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百分之百预测准确是不可能的，因此对今天的企业而言，不仅需要有预测，更需要有针对预测失误的缓冲垫
人类早就认识到了预测的重要性，人们希望通过预测达到趋利避害的目的。甲骨占卜其实就是一种预测，但比远古的先人幸运，我们现在的预测方法多得多了，预测工具也先进得多。遗憾的是，预测的准确率却依然达不到我们预期的水平。不论社会、经济还是军事领域，预测失败的例子多如牛毛。且不说足球场上著名的贝利“乌鸦嘴”和股市中面目可憎的股评家，即使一些有重要影响的专家级人物，预测失误的情况也屡见不鲜。以下略举几例。
2008年6月11日，著名国际问题专家、清华大学国际问题研究所所长阎学通在《环球时报》发表文章，就2000年来“一直预测台海发生军事冲突不会晚于2008年”一事，公开向读者道歉。更早之前的2007年夏，美联储主席伯克南曾预测，美国的房地产市场将于2007年底恢复。事实是，台海军事冲突没有发生，而美国房地产市场也没有恢复。具体到企业，预测失误更是寻常。福特汽车公司董事长比尔·福特曾表示，20年前某家著名咨询公司曾预测5年内全球汽车行业将会整合成4家大汽车公司，而现在汽车公司不是更少了，而是更多了。福特汽车公司根据此项预测确定其发展战略，结果可想而知。
预测失误的原因非常复杂，常见的有以下几种。
一是线性预测。即直接由A推出B，而没有考虑到除了B之外，还有C、D甚至更多可能性。比如2006年10月朝鲜进行核试验后，有人推测东北亚局势动荡将会因此而加剧。这就是一种错误的线性预测。其实，朝鲜核试对东北亚局势影响的可能性并不只有“加剧动荡”这一种，而是还有另外一种——实现暂时的稳定。预测动荡加剧者其推理依据是这样的：朝鲜核试—美韩等国强烈反应—对抗升级—动荡加剧（图1）。他们没有考虑到，朝鲜进行核试验实际上如同向美国表明，它手里握有一张虽不足以威胁美国但可威胁韩国的“官牌”，而且朝鲜拥有（或声称拥有）核武器之后，美朝之间原来严重的力量不平衡发生改变，出现相对的核平衡，东北亚局势不仅不会加剧动荡，反而可能暂时趋于稳定。
第二种可以称为预测方面的历史决定论，即根据以往的数据总结出的规律来预测未来趋势。比如，通过竞争对手一年或几年内的产量来预测其未来的产量。人类善于总结经验和规律，在一定条件下，规律可能会适用。但如果据此认为以往的规律一定能影响未来趋势，那就大错特错了。
第三种原因更为普遍，那就是影响预测结果的重要变量被忽视。现代社会中，尤其是在全球化不断深入的今天，经济中各因素的相互联系和相互作用程度都是前所未有的，因此影响预测结果的变量大大增加，只要其中某个重要变量未被考虑，预测结果就可能失之千里。这在预测学中被称为信息漏失或信息不真。柯达在数码相机方面的失误就有这方面的原因，该公司虽然预见到了数码照相技术取代传统照相技术的趋势，但对数码相机价格下滑速度的预测显然存在很大误差，而这个速度直接决定了数码相机的普及速度和该公司胶片业务的萎缩速度。
第四种原因是预测中的信息反馈不足。预测中的信息反馈，如结果检验、参量和模式的改变、子程序的重新组合等，可以预先做出反馈的设计。反馈不足，特别是动态反馈不足，可能导致预测失误。
此外，还有一种原因是没有考虑到竞争对手的预测。竞争对手的预测往往也会影响到预测结果。我们可以看看以下这个例子。假如某种产品的价格P由需求D和供给S决定，如果供应商S1预测产品价格将由P0上升到P1，那么他就可能增加产量。如果其他供应商S2、S3、S4也都做出类似的预测并相应地扩大产量，那么总供给将由S0增至S1，其结果是价格不会上升到P1，而是可能达到P2或至滑至P0之下的P3（图2）。
当然，现实中百分之百预测准确是不可能的。如果企业决策毫无灵活性地依赖于某种预测，其风险将非常大。通用汽车在今年宣布进行重大产品结构调整之前曾预测油价不会持续攀升，基于此他们断定消费者对SUV等高能耗车的需求还会恢复。该公司正在为此付出代价。
那么，该如何应对预测失误？除了避免上述情况之外，以下几种方法可资借鉴。
