9 modelli di previsione finanziaria per prevedere le performance aziendali

Sapete quante organizzazioni hanno un approccio formalizzato alle previsioni? Sapere come saranno le entrate, le spese e le prestazioni complessive della vostra organizzazione in futuro è essenziale per costruire una strategia efficace. Quindi, la maggior parte delle organizzazioni dovrebbe avere questo approccio, giusto?

33%. Questa è la percentuale di organizzazioni che hanno un processo formale di previsione.

Cambiamo questa situazione. Ecco la guida ai modelli di previsione finanziaria:

Che cos'è la previsione finanziaria?

La previsionefinanziaria consiste nell'esaminare dati, variabili e opinioni di esperti per stimare le prestazioni future di un'organizzazione. Il risultato di questo processo è chiamato previsione.

Le organizzazioni utilizzano le previsioni per cercare di prevedere l'entità delle entrate che possono aspettarsi di generare in futuro, stimare le risorse di cui avranno bisogno e creare strategie per raggiungere obiettivi importanti.

Le previsioni influiscono su diversi processi, dalla creazione dei bilanci alla pianificazione delle assunzioni. È anche una parte cruciale del reporting finanziario, della pianificazione finanziaria e dell'analisi.

Ma nonostante l'importanza di questo processo, la standardizzazione è rara e porta a previsioni imprecise. Solo il 7% dei responsabili delle vendite riesce a prevedere i ricavi entro il 5% dei numeri effettivi, e questa difficoltà non è esclusiva del team di vendita.

Ecco perché è essenziale utilizzare il metodo giusto.

Modelli di previsione finanziaria quantitativi e qualitativi

Come per la maggior parte degli altri processi finanziari, esistono diversi modi in cui le organizzazioni possono produrre previsioni accurate. Questi metodi sono di tipo quantitativo o qualitativo:

• I modelli di previsionequantitativa si concentrano sui numeri. Tutte le informazioni raccolte e le previsioni prodotte si basano su cifre come le entrate e le uscite.

• La previsionequalitativa si basa su fattori che non possono essere quantificati. Per formulare stime sulle prestazioni future, si ricorrerà a prospettive, contesti e contributi di esperti all'interno dell'organizzazione.

La maggior parte delle organizzazioni utilizza una combinazione di dati quantitativi e qualitativi per elaborare le previsioni. Ecco alcuni dei metodi più diffusi.

Previsioni a media mobile

È uno dei metodi più semplici per le previsioni finanziarie. Si prendono le medie di uno specifico punto di dati su più periodi e si trova la media utilizzando questa formula:

Media del primo periodo + Media del secondo periodo + Media del terzo periodo / Numero totale di periodi

Supponiamo, ad esempio, di aver bisogno di una media mobile delle spese degli ultimi cinque anni fiscali, utilizzando le medie per ogni mese di quell'anno per ottenere il totale. Utilizzando alcuni numeri di esempio, il calcolo potrebbe apparire come segue:

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

In questo modo la vostra media mobile delle spese annuali sarà di 2.400.000 dollari. Si può quindi utilizzare questo numero per prevedere le spese per i prossimi anni fiscali.

Regressione lineare semplice

La regressione lineare semplice è un tipo di calcolo utilizzato per determinare come una variabile (cioè la variabile indipendente) influisce su un'altra (cioè la variabile dipendente). Ad esempio, si potrebbe utilizzare una regressione lineare per calcolare l'impatto delle ore di straordinario sulle entrate dell'azienda.

Si raccolgono i dati di entrambe le variabili per tutto il periodo storico che si vuole utilizzare per le previsioni (ad esempio, l'ultimo anno fiscale) e si aggiungono come punti su un grafico, con la variabile indipendente (le ore di straordinario) sull'asse X e la variabile dipendente (le entrate) sull'asse Y. Poi, si utilizza questa equazione per tracciare la relazione tra le due:

Y = BX + A

• Y: variabile indipendente (ad esempio, le ore di straordinario)

• X: variabile dipendente (ad esempio, le entrate)

• B: Pendenza della retta

• A: è l'intercetta della Y

Il risultato vi aiuterà a capire la relazione tra queste variabili, che potrete utilizzare nelle vostre previsioni generali. Non preoccupatevi, la maggior parte dei software FP&A vi permetterà di eseguire questo calcolo automaticamente.

Regressione lineare multipla

La regressione lineare multipla funziona essenzialmente come la regressione lineare semplice, ma tiene conto della relazione tra più variabili indipendenti e la variabile dipendente. Utilizza la stessa equazione di una regressione lineare semplice, mappando la relazione tra una variabile indipendente e la variabile dipendente alla volta.

Ad esempio, si potrebbe voler determinare l'impatto delle ore di straordinario, dei giorni di malattia e delle ore totali lavorate sul fatturato dell'azienda. È quindi possibile rappresentare il risultato su un grafico a dispersione con più linee o utilizzando un modello 3D.

