Erläuterung der wichtigsten Finanzprognosemethoden

Finanzprognosen statten Führungskräfte mit spezifischen und genauen Vorhersagen aus, die sie verwenden können, um Pläne für das Unternehmen zu erstellen, vorbehaltlich unvorhergesehener Umstände. Diese Pläne können sich auf alles auswirken, von der Budgetierung, Einstellung, Umsatzziele und Ergebnisprognosen bis hin zu Finanzierungsentscheidungen und institutionellen Anlagezielen.

Zusamenfassend, Finanzprognosen sind das Herzstück jeder Entscheidung, die Führungskräfte treffen. Ohne es, Sie führen das Unternehmen blindlings vorwärts und möglicherweise von einer Klippe.

Finanzprognosen sind keine allgemeingültige Praxis. Es handelt sich um eine Sammlung von Techniken und Methoden, aus denen Führungskräfte je nach den von ihnen verwendeten Daten und dem Zweck der Ausgabe wählen.

Was ist Finanzprognose?

Finanzprognosen beziehen sich auf einen Prozess, den Unternehmen verwenden, um zukünftige Einnahmen vorherzusagen, Ausgaben und Cashflow. Führungskräfte nutzen Finanzprognosen, um zuversichtlich, gewinnbringende finanzielle Entscheidungen treffen und bestimmen können, wohin das Unternehmen geht.

Was sind die 4 Finanzprognosemethoden?

Finanzprognosemethoden lassen sich in zwei große Kategorien unterteilen:quantitativ und qualitativ. Die erste beruht auf Daten, die gemessen und statistisch kontrolliert und wiedergegeben werden können. Letzteres beruht auf Daten, die nicht objektiv messbar sind.

Es ist wichtig zu beachten, dass keine Finanzprognose narrensicher ist, da Sie die Straße vor Ihnen durch einen Blick in den Rückspiegel abbilden. Jedoch, wenn es richtig gemacht wird, Prognosen sind in der Regel zuverlässig.

1. 1. Geradlinige Prognosemethode

   Diese Methode wird häufig verwendet, wenn die Wachstumsrate des Unternehmens konstant ist, um sich einen klaren Überblick über das weitere Wachstum im gleichen Tempo zu verschaffen. Es umfasst nur grundlegende mathematische und historische Daten. Letzten Endes, es liefert Wachstumsprognosen, die als Richtschnur für die Finanz- und Budgetziele dienen können.

   Ein Beispiel für eine lineare Finanzprognose

   Die jährliche Wachstumsrate einer Restaurantkette blieb in den letzten drei Jahren konstant bei 5%. Das Unternehmen geht davon aus, dass sich sein Wachstum in den nächsten zwei Jahren in diesem Tempo fortsetzen wird. Berechnet man das Wachstum des nächsten Jahres mit 5 % gegenüber dem diesjährigen, und im folgenden Jahr um 5% über dem des nächsten Jahres, Das Unternehmen kann genaue Vorhersagen darüber treffen, wie viele Mitarbeiter es einstellen muss und welche zusätzlichen Lohnkosten für jedes dieser Jahre anfallen.

2. 2. Methode der gleitenden Durchschnittsprognose

   Ein gleitender Durchschnitt ist die Berechnung der durchschnittlichen Leistung um eine gegebene Kennzahl in kürzeren Zeiträumen als der geraden Linie. wie Tage, Monate oder Quartale. Es wird nicht über längere Zeiträume verwendet, wie Jahre, weil dies zu viel Verzögerung erzeugt, um bei der Trendverfolgung nützlich zu sein.

   Mit dieser Methode wird ein ständig aktualisierter Mittelwert von Werten mit viel Bewegung erstellt, wie Aktienkurse, sowie häufig, aber nicht ganz so schnell schwankende Werte, B. Lagerbestände zu Spitzenzeiten im Einzelhandel.

   Zusamenfassend, Diese Methode hilft, zugrunde liegende Muster zu identifizieren, die Sie dann verwenden können, um gängige Finanzkennzahlen wie Einnahmen, Profite, Umsatzwachstum und Aktienkurse. Ein steigender gleitender Durchschnitt weist auf einen Aufwärtstrend hin, wohingegen ein fallender gleitender Durchschnitt auf einen Abwärtstrend hindeutet.

   Ein Beispiel für die Finanzprognose mit gleitendem Durchschnitt

   Ein Einzelhändler möchte berechnen, wie viel – wenn überhaupt – Produkt er bei einem Großhändler nachbestellen sollte. Es ist Ferienzeit, der Verkauf läuft also insgesamt gut, aber er muss wissen, welche Produkte im Trend liegen. Anstatt zu versuchen, sporadische Anstiege und Rückgänge bei den Verkäufen eines bestimmten Produkts über den Tag oder über eine Woche hinweg zu verfolgen, Er berechnet einen gleitenden Durchschnitt für die Woche, um ihm den Trend zu zeigen und seine Lagerbestellungen zu steuern.

3. 3. Einfache lineare Regressionsprognosemethode

   Es wird verwendet, um eine Trendlinie basierend auf der Beziehung zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen darzustellen. Eine lineare Regressionsanalyse zeigt die Veränderungen einer abhängigen Variablen auf der Y-Achse zu den Veränderungen der erklärenden Variablen auf der X-Achse. Die Korrelation zwischen den X- und Y-Variablen erzeugt eine Graphenlinie, einen Trend anzeigen, die sich im Allgemeinen nach oben oder unten bewegt, oder konsistent hält.

