আর্থিক পূর্বাভাস বিভিন্ন কারণে সঞ্চালিত হয়, যেমন ক্ষমতা হার সামঞ্জস্য করার জন্য প্রত্যাশিত বিক্রয় প্রজেক্ট করা, বা বাজেট ব্যবস্থাপনার অংশ হিসাবে। ক্রেডিটকারীদের প্রায়ই তাদের প্রাথমিক এবং চলমান ক্রেডিট বিশ্লেষণ সম্পাদন করার সময় উভয় ঐতিহাসিক এবং পূর্বাভাস আর্থিক বিবৃতি প্রয়োজন হয়। প্রজেক্টেড আর্থিক বিবৃতিগুলি ব্যবসায়িক মূল্যায়ন প্রস্তুত করতেও ব্যবহৃত হয়, যা আর্থিক প্রতিবেদনের উদ্দেশ্যে, এস্টেট পরিকল্পনা, একীভূতকরণ এবং অধিগ্রহণ বা এমনকি কর্পোরেট মামলার জন্য প্রয়োজন হতে পারে। আর্থিক পূর্বাভাস প্রস্তুত করার জন্য জটিল বিশ্লেষণের প্রয়োজন, যা অনেক সীমাবদ্ধতা এবং চ্যালেঞ্জের বিষয়।
আর্থিক পূর্বাভাস প্রায়শই ভবিষ্যতের জন্য একটি প্রক্সি হিসাবে ঐতিহাসিক ফলাফল ব্যবহার করে সঞ্চালিত হয়। আপনি ঐতিহাসিক আয়ের বিবৃতি এবং প্রবণতার জন্য ব্যালেন্স শীট আইটেম বিশ্লেষণ করে, যেমন বৃদ্ধির প্রবণতা, এবং এই পরিসংখ্যানগুলিকে সামনের দিকে প্রয়োগ করে এটি করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি কোম্পানি গত পাঁচ বছরে প্রতি বছর 5 শতাংশ স্থিতিশীল প্রবৃদ্ধি অর্জন করে, তাহলে আপনি 5 শতাংশ বৃদ্ধির হার ব্যবহার করে পরবর্তী বছরের বিক্রয় পূর্বাভাস দিতে পারেন। ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হলেও, এই পদ্ধতিটি সমস্যাযুক্ত হতে পারে। যদি কোম্পানির ফলাফল বছরের পর বছর অনিয়মিত হয়, ঐতিহাসিক গড় ভবিষ্যতের জন্য ভাল ইঙ্গিত প্রদান করতে পারে না। কোম্পানী একটি স্টার্ট আপ হলে, ঐতিহাসিক ফলাফল সব পাওয়া যাবে না. উপরন্তু, বাহ্যিক বাজারের অবস্থা এমনভাবে আর্থিক ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে যা ঐতিহাসিক ফলাফল বিশ্লেষণ করে ক্যাপচার করা হবে না।
সময়সীমা যত দীর্ঘ হবে, আর্থিক ফলাফলের সঠিক পূর্বাভাস করা তত কঠিন হবে। আসন্ন দশকের জন্য প্রত্যাশিত সংখ্যার তুলনায় আগামী বছরের আর্থিক ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়া কম কঠিন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি 10-বছরের আর্থিক অনুমান তৈরি করার সময় পাঁচ বছরের ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে প্রবণতা এক্সট্রাপোলেট করে থাকেন, তাহলে পাঁচ বছরের প্রবণতার প্রযোজ্যতা সম্ভবত 10-বছরের মেয়াদে কম হবে। যত বেশি সময় অতিবাহিত হয়, কোম্পানির আর্থিক ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে এমন ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা বৃদ্ধি পায়। মার্কেট শেয়ার বাড়তে বা কমতে পারে, অথবা অর্থনৈতিক অবস্থার উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন হতে পারে। একটি সাধারণ নিয়ম হিসাবে, সংক্ষিপ্ত প্রজেকশন পিরিয়ড আরও সঠিক।
ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করার পাশাপাশি, পূর্বাভাসগুলি প্রায়ই রৈখিক বিশ্লেষণ ব্যবহার করে সম্পাদিত হয়, যা অন্তর্নিহিত আর্থিক পরিসংখ্যানগুলির সাথে সম্পর্কযুক্ত বিভিন্ন নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের সাথে ভবিষ্যত আর্থিক কর্মক্ষমতা নির্ধারণ করে। এটি অত্যন্ত সমস্যাযুক্ত হতে পারে -- গারবেজ ইন, গার্বেজ আউট অভিব্যক্তি দ্বারা সেরা ক্যাপচার করা। আপনার পূর্বাভাসের নির্ভরযোগ্যতা কেবলমাত্র এটি গণনা করতে ব্যবহৃত ইনপুটগুলির মতোই ভাল। এটি তথ্য সংগ্রহ বা ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে ভুলের কারণে সৃষ্ট ত্রুটির জন্য বা পূর্বাভাস মডেলে ডেটা প্রবেশের ক্ষেত্রে মানবিক ত্রুটির জন্য জায়গা ছেড়ে দেয়। এছাড়াও, মানুষ বিভিন্ন পক্ষপাতের সাপেক্ষে, যেমন নিশ্চিতকরণ পক্ষপাতিত্ব, যেটি ঘটে যখন পূর্বাভাসের রায় প্রত্যাশিত ফলাফল সম্পর্কে পূর্বাভাসিত ধারণা দ্বারা তির্যক হয়। এটি পূর্বাভাসককে কম প্রাসঙ্গিক ডেটা আইটেমগুলির উপর খুব বেশি জোর দিতে পারে, বা এর বিপরীতে।
এমনকি যদি আপনি পরিমাণগত এবং গুণগত পূর্বাভাস পদ্ধতিগুলি পুরোপুরি সম্পাদন করেন, তবে অপ্রত্যাশিত পূর্বাভাস দেওয়া অসম্ভব। এই উপাদানগুলি প্রকৃতিতে পরিবর্তিত হতে পারে, তবে প্রতিযোগিতা, অর্থনীতি এবং বাজারে বাহ্যিক ধাক্কার উপর ভিত্তি করে ঝুঁকি হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, বহু বছর বৃদ্ধির পর, ব্লকবাস্টার নেটফ্লিক্সের কর্মক্ষমতা দ্বারা অন্ধ হয়ে গিয়েছিল, যা খুব দ্রুত ব্লকবাস্টারের মার্কেট শেয়ার এবং বিক্রয়কে হ্রাস করে। একটি খুচরা আউটলেট একটি নতুন অবস্থান খুলতে পারে এবং শক্তিশালী আর্থিক বৃদ্ধির প্রজেক্ট করতে পারে, শুধুমাত্র একটি সরাসরি প্রতিযোগীকে রাস্তা জুড়ে খোলার জন্য, যা বিক্রয় এবং উপার্জনকে প্রভাবিত করে৷
তদ্ব্যতীত, একটি ব্ল্যাক সোয়ান ইভেন্ট সহজেই ভালভাবে প্রস্তুত আর্থিক পূর্বাভাস অপ্রচলিত রেন্ডার করতে পারে। একটি ব্ল্যাক সোয়ান ইভেন্ট একটি অত্যন্ত অসম্ভাব্য ঘটনা যা ঘটে যা তিনটি কারণের প্রদর্শন করে -- এটি ভবিষ্যদ্বাণী করা অসম্ভব, এটি একটি বিশাল প্রভাব বহন করে এবং এর শক মান অত্যাশ্চর্য, কারণ মানুষ কখনই এই ধরনের ঘটনা ঘটতে পারে তা কল্পনাও করতে পারে না।