缩短预测周期。长周期的预测很难，周期越长，预测失误的概率越大。人类社会的变化步伐正在不断加快，有数据表明，电话用了50年时间才在美国1/4人口中使用，而手机仅用了30年。面对如此快的变化速度，做出准确的长期预测几乎是不可能的。正如任正非所说的：“如果谁要能够说出20年之后华为做什么的话，我就可以论证：20年后人类将不吃粮食，改吃大粪。”一些企业已经意识到这个问题，并通过缩短预测周期及相应的规划周期以规避预测风险。比如，在一些技术企业，商业规划预测周期已由一般的3年期缩短到以季度为周期。
注重动态预测。预测以及根据预测所做出的商业决策不能一成不变，而必须不断根据最新情况调整。今天，会对企业产生重大影响的突发性事件大大增加。我们可以看看近10年来的情况：1997年亚洲金融危机、2001年“9·11”事件、2003年“非典”、2008年的美国金融危机以及我国的“5·12”汶川大地震，这些重大事件的时间间隔最长不过四五年。这一系列事件，我国企业都不同程度地受到了影响。某些事件在爆发前会有征兆，比如1997年的亚洲金融危机以及近来愈演愈烈的美国金融危机，而有些却完全没有征兆。对于前者，可以通过预测来未雨绸缪，而对于后者，则可以在事件发生后通过预测事件造成的冲击力度和持续时间等使企业赢得主动。
对预测进行对冲。既然预测失误很难杜绝，而我们又不能完全走一步算一步，那么对预测进行对冲就很有必要了。严格来说，这不是对预测本身进行对冲，而是对企业决策进行对冲。如图3所示，如果预测结果为A，并相应地采取“A决策”，那么一旦预测结果不是A而是B，则“A决策”显然就会造成消极后果。如果等到发现预测结果不是A时再采取行动，企业就可能陷入被动局面。因此，企业完全可以在做出“A决策”的同时，根据B预测结果规划出“B决策”，对前者进行“对冲”。比如某家主要产品线为SUV和卡车的汽车公司预测，油价最高升至70美元即会回落，且高油价时期不会太长，那么它可能会维持现有产品线，不做重大调整。但如果它在做出维持现有产品线（即A决策）的同时，对油价在相对长时期内居高不下也做好相应准备（如调整产品线、加强营销力度等等），那么，不论油价如何走势，它都不至于遭受太大的损失。
中国有句古话“凡事预则立，不预则废”，对今天的企业而言，不仅需要有预测，更需要有针对预测失误的缓冲垫。
人类早就认识到了预测的重要性，人们希望通过预测达到趋利避害的目的。甲骨占卜其实就是一种预测，但比远古的先人幸运，我们现在的预测方法多得多了，预测工具也先进得多。遗憾的是，预测的准确率却依然达不到我们预期的水平。不论社会、经济还是军事领域，预测失败的例子多如牛毛。且不说足球场上著名的贝利“乌鸦嘴”和股市中面目可憎的股评家，即使一些有重要影响的专家级人物，预测失误的情况也屡见不鲜。以下略举几例。
2008年6月11日，著名国际问题专家、清华大学国际问题研究所所长阎学通在《环球时报》发表文章，就2000年来“一直预测台海发生军事冲突不会晚于2008年”一事，公开向读者道歉。更早之前的2007年夏，美联储主席伯克南曾预测，美国的房地产市场将于2007年底恢复。事实是，台海军事冲突没有发生，而美国房地产市场也没有恢复。具体到企业，预测失误更是寻常。福特汽车公司董事长比尔·福特曾表示，20年前某家著名咨询公司曾预测5年内全球汽车行业将会整合成4家大汽车公司，而现在汽车公司不是更少了，而是更多了。福特汽车公司根据此项预测确定其发展战略，结果可想而知。
预测失误的原因非常复杂，常见的有以下几种。
一是线性预测。即直接由A推出B，而没有考虑到除了B之外，还有C、D甚至更多可能性。比如2006年10月朝鲜进行核试验后，有人推测东北亚局势动荡将会因此而加剧。这就是一种错误的线性预测。其实，朝鲜核试对东北亚局势影响的可能性并不只有“加剧动荡”这一种，而是还有另外一种——实现暂时的稳定。预测动荡加剧者其推理依据是这样的：朝鲜核试—美韩等国强烈反应—对抗升级—动荡加剧（图1）。他们没有考虑到，朝鲜进行核试验实际上如同向美国表明，它手里握有一张虽不足以威胁美国但可威胁韩国的“官牌”，而且朝鲜拥有（或声称拥有）核武器之后，美朝之间原来严重的力量不平衡发生改变，出现相对的核平衡，东北亚局势不仅不会加剧动荡，反而可能暂时趋于稳定。
