Методы финансового прогнозирования бизнеса аналогичны тем, которые можно увидеть в меню ресторана. Доступно множество категорий и возможностей, и все сводится к тому, что вам нужно и чего вы желаете. Поскольку ваш бизнес уникален, вы должны тщательно выбирать метод бизнес-прогнозирования и стратегии, которые предоставят вам именно то, что вам нужно в ближайшие месяцы. Мы рассмотрим два широких метода прогнозирования: количественное и качественное прогнозирование.
Что такое методы прогнозирования?
Прогнозирование — это процесс определения размера неопределенных будущих событий и получения различных выводов на основе различных предположений. Не все методы удовлетворяют цели прогнозирования; лица, принимающие решения, должны понять, какой тип наиболее подходит для бизнеса.
У предприятий есть несколько альтернатив, когда дело доходит до выбора модели финансового прогнозирования, которая предоставляет точные и надежные данные для управления принятие стратегических решений. Вы можете выбирать между простыми методами прогнозирования и расширенными методами, которые требуют использование бизнес-программы для учета для всех рассматриваемых переменных.
Каждая стратегия имеет преимущества и недостатки. Следовательно, организации должны выбрать метод прогнозирования, который лучше всего соответствует их целям и задачам при прогнозировании будущих финансов.
Важно помнить, что ни один финансовый прогноз не идеален. Поскольку ваш бизнес пытается создавать прогнозы на будущее на основе информации и идей из прошлого, всегда есть право на ошибку. Это не зависит от того, насколько строгий метод прогнозирования вы используете. Вместо этого организации ищут стратегию прогнозирования, которая может помочь сформулировать и направить финансовые решения, такие как составление бюджета и найм.
Типы методов прогнозирования
Методы прогнозирования часто подразделяются на два типа: качественное прогнозирование и количественное прогнозирование. Вот обзор каждой школы мышления, а также некоторые из самых популярных методов прогнозирования, используемых сегодня организациями.
№1. Количественные методы прогнозирования
Методы количественного финансового прогнозирования используют простой подход к созданию прогнозов, основанных на неопровержимых фактах. Как правило, количественное прогнозирование более эффективно при работе с такими точками данных, как будущий рост продаж и вопросы налогообложения. Это противоречит предмету с менее точными доказательствами для этих прогнозов.
Хотя метод количественного прогнозирования исключает из процесса догадки, ему может помешать недостаток человеческих навыков. Это может привести к отсутствию важного контекста, что может существенно повлиять на прогнозы. Тем не менее, это полезный инструмент в различных деловых обстоятельствах, особенно когда ваши предыдущие бизнес-данные являются надежным источником для оценки будущих результатов.
Ниже приведены некоторые из наиболее популярных методов количественного прогнозирования, которые используют предприятия.
№1. Прямая линия
Прямолинейный метод прогнозирования — один из самых простых в исполнении, он включает только базовую математику и дает справедливые прогнозы того, что компании могут ожидать в будущих финансовых сценариях. Прямолинейное прогнозирование обычно используется, когда бизнес ожидает роста доходов в будущем.
Ваш бизнес может использовать предыдущие темпы роста продаж в качестве ориентира для будущего роста. Например, если доходы выросли в среднем на 7% за последние три года, вы можете использовать линейный метод, чтобы спрогнозировать аналогичные темпы роста в течение следующих 3-5 лет.
Конечно, множество факторов будут влиять не только на рост вашего дохода, но и на вашу чистую прибыль за этот период времени. Тем не менее, эта стратегия все еще может быть полезна, когда речь идет об установлении финансовых целей и бюджетов. Его также можно использовать при составлении планов, основанных на том, где, по вашему мнению, должна находиться ваша фирма.
№ 2. Скользящее среднее
Скользящее среднее — это средняя производительность определенной статистики за заданный период времени. Скользящее среднее обычно используется для изучения месячных временных рамок, а не годовых. Он предназначен для оценки выручки, прибыльности, роста продаж, цен на акции и другие стандартные финансовые показатели.
Скользящее среднее полезно для сглаживания результатов с течением времени, что дает вам лучшее представление о финансовых тенденциях вашей компании. Если вы работаете в сфере, где продажи и доходы меняются со временем, скользящая средняя за три или пять месяцев может помочь вам понять пики и спады, которые происходят из месяца в месяц.
№3. Временные ряды
Временные ряды — это собирательное слово, которое относится к различным методам финансового прогнозирования. Цель, лежащая в основе этого метода прогнозирования, состоит в том, чтобы найти тенденции в предыдущих данных, которые будут повторяться в будущем, что позволяет прогнозировать на основе данных по различным финансовым показателям.
Это полезно, когда производительность должна быть довольно стабильной. Прогнозирование временных рядов, например, может оценить производительность в следующем месяце, используя рост продаж и доходов за предыдущие месяцы. Если прямое преобразование этих тенденций в результаты вашего бизнеса неверно, вы можете применить метод сглаживания для прогнозирования временных рядов. Вы используете средние значения этих чисел, чтобы уменьшить экстремальные значения и оценить модель будущей производительности с привязкой ко времени.
В обстоятельствах, когда сезонные или другие изменения могут повлиять на прогнозы, прогнозирование временных рядов позволяет обновлять прошлые данные с учетом этих тенденций. Прогнозирование временных рядов может учитывать пик продаж и доходов в четвертом квартале каждого года, например, если вы занимаетесь розничной торговлей.
