나쁜 예측의 원인은 무엇입니까?

예측은 부정확하게 악명이 높습니다. 다트 판이있는 침팬지가 믿을만한 예측을 제공 할 수 있다고 제안하는 사람들도 있습니다. 최근 몇 년 동안 예측은 기술적으로나 통계적으로 변해가고 있지만, 예측 전문가의 한계와 사용 된 방법론에 의해 여전히 점검됩니다. 이러한 단점을 식별 할 수 있다면 보상을 할 수는 있지만 인식하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다.

수평선

미래 예측이 예측 될수록 예측 정확도는 떨어집니다. 다음 달 또는 분기의 이벤트는 쉽게 예측됩니다. 날씨 예보가 비가 내릴 확률 20 % 확률을 기반으로하는 것처럼 좋은 비즈니스 예측에는 다양한 확률이 포함되어야합니다. 최상의 결과와 최악의 결과 사이의 스프레드를 포함하도록 범위를 확장해야합니다. 대부분의 예측가들은 이것을하지 않으며, 예측을 해석하는 대부분의 사람들은 단 하나의 숫자에 초점을 맞 춥니 다. 보통 가장 낙관적입니다.

편견

누구나 육성, 문화 및 비즈니스 환경의 영향을받는 세계관이 있습니다. 누구나 객관적으로 노력할 수는 있지만 불가능한 일입니다. 새로운 벤처 사업을 시작하는 사업자는 당연히 성장 기회에 대해 낙관적 인 태도를 취할 것입니다. 이 경우, 낙관주의가 정당화되어야합니다. 편향은 반대쪽에서도 작용할 수 있습니다. 일부 기업은 낙관적 인 예측을 그리는 것을 꺼립니다. 그들의 전망이 잘못되면 투자자가 회사의 경영 능력에 의문을 가질 가능성이 커집니다. 그러나 경영진이 비관적 인 전망을 제시한다면 투자자들은 그 결과가 더 밝을 때 기뻐할 것입니다.

패턴 변경하기

가장 쉬운 예측은 과거 추세와 그들이 미래로 계속 될 것이라는 가정에 기초한 예측입니다. 이것은 짧은 간격 동안 유효한 가정 일 수 있지만 결국 추세선은 바뀔 것입니다. 전환점을 식별하고 예측하는 것이 예측의 가장 어려운 측면 중 하나입니다. 미래로 나아가면 예상치 못한 사건으로 인해 전망이 왜곡 될 가능성이 높아집니다. 과거의 사건에 대한 지식은주기를 확인하는 데 도움이 될 수 있지만 때로는주기조차 반복되지 않습니다.

잘못된 데이터

과거 데이터를 기반으로하는 정량적 예측은 데이터가 불충분하거나 나쁘면 비뚤어 질 수 있습니다. 극단적 인 예로, 1 년치의 데이터만을 기반으로하는 경우 정확한 5 년 예측을 수행 할 수 없습니다. 그리고 그때조차도 예측에 결함이있을 수 있습니다. 예측이 잘못된 가정을 기반으로하는 경우 다른 데이터 문제가 발생할 수 있습니다. 이 상황에서 좋은 데이터는 나쁜 예측을 산출하기 위해 오용됩니다. 비판적 평가만으로 예측치가 정확함을 보장 할 수 있습니다.