Streszczenie: Od początku swojej drugiej kadencji Donald Trump wielokrotnie zaskakiwał świat nagłymi decyzjami dotyczącymi ceł i handlu międzynarodowego. Wprowadzając i znosząc bariery handlowe, stworzył atmosferę niepewności, która sprawiła, że nawet stratedzy rynkowi mają problem z przewidywaniem przyszłości. Jak w takich warunkach firmy mogą generować trafne prognozy?
Od początku swojej drugiej kadencji Donald Trump wielokrotnie zaskakiwał świat nagłymi decyzjami dotyczącymi ceł i handlu międzynarodowego. Wprowadzając i znosząc bariery handlowe, stworzył atmosferę niepewności, która sprawiła, że nawet stratedzy rynkowi mają problem z przewidywaniem przyszłości. Jak w takich warunkach firmy mogą generować trafne prognozy?
W świecie rosnącej zmienności i niepewności gospodarczej prognozowanie makroekonomiczne stało się szczególnie karkołomnym zadaniem. Podstawowym problemem w tradycyjnych prognozach makroekonomicznych jest nadmierna pewność siebie analityków oraz skłonność do ignorowania alternatywnych scenariuszy rozwoju sytuacji.
Aby uniknąć tego błędu, eksperci z Wharton School of Business zalecają skupienie się na kluczowych wskaźnikach ekonomicznych, które historycznie mają dużą wartość prognostyczną. W opracowaniu zatytułowanym „The Subjective Belief Factor” zidentyfikowali dwie prognozy jako punkty odniesienia do korygowania odchyleń we wszystkich prognozach makroekonomicznych: roczną stopę wzrostu realnego PKB (skorygowaną o inflację) i trzymiesięczny bony skarbowe. Badania wskazują, że te dwa wskaźniki mogą stanowić solidne punkty odniesienia do weryfikacji innych prognoz. Dzięki temu firmy mogą szybciej identyfikować ewentualne błędy oraz korygować swoje modele prognostyczne, zmniejszając ryzyko nietrafionych decyzji biznesowych.
„Główną motywacją jest to, że zarówno inwestorzy, jak i decydenci polityczni polegają w dużym stopniu na profesjonalnych prognozach makroekonomicznych” — powiedział profesor finansów z Wharton Sean Myers, który był współautorem opracowania z Ricardo De la O, profesorem finansów i ekonomii biznesu w Marshall School of Business na University of Southern California, oraz Tingyue Cui, doktorantką na wydziale finansów Wharton.
Korzystaj, różnicuj i kwestionuj wcześniejsze prognozy!
Ponadto, badacze Wharton School sugerują w procesie prognozowania integrację zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, które pozwalają na analizę znacznie większej ilości danych, niż jest to możliwe przy użyciu tradycyjnych metod statystycznych. Algorytmy AI potrafią wykrywać subtelne wzorce i zależności, często niewidoczne dla ludzkiego oka. To właśnie te technologie umożliwiają wychwycenie wczesnych sygnałów zmian, co znacząco zwiększa dokładność prognoz.
Ważnym elementem ograniczania błędów prognostycznych jest także świadomość psychologicznych pułapek, którym podlegają analitycy. Tendencja do utrzymywania spójności z wcześniejszymi przewidywaniami, nawet gdy nowe dane sugerują inne wnioski, może prowadzić do istotnych błędów. Dlatego analitycy powinni aktywnie kwestionować swoje wcześniejsze założenia oraz regularnie poddawać prognozy krytycznej weryfikacji.
Kolejną rekomendacją jest prognozowanie makroekonomiczne w zespołach zróżnicowanych pod względem doświadczenia, wiedzy i podejścia analitycznego. Różnorodność perspektyw pozwala na efektywniejsze wykrywanie błędów i zniekształceń wynikających z indywidualnych uprzedzeń oraz zwiększa szanse na trafną identyfikację przyszłych trendów.
