminowych opartych na różnych nakładach:
‍Projektowanie scenariusza: Kluczowe zmienne (np. stopy procentowe, taryfy, stopy infekcji) różnią się w prawdopodobnych granicach.
‍Kalibracja modelu: Każdy scenariusz jest przetwarzany za pomocą modelu przyczynowego lub statystycznego, który prognozuje popyt na podstawie warunków.
‍Przypisanie prawdopodobieństwa: Scenariuszom przypisuje się prawdopodobieństwa na podstawie wskaźników makroekonomicznych, oceny ekspertów lub sugerowanych sygnałów rynkowych.
‍Korzyści: Generuje rozkład wyników, a nie prognozę pojedynczą punktową. Zachęca do planowania w warunkach niepewności z wyraźną ekspozycją na ryzyko. Zmniejsza stronniczość związaną z nadmierną reakcją na żywe lub ostatnie wydarzenia.

A. Pandemia COVID-19 Prognozowanie warunkowe pozwoliło firmom modelować różne fale infekcji, różne poziomy ścisłości blokady i scenariusze zachowań konsumentów. Na przykład popyt na dobra trwałe wzrósł w nieoptymistycznych scenariuszach ponownego otwarcia, ale spadł pod wpływem powtarzających się założeń blokady.
‍B. Kryzys finansowy 2008 Modele popytu detalicznego i mieszkaniowego, które zintegrowały potencjalne wstrząsy dostępności kredytów i wskaźniki zaufania konsumentów, przewyższały te, które polegały wyłącznie na sprzedaży historycznej.
‍C. Transakcje USA-Chiny Firmy stosowały scenariusze wywołane taryfami do oceny przejścia kosztów, ponownego zaopatrzenia z dostawców zewnętrznych i strat w udziale w rynku. Ci, którzy wykorzystują symulacje scenariuszy, planowali lepsze i efektywniej dostosowywali strategie cenowe.
‍D. Przewidywane zmiany polityki (2025 r.) Ponieważ w głównych gospodarkach oczekuje się regulacji klimatycznej i zaostrzenia fiskalnego, symulacje są już wykorzystywane do testowania wrażliwości na popyt w ramach różnych cen emisji dwutlenku węgla, zielonych zachęt i systemów podatkowych dla konsumentów.

Gromadzenie danych: Zidentyfikuj wskaźniki kluczowe i sterowniki zewnętrzne.
‍Budynek modelu: Opracuj elastyczny model, który może przyjmować zmienne wejścia.
‍Opracowanie scenariusza: Współpracuj z ekonomistami i strategami, aby budować różnorodną, ale wiarygodną przyszłość.
‍Wykonanie symulacji: Uruchom MonteCarlo lub symulacje scenariuszy strukturalnych. Dla zaawansowanych użytkowników, takich jak ekonomiści zaznajomieni z MATLAB, zestaw narzędzi BEAR z EBC pozostaje preferowanym rozwiązaniem do modelowania scenariuszy. Jednak dla szerszego grona odbiorców biznesowych narzędzia były historycznie niedostępne - do niedawna. Indicio wypełnia tę lukę, uruchamiając nieintuicyjny, zautomatyzowany interfejs symulacji scenariuszy. Zapewnia najnowocześniejsze możliwości prognozowania bez konieczności głębokiej wiedzy statystycznej.Platforma Indicio bezproblemowo integruje się również z wewnętrznymi systemami przechowywania danych oraz wiodącymi narzędziami BI i planowania, umożliwiając zespołom wielofunkcyjnym podejmowanie świadomych decyzji przy użyciu wniosków opartych na scenariuszach.
‍Integracja decyzji: Przedstaw prognozy jako rozkłady z powiązanymi prawdopodobieństwami do planowania ważonego włączeniem.

Symulacja scenariusza reprezentuje transformacyjną zmianę w prognozowaniu popytu w warunkach niepewności. Przyjmując probabilistyczny sposób myślenia, firmy mogą lepiej przygotować się na nieoczekiwane, mądrze alokować zasoby i zachować elastyczność. W erze, w której zmiana jest jedyną stałą, warunkowe prognozowanie zapewnia przejrzystość potrzebną do pewnego poruszania się po złożoności.