Finanzprognosen 101: Ein Blick in die Zukunft Ihres Unternehmens
Finanzprognosen sind ein bisschen wie Wahrsagerei mit Karten – nur viel zuverlässiger.
Man gibt ein paar vernünftige Annahmen in ein Prognose-Tool ein, und es kann einem sagen, wie die Gewinn- und Verlustrechnung, die Bilanz und andere Finanzberichte zu einem bestimmten zukünftigen Zeitpunkt aussehen werden.
Die tatsächlichen Finanzberichte werden selten genauso aussehen wie die prognostizierten Berichte, aber das ist in Ordnung—das Ziel ist es, so nah wie möglich heranzukommen.
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In diesem Leitfaden helfe ich Ihnen, die Modelle, Methoden und Prozesse zu verstehen, mit denen Sie die Finanzen Ihres Unternehmens prognostizieren können.
Was ist Finanzprognose?
Finanzprognose bezieht sich auf die Praxis, die finanzielle Position des Unternehmens anhand von Kennzahlen wie Umsatzwachstum, Kündigungsrate und Gewinnmargen zu schätzen.
CFOs und Finanzteams verlassen sich auf Prognosen, um finanzielle Entscheidungen zum Budget, zur Geschäftsplanung, Ressourcenverteilung und zur allgemeinen Unternehmensstrategie zu treffen.
Die Schätzungen, die in eine Finanzprognose einfließen, werden mithilfe historischer Daten und einer Bewertung der zukünftigen wirtschaftlichen Aussichten des Unternehmens erstellt. Zum Beispiel ist es vernünftig, für die Zukunft ein Wachstum beim Umsatz anzunehmen, wenn das Unternehmen in den letzten zwei Jahren ein beschleunigtes Wachstum verzeichnen konnte und eine hohe Nachfrage nach Ihrer SaaS besteht.
Sie könnten die Werte für jede Position der Gewinn- und Verlustrechnung, Bilanz und Cashflow-Rechnung schätzen, aber im Allgemeinen hängt der Zeitaufwand für jede Position vom Zweck der Prognose ab.
Sie könnten allgemeine Annahmen über alle Positionen treffen, wenn Sie eine Prognose für einen Gesamtüberblick Ihrer finanziellen Situation erstellen. Wenn Sie allerdings die Finanzen im Vorfeld einer Fusion oder Übernahme prognostizieren wollen, ist es wichtig, für jede betrachtete Position besonders sorgfältig zu sein.
Modelle zur Finanzprognose
Ein Prognosemodell bezeichnet ein systematisches Rahmenwerk zur Vorhersage finanzieller Ergebnisse anhand historischer Daten, Annahmen und verschiedener mathematischer und statistischer Techniken.
Prognosemodelle lassen sich grob in qualitative und quantitative Modelle unterteilen.
Qualitative Prognosemodelle
Qualitative Prognosemethoden basieren auf Expertenmeinungen und Einschätzungen. Die zwei beliebtesten qualitativen Methoden sind:
- Die Delphi-Methode: Die Delphi-Methode beinhaltet die Zusammenarbeit mit Branchenexperten, die den Markt analysieren und die finanzielle Entwicklung Ihres Unternehmens voraussagen können. Es sei denn, Sie haben einen außergewöhnlich qualifizierten Experten in Ihrem Netzwerk, empfehle ich stattdessen Marktforschung oder – noch besser – einen quantitativen Ansatz.
- Marktforschung: Marktforschung hilft dabei, Finanzprognosen auf Basis von Wettbewerbsumfeld, Konsumtrends und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen zu erstellen.
Quantitative Prognosemodelle
Analysten verwenden in der Regel quantitative Prognosen, da sie objektiver sind. Quantitative Methoden lassen sich weiter in Zeitreihenanalysen und assoziative Methoden unterteilen. Hier sind Beispiele für beide Methodengruppen:
- Zeitreihen:
- Lineare Fortschreibung: Die Methode der linearen Fortschreibung wird verwendet, wenn Sie davon ausgehen, dass sich vergangene Trends fortsetzen. Zum Beispiel: Wenn Ihr Umsatz in den letzten drei Jahren jährlich um 5 % gestiegen ist und Sie erwarten, dass der Umsatz im nächsten Jahr erneut um 5 % wächst, sollten Sie die lineare Methode anwenden.
