ビジネスの財務予測方法は、レストランのメニューで見られる方法と似ています。 利用可能なカテゴリと可能性は数多くあり、すべてはあなたが必要とし、望むものに帰着します。 あなたのビジネスはユニークであるため、今後数か月で必要なものを正確に提供するビジネス予測方法と戦略を慎重に選択する必要があります。 ここでは、定量的予測と定性的予測というXNUMXつの大まかな予測方法について説明します。
予測方法とは何ですか？
予測は、不確実な将来のイベントのサイズを決定し、さまざまな仮定に基づいてさまざまな結論を出すプロセスです。 すべての方法が予測の目的を達成するわけではありません。 意思決定者は、どのタイプがビジネスに最も適しているかを把握する必要があります。
推進する正確で信頼できるデータを提供する財務予測モデルを選択する場合、企業にはいくつかの選択肢があります。 戦略的意思決定。 簡単な予測方法と、必要な高度な方法のどちらかを選択できます。 アカウントへのビジネスソフトウェアの使用 アドレス指定されているすべての変数について。
それぞれの戦略には長所と短所があります。 したがって、組織は、将来の財務を予測するときに、目的と目標を最もよく満たす予測方法を選択する必要があります。
完璧な財務予測はないことを覚えておくことが重要です。 あなたのビジネスは過去の情報と洞察に基づいて将来の予測を作成しようとしているため、常に誤差があります。 これは、使用する予測方法がどれほど厳密であるかに関係ありません。 代わりに、組織は、予算編成や採用などの財務上の意思決定を組み立て、導くのに役立つ予測戦略を探しています。
予測方法の種類
予測方法は、多くの場合、定性的予測と定量的予測のXNUMXつのタイプに分類されます。 ここでは、各考え方の概要と、今日の組織で利用されている最も一般的な予測方法のいくつかを紹介します。
＃1。 定量的予測手法
定量的な財務予測手法では、難しい事実に基づいて予測を作成するための簡単なアプローチを採用しています。 通常、将来の売上成長や税務トピックなどのデータポイントを処理する場合は、定量的予測がより効果的です。 これは、これらの予測を推進するための証拠があまり正確ではない主題とは対照的です。
定量的予測手法はプロセスから当て推量を排除しますが、人間のスキルの欠如によって妨げられる可能性があります。 これにより、予測に大きな影響を与える可能性のある重要なコンテキストが不足する可能性があります。 それでも、特に以前のビジネスデータが将来の結果を見積もるための信頼できる情報源である場合は、さまざまなビジネス環境で役立つツールです。
以下は、企業が利用する最も一般的な定量的予測方法の一部です。
＃1。 直線
直線的な予測方法は、実行が最も簡単な方法のXNUMXつであり、基本的な計算のみを含み、企業が将来の財務シナリオで期待する可能性のあるものについて公正な予測を生成します。 通常、定額予測は、企業が将来の収益成長を予測する場合に使用されます。
あなたのビジネスは、将来の成長のベンチマークとして以前の売上成長率を利用するかもしれません。 たとえば、過去7年間で収益が平均3％増加した場合、定額法を使用して、今後5〜XNUMX年間で同様の成長率を予測できます。
もちろん、多くの要因が収益の伸びだけでなく、その期間の純収益性にも影響を及ぼします。 ただし、この戦略は、財務目標と予算の設定に関しては依然として有用です。 それはまたあなたがあなたの会社がどこにあると期待するかに基づいて計画を立てるのに使用することができます。
＃2。 移動平均
移動平均は、特定の期間における指定された統計の平均パフォーマンスです。 移動平均は通常、年間の期間ではなく、毎月の期間を調べるために使用されます。 これは、収益、収益性、売上高の伸び、株価、および その他の標準的な財務指標。
移動平均は、時間の経過とともにアウトパフォーマンスを平滑化するのに役立ち、会社の財務動向をより正確に把握できます。 売上と収益が時間の経過とともに変化するセクターで働いている場合、XNUMXか月またはXNUMXか月の移動平均は、月ごとに発生する山と谷を理解するのに役立ちます。
＃3。 時系列
時系列は、財務予測のさまざまな方法を指す包括的な単語です。 この予測方法の根底にある目的は、将来再発する以前のデータの傾向を見つけ、さまざまな財務指標にわたるデータ駆動型の予測を可能にすることです。
これは、パフォーマンスをかなり一定にする必要がある場合に役立ちます。 たとえば、時系列予測では、前月の売上と収益の伸びを使用して、来月のパフォーマンスを見積もることができます。 これらの傾向をビジネス結果に直接変換することが正しくない場合は、時系列予測に平滑化手法を採用することができます。 これらの数値の平均を使用して、極値を減らし、将来のパフォーマンスの期限付きパターンを推定します。
季節またはその他の変化が予測に影響を与える可能性がある状況では、時系列予測により、これらの傾向を考慮して過去のデータを更新できます。 時系列予測は、たとえば小売業者の場合、毎年第XNUMX四半期のピーク時の売上と収益を説明できます。
