Table of Contents
Apa itu: Ramalan ekonomi (economic forecast) adalah sebuah prediksi atas kondisi ekonomi di masa depan. Ini biasanya untuk variabel ekonomi kunci seperti pertumbuhan ekonomi, inflasi, suku bunga, nilai tukar.
Mengapa ramalan ekonomi penting?
Pertama, perusahaan menggunakannya sebagai input dalam mengembangkan strategi dan keputusan bisnis lainnya. Ramalan ekonomi berguna untuk merencanakan produksi, ekspansi, atau penganggaran di masa depan.
Sebagai contoh, perusahaan mungkin tertarik untuk dengan pertumbuhan di tahun depan untuk memperkirakan volume penjualan. Jika perekonomian tumbuh tinggi, prospek permintaan seharusnya tetap tinggi karena rumah tangga memiliki banyak uang untuk belanja barang dan jasa. Sehingga, manajemen mungkin menargetkan volume penjualan yang lebih tinggi.
Sebaliknya, jika pertumbuhan ekonomi di tahun depan terkontraksi, permintaan rumah tangga melemah. Konsumen mengurangi belanja dan lebih banyak menabung. Karena itu, manajemen memasang target pesimis.
Secara umum, ramalan ekonomi menjadi bagian perencanaan untuk masa depan. Ini adalah informasi penting dalam mengelola perusahaan apa pun. Keberhasilan jangka panjang perusahaan mana pun terkait erat dengan seberapa baik manajemen mampu meramalkan kondisi di masa depan. Dengan begitu, mereka dapat mengembangkan strategi yang tepat untuk menghadapi ancaman dan mengeksploitasi peluang di masa depan.
Variabel ekonomi memiliki dampak terhadap kinerja bisnis:
- Pertumbuhan ekonomi mempengaruhi lapangan kerja dan pendapatan rumah tangga. Itu akhirnya mempengaruhi permintaan terhadap barang dan jasa.
- Suku bunga mempengaruhi biaya untuk mengumpulkan dana. Jika suku bunga tinggi, perusahaan menanggung biaya dana yang lebih mahal ketika menerbitkan surat utang. Sebaliknya, penurunan suku bunga menurunkan biaya dana dan membuat investasi barang modal menjadi lebih layak.
- Inflasi yang tinggi melemahkan daya beli rumah tangga. Harga barang dan jasa di dalam perekonomian naik. Rumah tangga mendapatkan lebih sedikit barang untuk nominal uang yang sama.
- Nilai tukar mempengaruhi harga barang ekspor dan impor. Depresiasi mata uang domestik membuat impor bahan baku dan barang modal menjadi lebih mahal, meningkatkan biaya produksi. Di sisi lain, produk ekspor menjadi lebih kompetitif di pasar internasional karena harganya lebih murah bagi pembeli di luar negeri. Itu seharusnya meningkatkan ekspor.
Kedua, pengambil kebijakan ingin mengetahui perkiraan ekonomi untuk pertumbuhan ekonomi dan inflasi. Hasil ramalan berguna sebagai input untuk pengambilan keputusan terkait kebijakan fiskal maupun kebijakan moneter.
Bagaimana meramalkan perekonomian
Ada banyak teknik peramalan yang tersedia. Dan, secara umum, mereka terbagi ke dalam dua kategori:
- Kualitatif
- Kuantitatif
Teknik peramalan kualitatif menggunakan penilaian (judgement) subyektif alih-alih metode statistik tertentu. Itu berguna ketika data historis tidak tersedia. Kita dapat mengandalkan penilaian para ahli di bidang yang sesuai untuk menghasilkan perkiraan.
Sementara itu, metode peramalan kuantitatif mengandalkan metode statistik. Itu berguna ketika data historis tersedia. Berbagai metode statistik tersedia untuk peramalan, dan biasanya terbagi ke dalam:
- Ramalan menggunakan data historis sebagai prediktor
- Ramalan menggunakan variabel lainnya sebagai prediktor
Tipe pertama menggunakan tren masa lalu dari variabel tertentu untuk memperkiraan nilainya di masa depan. Kita menyebutnya sebagai analisis deret waktu. Misalnya, anda dapat menggunakan tren pertumbuhan ekonomi di masa lalu untuk memprediksi angkanya di tahun depan. Metode yang paling umum adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).
Kemudian, anda juga dapat meramalkan sebuah variabel menggunakan variabel lainnya sebagai prediktor. Misalnya, untuk memprediksi suku bunga di tahun depan, anda mungkin menggunakan tingkat inflasi, pertumbuhan ekonomi dan nilai tukar sebagai variabel prediktor.
Jika Anda mungkin menggunakan satu titik waktu, itu kita sebut sebagai analisis cross section. Teknik yang paling umum adalah regresi. Misalnya, untuk ramalan suku bunga di 2019, anda menggunakan asumsi tingkat inflasi, pertumbuhan ekonomi dan nilai tukar di tahun 2018.
Alternatifnya, anda juga dapat mengkombinasikan analisis time series dan cross section. Itu kita sebut sebagai analisis data panel (data longitudinal). Misalnya, untuk ramalan suku bunga di 2019, anda menggunakan regresi data panel dan menggunakan tingkat inflasi, pertumbuhan ekonomi dan nilai tukar selama dua dekade terakhir sebagai prediktor.