فہرست کا خانہ:

Anonim

مالیاتی پیشن گوئی کی وسیع پیمانے پر وجوہات کی بناء پر کارکردگی کا مظاہرہ کیا جاتا ہے، جیسا کہ صلاحیت کی شرح کو ایڈجسٹ کرنے کے لئے متوقع فروخت کی جاتی ہے، یا بجٹ مینجمنٹ کے حصے کے طور پر. اپنے ابتدائی اور جاری کریڈٹ تجزیہ کو انجام دیتے وقت کریڈٹ اکثر اکثر تاریخی اور پیشن گوئی کے مالی بیانات کی ضرورت ہوتی ہے. پروجیکٹ کردہ مالی بیانات بھی کاروباری قیمتوں کو تیار کرنے کے لئے استعمال کی جاتی ہیں، جو مالی رپورٹنگ کے مقاصد، اسٹیٹ کی منصوبہ بندی، ضمیر اور حصول، یا کارپوریٹ لیگریشن کی بھی ضرورت ہوتی ہے. مالی پیشگوئی کی تیاری پیچیدہ تجزیہ کی ضرورت ہوتی ہے، جس میں کئی حدود اور چیلنجز کی تابع ہوتی ہے.

ایک عام غلطی بہت زیادہ گہری مقدار میں ڈرائیونگ کرنے کی کوشش کرتی ہے اور بہت سے لائن اشیاء کی پیش گوئی کرنے کی کوشش کرتی ہے. کریڈٹ: میڈیووائرز / Photodisc / Photodisc / گیٹی امیجز

تاریخی ڈیٹا کی درستگی

مالی پیش گوئی اکثر مستقبل کے لئے پراکسی کے طور پر تاریخی نتائج کا استعمال کرتے ہوئے انجام دے رہی ہے. آپ اس رجحانات کے لئے تاریخی آمدنی کا بیان اور بیلنس شیٹ اشیاء کا تجزیہ کرتے ہوئے، جیسے ترقی کی رجحانات اور ان اعداد و شمار کو آگے بڑھنے کے ذریعے کر سکتے ہیں. مثال کے طور پر، اگر ایک کمپنی نے گزشتہ پانچ سالوں میں مستحکم ترقی حاصل کی ہے تو آپ اگلے سال کی فروخت کی پیشکش کر سکتے ہیں کہ وہ 5 فیصد ترقی کی شرح کا استعمال کرتے ہوئے. وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے، یہ نقطہ نظر مشکل ہوسکتا ہے. اگر کمپنی کے نتائج سال سے سال سے غیر معمولی ہیں تو، تاریخی اوسط مستقبل کے لئے اچھے اشارے فراہم نہیں کرسکتے ہیں. اگر کمپنی شروع کی ہے تو، تاریخی نتائج بالکل دستیاب نہیں ہوسکتی ہے. اس کے علاوہ، خارجی مارکیٹ کے حالات مالی نتائج پر اثر انداز کر سکتے ہیں، جس طرح تاریخی نتائج کا تجزیہ کرکے قبضہ نہیں کیا جائے گا.

وقت کی حد

طویل وقت کا فریم، اس سے کہیں زیادہ مشکل مالی نتائج کی پیشکش کی جائے گی. اگلی دہائی کے متوقع اعداد و شمار کے مقابلے میں اگلے سال کے مالیاتی نتائج کا اندازہ کرنے میں کم مشکل ہے. مثال کے طور پر، اگر آپ 10 سالہ مالی تخمینوں کی تیاری کرتے ہوئے پانچ برسوں کے تاریخی اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہوئے رجحانات کو ختم کررہے ہیں، تو پانچ سالہ رجحانات کی لاگو ہونے کے امکانات 10 سال کی مدت میں کم ہوسکتی ہیں. زیادہ وقت کے بہاؤ کے طور پر، واقع ہونے والے واقعات کی امکانات جو کمپنی کے مالیاتی نتائج کو بڑھا سکتی ہے. مارکیٹ کا حصول بڑھا یا کم ہوسکتا ہے، یا اقتصادی حالات میں کافی تبدیلی آ سکتی ہے. عام اصول کے طور پر، کم پروجیکشن دور زیادہ درست ہیں.

ان پٹ ڈیٹا کے ساتھ مسائل

تاریخی اعداد و شمار کے استعمال کے علاوہ، اکثر بار بار تجزیہ کا استعمال کرتے ہوئے پیش کیا جاتا ہے، جس میں بنیادی مالیاتی اعداد و شمار سے متعلق مختلف انحصار متغیرات کو مستقبل میں مالیاتی کارکردگی کا اضافہ ہوتا ہے. یہ انتہائی مشکلات ہوسکتا ہے - سب سے بہتر میں اظہار ردی کی ٹوکری کی طرف سے قبضہ کر لیا، ردی کی ٹوکری باہر. آپ کی پیشن گوئی کی وشوسنییتا صرف اسی طرح کے طور پر اچھا ہے جو اس کا حساب کرنے کے لئے استعمال کردہ آدانوں کے مطابق ہے. اس سے غلطی کی وجہ سے غلطی کی وجہ سے اعداد و شمار کو جمع کرنے یا تشریح کرنے میں غلطی کی وجہ سے، یا پیشن گوئی کے ماڈل میں اعداد و شمار میں داخل ہونے میں انسانی غلطی. اس کے علاوہ، انسان مختلف جزووں کے تابع ہیں، جیسے کہ تصدیق کی تعصب، جو اس وقت ہوتی ہے جب پیشگوئی کا فیصلے متوقع نتائج کے بارے میں پیش نظارہ کی طرف سے کھڑا ہوتا ہے. یہ فوریکٹر کی وجہ سے کم متعلقہ اعداد و شمار کی اشیاء، یا نفاذ پر بہت زور دیتا ہے.

غیر ضروری واقعات

یہاں تک کہ اگر آپ کو کافی مقدار کی مقدار اور قابلیت کی پیشن گوئی کرنے کے طریقوں کو انجام دینے کے لۓ، یہ غیر ناممکن ثابت کرنے کا ناممکن ہے. یہ عناصر فطرت میں مختلف ہوسکتے ہیں، لیکن مارکیٹ پر مقابلہ، معیشت، اور بیرونی جھٹکے پر مبنی خطرات ہوسکتے ہیں. مثال کے طور پر، ترقی کے بہت سے سالوں کے بعد، بلاکبسٹر Netflix کی کارکردگی کی طرف سے پریشان کیا گیا تھا، جس میں بہت تیزی سے بلاکبسٹر کے مارکیٹ حصص اور فروخت میں کمی آئی. پرچون دکان ایک نیا مقام کھول سکتا ہے اور مضبوط مالیاتی ترقی کی منصوبہ بندی کر سکتا ہے، صرف اس میں براہ راست مسابقتی سڑک پر کھلی ہے، فروخت اور آمدنی کو متاثر کرتی ہے.

مزید برآں، ایک سیاہ سوان ایونٹ آسانی سے اچھی طرح سے تیار مالی پیشگوؤں کو غیر معمولی فراہم کر سکتا ہے. ایک سیاہ سوان ایونٹ ایک انتہائی ممکنہ واقعہ ہے جس میں ہوتا ہے، تین عوامل کی نمائش کرتا ہے - یہ ممکن ہے کہ یہ ممکن نہ ہو کہ اس کا اندازہ لگایا جاسکتا ہے، اور اس کی جھٹکا قیمت شاندار ہے، کیونکہ لوگ ایسی ایسی واقعہ کبھی نہیں دیکھ سکتے ہیں.

تجویز کردہ ایڈیٹر کی پسند