   Ein Beispiel für einfache lineare Regressionsprognosen

   Umsatz und Gewinn sind zwei Variablen, die für den Erfolg eines jeden Unternehmens entscheidend sind. Mit der einfachen linearen Regressionsmethode wenn die Trendlinie für Umsatz (x-Achse) und Gewinn (y-Achse) ansteigt, dann ist alles gut für das Unternehmen und die Margen sind stark. Wenn die Trendlinie fällt, weil die Umsätze steigen, die Gewinne aber sinken, Irgendwas stimmt nicht; vielleicht gibt es steigende Beschaffungskosten oder enge Margen. Jedoch, wenn der Umsatz rückläufig ist, aber die Gewinne steigen, der Wert des Artikels tendiert nach oben. Dies bedeutet, dass die Ausgaben/Kosten des Unternehmens sinken und die lineare Regression gut ist – der Margenprozentsatz steigt, wenn die Gewinne steigen.

4. 4. Prognosemethode der multiplen linearen Regression

   Diese Methode verwendet mehr als zwei unabhängige Variablen, um eine Projektion zu erstellen. Grundsätzlich, Die multiple lineare Regression (MLR) erstellt ein Modell der Beziehung zwischen den unabhängigen erklärenden Variablen (Parameter) und der abhängigen Antwortvariablen (Ergebnis).

   Ein Beispiel für multiple lineare Regression

   Ein leitender Angestellter eines Speditionsunternehmens möchte die Kraftstoffkosten in den nächsten sechs Monaten vorhersagen. Die unabhängigen Variablen, die sie für diese Methode verwendet, sind das EIA Benzin- und Dieselkraftstoff-Update, Öl-Futures von einer Terminbörse, Kilometerstand von GPS-Flotten-Routing-Systemen, Verkehrsmuster von Smart-City-Open-Data-Plattformen und die Anzahl der Lkw, die das Unternehmen aufgrund von Lieferaufträgen während des Zeitraums erwartet. Diese Liste dient nur zur Veranschaulichung, und andere Variablen können das Ergebnis (Outcome) ebenfalls beeinflussen.

   Auf jeden Fall, alle Variablen sind unabhängig vom Ergebnis, wirken sich aber auch auf das Ergebnis aus. Dieses Modell sagt das Ergebnis voraus – in diesem Fall die prognostizierten Kraftstoffkosten für den Zeitraum – basierend auf den Variablen.

Ein Hinweis zu qualitativen Prognosemethoden

Von ihrer Natur her, qualitative Prognosemethoden sind weniger genau als quantitative. Sie sind ebenso viel Kunst wie ungenaue Wissenschaft. Das soll nicht heißen, jedoch, dass sie weniger nützlich sind.

Zum Beispiel, ein Arzt lernt aus Erfahrung die verräterischen Anzeichen einer bestimmten Krankheit, die seine Entscheidung treiben, bestimmte Tests zu bestellen. Der Arzt kann auch eine Krankheit gegenüber einer anderen vermuten, da eine in der Umgebung häufig vorkommt, auch wenn es landesweit ungewöhnlich ist.

Ähnlich, Führungskräfte entwickeln Expertenwissen aus Erfahrungen in ihrer Branche oder Produktlinie. Diese Informationen sind nicht unbedingt messbar, noch durch historische Daten bestätigt, aber es hat trotzdem einen geschäftlichen Wert.

Qualitative Prognosemethoden verwenden oder kombinieren weiche Daten, wie Expertenschätzungen oder Meinungen, mit harten Daten, wie Maschinendaten oder Verkaufsdaten, um Prognosen zu erstellen, die normalerweise auf kurzfristige Geschäftsprognosen angewendet werden.

Ein Beispiel ist die Delphi-Methode, die Marktforschungsmethoden ähnelt, aber weiche Daten von Fachexperten einbezieht. Dies kann die Verwendung von Fragebögen, anstelle von Daten, die aus Verbraucherreaktionen auf ein Produkt oder eine Dienstleistung gesammelt wurden.

Wählen Sie die richtige Methode für Ihr Unternehmen

Die Auswahl der Finanzprognosemethode basiert auf mehreren Überlegungen, in erster Linie:

1. Der Kontext der Prognose.
2. Die Relevanz der verfügbaren historischen Daten.
3. Der Zweck der Analyse.
4. Das Zeitfenster, in dem die Analyse abgeschlossen oder angewendet werden muss.

Allgemein gesagt, mehr Variablen führen zu einem besser definierten Ergebnis, da Kontext und andere Faktoren bei der Berechnung berücksichtigt werden. Jedoch, einfachere Methoden sind nützlich, wenn Sie nur eine einfache Antwort wünschen – eine dieser Methoden wäre, sich für eine Finanzmanagementsoftware zu entscheiden. Sie können auch Methoden für einen bestimmten Zweck auswählen und ihre Ergebnisse in verwenden Ein weiterer Methode für Ein weiterer Zweck. Zum Beispiel, die Ergebnisse für eine oder beide der geraden Linie und des gleitenden Durchschnitts können als Variablen in einer der linearen Regressionsmethoden verwendet werden.