№ 4. Линейная регрессия
Графическое представление взаимосвязи между двумя или более точками данных представляет собой линейную регрессию. Он строит линию тренда на основе взаимосвязи между переменными x и y.
В качестве примера рассмотрим продажи и прибыль. Если продажи растут, доходы также должны расти, что приводит к линейной регрессии с положительной связью между ними. Однако, если продажи растут, а прибыль снижается, это может свидетельствовать о других проблемах, таких как сокращение доходов из-за роста расходов, включая, возможно, увеличение цены за конверсию, что снижает ценность усилий вашей компании по продажам.
Линия тренда этой линейной регрессии позволяет оценить будущие результаты. Это позволяет лучше планировать бюджет и помогает руководителям предприятий принимать стратегические решения, повышающие эффективность бизнеса.
№ 2. Качественные методы прогнозирования
Качественное прогнозирование — неточная наука. Он использует мягкие данные, такие как экспертные оценки, которые не могут быть подтверждены прошлыми данными. Когда генеральный директор прогнозирует затраты, которые фирма понесет в результате нового нормативного регулирования, это пример качественных данных. Учитывая их большой опыт и проницательность, эксперт может быть прав в своем прогнозе. Тем не менее, имеется ограниченное количество данных, подтверждающих любое предсказание, когда такие обстоятельства никогда раньше не случались.
В целом качественное прогнозирование становится менее надежным, поскольку оно пытается предсказать более отдаленное будущее. Однако качественное прогнозирование остается популярным и эффективным в краткосрочных условиях.
Вот две самые популярные модели качественного прогнозирования:
№1. Исследования рынка
Исследования рынка часто используются в деловом мире для изучения вероятных сценариев, с которыми компания никогда раньше не сталкивалась. Одним из хорошо известных примеров является ситуация, когда компания решает, где открыть новое место, или когда она тестирует маркетинг и упаковку нового продукта.
Исследование рынка генерирует данные для создания финансовых прогнозов. Однако существует множество факторов и нестабильных обстоятельств, из-за которых трудно полагаться на качество этих данных. В целом, чем больше данных получено в ходе маркетинговых исследований, тем надежнее они. Однако сбор маркетинговых исследований требует много времени и денег, и даже самые значительные инвестиции в этот процесс не гарантируют, что незначительные погрешности исследования, расхождения в сборе данных или другие неконтролируемые переменные не исказят ваши выводы.
№ 2. метод Дельфи
Методы финансового прогнозирования Delphi, как и маркетинговые исследования, собирают данные от специалистов, хорошо разбирающихся в рассматриваемых темах. Ваша организация будет искать внешние источники, а также внутренние экспертные знания для сбора данных с помощью опросов, которые могут быть использованы для нахождения согласованных точек зрения по различным финансовым вопросам.
Это может быть полезным инструментом для качественного долгосрочного прогнозирования, например, для обсуждения роста конкретной отрасли или рынка или попытки предсказать стоимость активов недвижимости по мере развития рынка в течение следующих нескольких лет.
Финансовое прогнозирование имеет решающее значение для планирования, составления бюджета и многих других финансовых задач вашей компании. Независимо от того, управляете ли вы финансовыми резервами, устанавливаете маркетинговые бюджеты на предстоящий год, управляете платежными ведомостями сотрудников или исследуете новые перспективы бизнеса, используемые вами методы прогнозирования окажут непосредственное влияние на решения, которые вы принимаете в каждой из этих операций.
Заключение
Прогнозирование позволяет бизнесу предпринять необходимые шаги для достижения конкретной цели, предоставляя важную информацию о будущих событиях, включая их частоту и размер. Прогнозирование может быть качественным или количественным, в зависимости от собранной информации и ее характера, который обычно бывает субъективным или объективным. Следовательно, это зависит от математических расчетов или вообще без математических расчетов.
По мнению бизнеса, руководство принимает решение о наилучшем подходе к прогнозированию. Это зависит от внутренних и внешних элементов и от того, поддаются ли внешние факторы контролю. Государственные постановления, конкурентные стратегии, стихийных бедствий, и другие неконтролируемые обстоятельства могут быть примерами неконтролируемых факторов.
Количественное прогнозирование опирается на исторические данные для подтверждения своих выводов и использует математические модели для получения прогнозных прогнозов. Эмоции, интуиция, прошлый опыт и ценности используются в качественном прогнозировании. Это критически важная бизнес-техника, которая улучшает бизнес-операции и обеспечивает успешное выполнение функций в постоянно меняющейся бизнес-среде.
Часто задаваемые вопросы по методам прогнозирования
Какой метод прогнозирования самый точный?
Взвешенное скользящее среднее является наиболее точным из четырех вариантов, потому что конкретные веса могут быть назначены в зависимости от их важности.
Почему прогнозы обычно неверны?
Прогнозы часто бывают неверными из-за личных предубеждений, математических алгоритмов или ошибочных исторических данных.
Что такое прогнозирование в HR?
Кадровое прогнозирование — это процесс прогнозирования спроса и предложения, будь то количество людей или виды талантов, необходимых и доступных для выполнения работы.
Статьи по теме
- МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ: типы и подробное руководство по моделям
- Определение бизнес-прогнозирования, методы, примеры, типы (обновлено)
- Программное обеспечение для прогнозирования продаж: 15+ лучших вариантов на 2021 год (+ бесплатные советы)
- Анализ рисков: методы, типы, процесс, примеры, плюсы и минусы
- Что такое прогнозирование продаж? Методы и примеры из реальной жизни