第二种可以称为预测方面的历史决定论，即根据以往的数据总结出的规律来预测未来趋势。比如，通过竞争对手一年或几年内的产量来预测其未来的产量。人类善于总结经验和规律，在一定条件下，规律可能会适用。但如果据此认为以往的规律一定能影响未来趋势，那就大错特错了。
第三种原因更为普遍，那就是影响预测结果的重要变量被忽视。现代社会中，尤其是在全球化不断深入的今天，经济中各因素的相互联系和相互作用程度都是前所未有的，因此影响预测结果的变量大大增加，只要其中某个重要变量未被考虑，预测结果就可能失之千里。这在预测学中被称为信息漏失或信息不真。柯达在数码相机方面的失误就有这方面的原因，该公司虽然预见到了数码照相技术取代传统照相技术的趋势，但对数码相机价格下滑速度的预测显然存在很大误差，而这个速度直接决定了数码相机的普及速度和该公司胶片业务的萎缩速度。
第四种原因是预测中的信息反馈不足。预测中的信息反馈，如结果检验、参量和模式的改变、子程序的重新组合等，可以预先做出反馈的设计。反馈不足，特别是动态反馈不足，可能导致预测失误。
此外，还有一种原因是没有考虑到竞争对手的预测。竞争对手的预测往往也会影响到预测结果。我们可以看看以下这个例子。假如某种产品的价格P由需求D和供给S决定，如果供应商S1预测产品价格将由P0上升到P1，那么他就可能增加产量。如果其他供应商S2、S3、S4也都做出类似的预测并相应地扩大产量，那么总供给将由S0增至S1，其结果是价格不会上升到P1，而是可能达到P2或至滑至P0之下的P3（图2）。
当然，现实中百分之百预测准确是不可能的。如果企业决策毫无灵活性地依赖于某种预测，其风险将非常大。通用汽车在今年宣布进行重大产品结构调整之前曾预测油价不会持续攀升，基于此他们断定消费者对SUV等高能耗车的需求还会恢复。该公司正在为此付出代价。
那么，该如何应对预测失误？除了避免上述情况之外，以下几种方法可资借鉴。
缩短预测周期。长周期的预测很难，周期越长，预测失误的概率越大。人类社会的变化步伐正在不断加快，有数据表明，电话用了50年时间才在美国1/4人口中使用，而手机仅用了30年。面对如此快的变化速度，做出准确的长期预测几乎是不可能的。正如任正非所说的：“如果谁要能够说出20年之后华为做什么的话，我就可以论证：20年后人类将不吃粮食，改吃大粪。”一些企业已经意识到这个问题，并通过缩短预测周期及相应的规划周期以规避预测风险。比如，在一些技术企业，商业规划预测周期已由一般的3年期缩短到以季度为周期。
注重动态预测。预测以及根据预测所做出的商业决策不能一成不变，而必须不断根据最新情况调整。今天，会对企业产生重大影响的突发性事件大大增加。我们可以看看近10年来的情况：1997年亚洲金融危机、2001年“9·11”事件、2003年“非典”、2008年的美国金融危机以及我国的“5·12”汶川大地震，这些重大事件的时间间隔最长不过四五年。这一系列事件，我国企业都不同程度地受到了影响。某些事件在爆发前会有征兆，比如1997年的亚洲金融危机以及近来愈演愈烈的美国金融危机，而有些却完全没有征兆。对于前者，可以通过预测来未雨绸缪，而对于后者，则可以在事件发生后通过预测事件造成的冲击力度和持续时间等使企业赢得主动。
对预测进行对冲。既然预测失误很难杜绝，而我们又不能完全走一步算一步，那么对预测进行对冲就很有必要了。严格来说，这不是对预测本身进行对冲，而是对企业决策进行对冲。如图3所示，如果预测结果为A，并相应地采取“A决策”，那么一旦预测结果不是A而是B，则“A决策”显然就会造成消极后果。如果等到发现预测结果不是A时再采取行动，企业就可能陷入被动局面。因此，企业完全可以在做出“A决策”的同时，根据B预测结果规划出“B决策”，对前者进行“对冲”。比如某家主要产品线为SUV和卡车的汽车公司预测，油价最高升至70美元即会回落，且高油价时期不会太长，那么它可能会维持现有产品线，不做重大调整。但如果它在做出维持现有产品线（即A决策）的同时，对油价在相对长时期内居高不下也做好相应准备（如调整产品线、加强营销力度等等），那么，不论油价如何走势，它都不至于遭受太大的损失。
中国有句古话“凡事预则立，不预则废”，对今天的企业而言，不仅需要有预测，更需要有针对预测失误的缓冲垫。