＃4。 線形回帰
XNUMXつ以上のデータポイント間の関係をグラフで表すと、線形回帰になります。 x変数とy変数の関係に基づいて傾向線をプロットします。
例として、売上と利益を考えてみましょう。 売上高が増加すると、収益も増加するはずです。その結果、XNUMXつの間に正の関係がある線形回帰が発生します。 ただし、利益が減少する一方で売上が増加する場合は、費用の増加が収益に影響を与えるなど、他の問題を示唆している可能性があります。これには、コンバージョンあたりのコストが増加し、会社の営業活動の価値が低下する可能性があります。
この線形回帰の傾向線は、将来の結果を推定できます。 これにより、予算を改善し、経営幹部が業績を向上させる戦略的意思決定を行うのを支援できます。
＃2。 定性的予測手法
定性的予測は不正確な科学です。 過去のデータではサポートできない専門家の見積もりなどのソフトデータを採用しています。 CEOが、新しい規制規制の結果として企業が負担するコストを予測する場合、これは定性的データの例です。 彼らの優れた専門知識と洞察を考えると、専門家は彼らの予後において正しいかもしれません。 ただし、そのような状況がこれまでに経験されたことがない場合、予測を裏付けるために利用できるデータは限られています。
一般に、定性的予測は、将来をさらに予測しようとするため、信頼性が低くなります。 ただし、定性的予測は依然として人気があり、短期的な状況でも効果的です。
最も人気のあるXNUMXつの定性的予測モデルは次のとおりです。
＃1。 市場調査
市場調査は、企業がこれまで経験したことのない可能性のあるシナリオを調査するために、ビジネスの世界で頻繁に利用されています。 よく知られている例のXNUMXつは、企業が新しい場所を開く場所を決定するとき、または新製品のマーケティングとパッケージングをテストするときです。
市場調査は、財務予測を作成するためのデータを生成します。 ただし、このデータの品質に依存することを困難にする多くの要因と不安定な状況があります。 一般に、市場調査を通じて取得されたデータが多いほど、データの信頼性は高くなります。 ただし、市場調査の収集には時間と費用がかかります。このプロセスへの最も重要な投資でさえ、わずかな調査の偏り、データ収集の不一致、またはその他の制御できない変数が結論を歪めないことを保証するものではありません。
＃2。 デルファイ法
市場調査のようなデルファイの財務予測手法は、検討中のトピックに精通している専門家からデータを収集します。 組織は、さまざまな財務問題に関するコンセンサスの視点を見つけるために使用できる調査を通じてデータを収集するために、外部の情報源と社内の専門家の洞察を求めます。
これは、特定の業界や市場の成長について話し合ったり、市場が今後数年間で進化するにつれて不動産資産の価値を予測しようとしたりするなど、定性的な長期予測に役立つツールになります。
財務予測は、会社の計画、予算編成、およびその他の多くの財務タスクにおいて重要です。 財務準備金の管理、来年のマーケティング予算の設定、従業員の給与の管理、または新しいビジネスの見通しの調査のいずれであっても、使用する予測方法は、これらの各操作で行う決定に直接影響します。
まとめ
予測により、企業は、発生率や規模など、将来のイベントに関する重要な知識を提供することにより、特定の目的を達成するために必要な手順を実行できます。 予測は、収集された情報とその性質に応じて、定性的または定量的になります。これは通常、主観的または客観的です。 したがって、それは数学的計算に依存しているか、数学的計算がまったくないかです。
ビジネスによると、経営陣は適用するのに最適な予測アプローチを決定します。 これは、内部要素と外部要素、および外部要因を制御できるかどうかに依存します。 政府規制、競争戦略、 自然災害、およびその他の制御不能な状況はすべて、制御不能な要因の例である可能性があります。
定量的予測は、その結果をバックアップするために履歴データに依存し、予測予測に到達するために数学モデルを採用しています。 感情、直感、過去の経験、価値観はすべて定性的予測に使用されます。 これは、ビジネスオペレーションを改善し、絶えず変化するビジネス環境で機能を正常に実行できるようにする重要なビジネス手法です。
予測方法に関するFAQ
最も正確な予測方法は何ですか？
重要度に基づいて特定の重みを割り当てることができるため、加重移動平均はXNUMXつのオプションの中で最も正確です。
なぜ一般的に予測が間違っているのですか？
個人的な偏見、数学的アルゴリズム、または誤った履歴データが原因で、予測が間違っていることがよくあります。
HRでの予測は何ですか？
HR予測は、需要と供給を予測するプロセスです。それが、仕事をするために必要で利用可能な人の数であろうと、才能の種類であろうと。
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