C'è una cosa a cui bisogna fare attenzione con la regressione lineare multipla: la sovrapposizione tra le variabili indipendenti. Se le variabili indipendenti si influenzano a vicenda, è possibile sovrastimare la loro influenza sulla variabile dipendente. È possibile attenuare questo problema eseguendo semplici regressioni lineari tra le variabili indipendenti: basta che una di esse sia la variabile dipendente per l'analisi.

Analisi delle serie temporali

Una serie temporale è una sequenza di punti di dati registrati in un periodo specifico. Con l'analisi delle serie temporali, si esaminano i dati storici per individuare le tendenze da utilizzare come base per le previsioni.

Ad esempio, si può esaminare lo storico delle vendite della propria azienda per cercare di individuare le tendenze stagionali. Se si nota un calo delle vendite durante l'estate, si può utilizzare questa informazione per le previsioni future, fornendo ai leader una comprensione più accurata del volume delle vendite durante l'anno.

Previsioni a rotazione

La maggior parte dei metodi di previsione si basa sui dati storici per formulare ipotesi sul futuro. Queste ipotesi portano a previsioni statiche che spesso diventano obsolete non appena vengono prodotte. Con una previsione mobile, invece, si attinge ai dati recenti per creare previsioni che vengono aggiornate continuamente.

Se, ad esempio, si verifica un mese in cui le vendite diminuiscono drasticamente, una previsione tipica mostrerà rapidamente un divario tra le stime e la realtà. Una previsione mobile, invece, terrà conto di questi dati e modificherà le proiezioni future tenendo conto di questa flessione.

Questi metodi possono essere difficili da implementare perché richiedono un accesso continuo a dati affidabili, ma gli strumenti giusti, come il software FP&A, possono mitigare questo problema.

Metodo Delphi

Invece di esaminare i bilanci per fare le previsioni, il metodo Delphi consiste nel rivolgersi a esperti e affidarsi alla loro analisi delle condizioni di mercato più ampie. Si possono utilizzare questionari, sessioni di focus group o chiedere loro di preparare le proprie previsioni.

L'uso corretto di questo metodo dipende dal confronto delle previsioni di più esperti e del loro contesto per costruire una previsione finale che rappresenti al meglio il futuro potenziale della vostra organizzazione.

Previsioni basate sui driver

Leprevisioni possono comportare un'enorme quantità di dati. Le variabili che influenzano il successo dell'organizzazione sono talmente tante che cercare di includerle tutte è impossibile. Pensate alle previsioni basate sui driver come a un filtro che vi permette di concentrarvi esclusivamente sulle variabili più importanti.

Con questo metodo, identificherete i "driver", ovvero i fattori che influenzano maggiormente le prestazioni della vostra organizzazione. Possono essere fattori esterni come i tassi di interesse o interni come il numero di dipendenti.

Una volta identificati questi fattori, è possibile esaminare il loro impatto sull'organizzazione in generale e utilizzarli per elaborare previsioni più accurate.

Previsioni predittive e prescrittive

Questo approccio combina una prospettiva quantitativa (ad esempio, l'analisi dei dati storici) ed elementi qualitativi (ad esempio, intuizioni soggettive e opinioni di esperti) per creare una previsione più olistica. Mentre alcune previsioni possono sopraffare l'utente con la quantità di dati che tracciano, altre escludono i fattori contestuali chiave. Quest'ultimo è ciò che questo metodo impedisce.

Ogni elemento può essere ponderato, in base alla stima del suo impatto sulle prestazioni dell'organizzazione.

Previsioni basate sulle eccezioni

Alcuni anni fiscali si distinguono dagli altri. Ondate di licenziamenti, condizioni macroeconomiche ed eventi mondiali possono influenzare seriamente le prestazioni dell'azienda, creando dei valori anomali che potrebbero avere un impatto sulle previsioni se venissero inclusi in medie, regressioni lineari e analisi simili.

Le previsioni basate sulle eccezioni identificano questi valori anomali su più variabili, in modo da poterli valutare e capire cosa c'è dietro.

Come Prophix può aiutarvi con i vostri modelli di previsione finanziaria

Indipendentemente dal modello di previsione finanziaria utilizzato, il problema è sempre lo stesso: reperire ed elaborare dati accurati. Anche modelli come il metodo Delphi dipendono dalla disponibilità di dati accurati, e la maggior parte delle organizzazioni ha difficoltà in questo senso.

I modelli di previsione come le rolling forecasts consentono alle organizzazioni di lavorare con stime accurate durante tutto l'anno, invece di affidarsi a dati obsoleti. Questi sono possibili solo con solidi strumenti di raccolta, automazione ed elaborazione dei dati.

Èqui che entra in gioco una piattaforma di performance finanziaria come Prophix One.

Wilson Construction si affida a Prophix One per creare previsioni basate sui dati in tempo reale della suite di gestione dei progetti e confrontarli con il budget per rimanere in linea con i tempi di completamento.