Ostatecznie, prognozowanie makroekonomiczne w obecnych czasach wymaga połączenia analizy danych z wysokim poziomem krytycyzmu wobec własnych założeń oraz gotowości do adaptacji. Firmy, które zastosują się do tych zaleceń, zwiększą swoją zdolność do skutecznego reagowania na dynamiczne zmiany na rynku i ograniczą ryzyko związane z błędnymi decyzjami.
Obserwuj, reaguj i aktualizuj prognozy
Prognozowanie w oparciu o roczną stopę wzrostu realnego PKB (skorygowaną o inflację) i trzymiesięczne bony skarbowe, wsparte wykorzystaniem algorytmów i uczenia maszynowego pozwoli na uniknięcie kluczowych błędów przedsiębiorstw, jakim jest kurczowe trzymanie się tradycyjnych metod prognozowania, które zakładają względną stabilność otoczenia rynkowego. Tymczasem w erze niepewności nie da się polegać wyłącznie na danych historycznych. Firmy muszą radykalnie zmienić podejście do prognozowania, aby skutecznie reagować na niespodziewane wydarzenia.
Pierwszym krokiem jest skrócenie horyzontu planowania. Zamiast długoterminowych, kilkuletnich prognoz, lepiej postawić na krótkie, elastyczne cykle, które umożliwiają szybką adaptację do nagłych zmian. Regularne, comiesięczne, a nawet cotygodniowe aktualizowanie prognoz pozwala przedsiębiorstwom szybciej reagować na nowe zagrożenia i szanse.
Drugim istotnym elementem jest tworzenie scenariuszy, które obejmują różne, nawet skrajne opcje przyszłości. Metoda scenariuszowa, choć czasochłonna, umożliwia firmom przygotowanie się na różne ewentualności – od eskalacji konfliktów handlowych, po nagłe zmiany regulacyjne. Dzięki temu firmy mogą zawczasu opracować strategie działania na wypadek realizacji konkretnego scenariusza.
Kolejną rekomendacją jest wykorzystanie zaawansowanych narzędzi analitycznych, takich jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe. Technologie te pozwalają na analizę olbrzymiej ilości danych w czasie rzeczywistym, identyfikując trendy, które dla ludzkiego analityka mogą być niewidoczne. AI potrafi wykrywać wczesne sygnały zmian i proponować odpowiednie działania, znacząco poprawiając trafność prognoz w zmiennych warunkach.
Przedsiębiorstwa powinny także stawiać na dywersyfikację źródeł danych. Oprócz tradycyjnych wskaźników ekonomicznych warto uwzględniać dane pochodzące z mediów społecznościowych, analiza sentymentu konsumentów, czy nawet sygnały geopolityczne. Im więcej źródeł informacji, tym większa szansa, że prognozowanie będzie bardziej zbliżone do rzeczywistości.
Ostatnią, ale równie ważną kwestią, jest aktywne zarządzanie ryzykiem. W obliczu niepewności należy szczególnie starannie identyfikować obszary potencjalnych zagrożeń i przygotowywać działania zaradcze, zanim ryzyko stanie się faktem. Dobrze zorganizowany system wczesnego ostrzegania i szybkie reagowanie na niepokojące sygnały może uratować firmę przed poważnymi stratami.
Bądź otwarty i elastyczny
Kluczowym elementem skutecznego prognozowania jest również kultura organizacyjna. Firmy muszą promować otwartość na nowe idee oraz gotowość do kwestionowania utartych schematów myślowych. Liderzy powinni zachęcać do szybkiego testowania różnych hipotez i nie bać się porzucania błędnych założeń. Elastyczność myślenia jest równie ważna, jak elastyczność planowania.
Era niepewności, której symbolem stały się nieprzewidywalne działania takich liderów jak Donald Trump, wymaga nowego podejścia do planowania przyszłości. Firmy, które będą elastyczne, zaawansowane technologicznie i gotowe do szybkich zmian strategii, zyskają przewagę nad konkurencją nawet w najbardziej burzliwych czasach.
Zobacz też:
