9 financiële prognosemodellen om bedrijfsprestaties te voorspellen

Weet je hoeveel organisaties een geformaliseerde aanpak hebben voor het maken van prognoses? Weten hoe de inkomsten, uitgaven en algehele prestaties van je organisatie er in de toekomst uit zullen zien, is essentieel om een effectieve strategie te ontwikkelen. Dus de meeste organisaties zouden dit moeten weten, toch?

33%. Dat is het percentage organisaties dat een formeel prognoseproces heeft.

Laten we dat veranderen. Hier is je gids voor financiële prognosemodellen:

Wat is financiële prognose?

Financiële voorspellingen is het beoordelen van gegevens, variabelen en meningen van experts om de toekomstige prestaties van een organisatie in te schatten. De uitkomst van dit proces wordt een voorspelling genoemd.

Organisaties gebruiken prognoses om te proberen te voorspellen hoeveel inkomsten ze in de toekomst kunnen verwachten, in te schatten hoeveel middelen ze nodig zullen hebben en strategieën te creëren om belangrijke doelen te bereiken.

Prognoses beïnvloeden meerdere processen, van het opstellen van budgetten tot het maken van aanwervingsplannen. Het is ook een cruciaal onderdeel van financiële rapportage, financiële planning en analyse.

Maar ondanks het belang van dit proces is standaardisatie zeldzaam, wat leidt tot onnauwkeurige prognoses. Slechts 7% van de verkoopleiders kan een omzetprognose maken binnen 5% van de werkelijke cijfers, en deze strijd is niet exclusief voor het verkoopteam.

Daarom is het gebruik van de juiste methode essentieel.

Kwantitatieve en kwalitatieve financiële prognosemodellen

Net als bij de meeste andere financiële processen, zijn er verschillende manieren waarop organisaties accurate voorspellingen kunnen doen. Deze methoden zijn of kwantitatief of kwalitatief, met het verschil dat er is:

• Kwantitatieve prognosemodellen richten zich op cijfers. Alle informatie die je verzamelt en de prognoses die je maakt, zijn gebaseerd op cijfers zoals inkomsten en uitgaven.

• Kwalitatieve voorspellingen zijn gebaseerd op factoren die niet gekwantificeerd kunnen worden. Je gebruikt perspectieven, context en input van experts uit je hele organisatie om schattingen te maken over toekomstige prestaties.

De meeste organisaties gebruiken een combinatie van kwantitatieve en kwalitatieve gegevens bij het maken van voorspellingen. Hier zijn enkele van de populairste methoden.

Voortschrijdend gemiddelde voorspelling

Dit is een van de eenvoudigste methoden voor financiële voorspellingen. Neem gemiddelden van een specifiek gegevenspunt over meerdere perioden en vind het gemiddelde met deze formule:

Gemiddelde van eerste periode + Gemiddelde van tweede periode + Gemiddelde van derde periode / Totaal aantal perioden

Stel bijvoorbeeld dat je een voortschrijdend gemiddelde nodig hebt van de uitgaven over de afgelopen vijf boekjaren, waarbij je gemiddelden gebruikt voor elke maand van dat jaar om je totaal te krijgen. Met behulp van enkele voorbeeldgetallen zou je berekening er als volgt uit kunnen zien:

1,500,000 + 2,250,000 + 2,750,000 + 2,500,000 + 3,000,000 = $12,000,000

$12,000,000 / 5 = $2,400,000

Dat maakt je voortschrijdend gemiddelde voor jaarlijkse uitgaven $2.400.000. Je kunt dit getal dan gebruiken om je uitgaven voor de komende boekjaren te voorspellen.

Eenvoudige lineaire regressie

Een eenvoudige lineaire regressie is een soort berekening die wordt gebruikt om te bepalen hoe een variabele (de onafhankelijke variabele) een andere variabele (de afhankelijke variabele) beïnvloedt. Je zou bijvoorbeeld een lineaire regressie kunnen gebruiken om te berekenen welke invloed overuren hebben op de inkomsten van je organisatie.

Je verzamelt gegevens over beide variabelen in de historische periode die je wilt gebruiken voor je prognose (bijvoorbeeld het afgelopen boekjaar) en voegt deze als punten toe aan een grafiek, met de onafhankelijke variabele (overuren) op de X-as en de afhankelijke variabele (omzet) op de Y-as. Vervolgens gebruik je deze vergelijking om de relatie tussen beide uit te zetten:

Y = BX + A

• Y: Onafhankelijke variabele (bijv. overuren)

• X: Afhankelijke variabele (bijv. omzet)

• B: Helling van de lijn

• A: Is het Y-afsnijpunt

Het resultaat helpt je de relatie tussen deze variabelen te begrijpen, die je kunt gebruiken in je algemene prognoses. Maak je geen zorgen, met de meeste FP&A software kun je deze berekening automatisch uitvoeren.

Meervoudige lineaire regressie

Een meervoudige lineaire regressie werkt in wezen hetzelfde als een eenvoudige lineaire regressie, behalve dat het rekening houdt met de relatie tussen meerdere onafhankelijke variabelen en uw afhankelijke variabele. Het gebruikt dezelfde vergelijking als een eenvoudige lineaire regressie, maar brengt de relatie tussen één onafhankelijke variabele en je afhankelijke variabele tegelijk in kaart.

Je wilt bijvoorbeeld bepalen welke invloed overuren, ziektedagen en totaal gewerkte uren hebben op de inkomsten van je organisatie. Je kunt het resultaat vervolgens weergeven in een scatterplot met meerdere lijnen of met behulp van een 3D-model.

Er is één ding waar je op moet letten bij meervoudige lineaire regressie: overlap tussen onafhankelijke variabelen. Als je onafhankelijke variabelen elkaar beïnvloeden, is het mogelijk om hun invloed op je afhankelijke variabele te overschatten. Je kunt dit beperken door eenvoudige lineaire regressies uit te voeren tussen onafhankelijke variabelen-je hoeft alleen maar een van hen de afhankelijke variabele te maken voor die analyse.

Analyse van tijdreeksen

Een tijdreeks is een opeenvolging van gegevenspunten die over een bepaalde periode in volgorde zijn opgenomen. Bij tijdreeksanalyse bekijk je deze historische gegevens om trends te identificeren die je kunt gebruiken als basis voor je voorspellingen.

Je zou bijvoorbeeld het historische verkoopvolume van je organisatie kunnen bekijken om seizoensgebonden trends te ontdekken. Als je in de zomer een dip in de verkoop ziet, kun je die informatie gebruiken in toekomstige prognoses, zodat leiders een nauwkeuriger inzicht krijgen in het verkoopvolume gedurende het jaar.

Doorlopende prognose

De meeste prognosemethodes kijken naar historische gegevens om aannames te doen over de toekomst. Deze aannames leiden tot statische prognoses die vaak verouderd zijn zodra ze worden gemaakt. Met een doorlopende prognose maak je prognoses op basis van recente gegevens die continu worden bijgewerkt.

Als je bijvoorbeeld een maand hebt waarin de verkoop dramatisch daalt, zal een typische prognose al snel een kloof laten zien tussen je schattingen en de werkelijkheid. Een doorlopende prognose daarentegen houdt rekening met deze gegevens en past toekomstige prognoses aan met deze daling in het achterhoofd.

Deze methoden kunnen lastig te implementeren zijn omdat ze continue toegang tot betrouwbare gegevens vereisen, maar de juiste tools, zoals FP&A software, kunnen dit verzachten.

Delphi-methode

In plaats van terug te kijken op financiële overzichten om je voorspellingen te maken, houdt de Delphi-methode in dat je experts benadert en vertrouwt op hun analyse van bredere marktomstandigheden. Je kunt dit doen met behulp van vragenlijsten, focusgroepsessies of door hen te vragen hun eigen prognoses op te stellen.

Het juiste gebruik van deze methode hangt af van het vergelijken van voorspellingen van meerdere experts en hun context om een uiteindelijke voorspelling op te stellen die het beste de potentiële toekomst van je organisatie weergeeft.

Prognoses op basis van drijfveren

Forecasting kan een overweldigende hoeveelheid gegevens met zich meebrengen. Er zijn zoveel variabelen van invloed op het succes van uw organisatie dat het onmogelijk is om ze allemaal mee te nemen. Zie prognoses op basis van drivers als een filter, zodat u zich uitsluitend kunt richten op de belangrijkste variabelen.

Met deze methode identificeert u "drivers", of factoren die de meeste invloed hebben op de prestaties van uw organisatie. Dit kunnen externe factoren zijn zoals rentetarieven of interne factoren zoals het aantal werknemers dat je hebt.

Zodra je deze drivers hebt geïdentificeerd, kun je hun impact op de organisatie in het algemeen onderzoeken en op basis daarvan nauwkeurigere voorspellingen opstellen.

Voorspellende en prescriptieve prognoses

Deze aanpak combineert een kwantitatief perspectief (bijv. het analyseren van historische gegevens) met kwalitatieve elementen (bijv. subjectieve inzichten en meningen van experts) om een meer holistische voorspelling te maken. Sommige prognoses kunnen je overweldigen met de hoeveelheid gegevens die ze bijhouden, terwijl andere belangrijke contextuele factoren uitsluiten. Dat laatste is wat deze methode voorkomt.

Elk element kan worden gewogen op basis van de inschatting van hun impact op de prestaties van je organisatie.

Prognoses op basis van uitzonderingen

Sommige boekjaren onderscheiden zich van de rest. Ontslaggolven, macro-economische omstandigheden en wereldgebeurtenissen kunnen allemaal de prestaties van je organisatie ernstig beïnvloeden, waardoor uitschieters ontstaan die je prognoses kunnen beïnvloeden als je ze zou opnemen in gemiddelden, lineaire regressies en soortgelijke analyses.

Exception-based forecasting identificeert deze uitschieters in meerdere variabelen, zodat je ze kunt evalueren en kunt begrijpen wat erachter zit.

Hoe Prophix kan helpen met uw financiële prognosemodellen

Welk financieel prognosemodel je ook gebruikt, je loopt tegen hetzelfde probleem aan: het vinden en verwerken van accurate gegevens. Zelfs modellen zoals de Delphi-methode zijn afhankelijk van nauwkeurige gegevens, en de meeste organisaties worstelen hiermee.

Prognosemodellen zoals rolling forecasts stellen organisaties in staat om het hele jaar door te werken met nauwkeurige schattingen in plaats van te vertrouwen op verouderde gegevens. Dit is alleen mogelijk met robuuste tools voor gegevensverzameling, automatisering en verwerking.

Dat is waar een Financial Performance Platform zoals Prophix One van pas komt.

Wilson Construction vertrouwt op Prophix One om prognoses te maken op basis van live gegevens uit hun projectmanagementsuite en deze te vergelijken met hun budget om op koers te blijven tot de voltooiing.