- Gleitender Durchschnitt: Die Methode des gleitenden Durchschnitts nutzt den Durchschnitt der vorherigen Perioden, um kurzfristige oder mittelfristige Finanzprognosen zu erstellen.
- Exponentielle Glättung: Die exponentielle Glättung ist dem gleitenden Durchschnittsmodell ähnlich, außer dass die jüngeren Perioden beim Berechnen des Durchschnitts stärker gewichtet werden. Wenn zum Beispiel das Umsatzwachstum im Jahr 2022 bei 5 % und im Jahr 2023 bei 8 % lag, könnten Sie dem Wert 8 % ein Gewicht von 0,6 und dem Wert 5 % ein Gewicht von 0,4 zuweisen, um den Mittelwert zu errechnen, welcher dann 2,6 % betragen würde.
- Trendprojektion: Die Trendprojektion beinhaltet die Nutzung historischer Daten und statistischer Methoden, um Trends zu erkennen und fortzuschreiben, um so zukünftige Werte vorherzusagen. Analysten verwenden hierfür in der Regel Methoden wie die kleinste Quadrate, Box-Jenkins und heuristische Prognosen.
- Assoziativ:
- Einfache lineare Regression: Die einfache Regressionsanalyse hilft dabei, die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen (zum Beispiel Umsatz) und einer unabhängigen Variablen (zum Beispiel Werbeausgaben) zu untersuchen. Die Beziehung (ausgedrückt als Zahl) wird dann verwendet, um zukünftige Werte vorherzusagen.
- Multiple lineare Regression: Bei der multiplen Regressionsanalyse wird die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und mehreren unabhängigen Variablen untersucht. Beispielsweise könnten wir Kundenbindung als eine weitere unabhängige Variable im Beispiel der einfachen linearen Regression hinzufügen. Wie bei der einfachen linearen Regression wird die Beziehung als Zahl dargestellt und zur Prognose künftiger Werte genutzt.
Wie man eine Finanzprognose erstellt
Es gibt noch einige weitere Aspekte, die Sie beachten sollten, bevor Sie sich in Ihre Excel-Tabelle stürzen und die Finanzberichte Ihres Unternehmens prognostizieren. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Durchführung einer Finanzprognose:
Ziel festlegen
Mit einer klaren Absicht vorzugehen, hilft Ihnen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. Erstellen Sie Ihre Finanzprognose, um zu überprüfen, ob Sie über genügend Liquidität verfügen? Oder planen Sie einen Ausstieg und möchten den Unternehmenswert ermitteln?
Historische Daten zusammenstellen
Wenn Ihr Unternehmen schon einige Jahre besteht, finden Sie fast alle benötigten Daten – wie Umsatz, Ertrag und Wachstum – in Ihren Finanzberichten.
Drei bis fünf Jahre an historischen Daten sind ideal aber je nach Faktoren wie:
- Prognosehorizont: Wenn Sie eine Prognose für zwei oder drei Jahre aufstellen, brauchen Sie mehr historische Daten, um Trends zu erfassen. Für kurzfristigere Prognosen sind neuere Daten wichtiger.
- Relevanz der Daten: Ältere Daten aus Phasen mit größeren Änderungen an Ihrem Produkt, Geschäftsmodell oder an Marktbedingungen sind weniger relevant als neuere Daten, welche die aktuelle Geschäftssituation genauer widerspiegeln.
- Stabilität und Konsistenz der Daten: Wenn Ihre Geschäftsentwicklung oder die Marktbedingungen starken Schwankungen unterlagen, empfiehlt sich ein längerer historischer Zeitraum.
- Marktdynamik: Ist die Branche von schnellen Veränderungen betroffen? Falls ja, sollten Sie sich vor allem auf aktuelle Daten konzentrieren.
Wenn Sie ein Start-up sind und keine historischen Daten haben, ziehen Sie die Nutzung eines qualitativen Prognosemodells oder Branchenbenchmarks von SaaS Capital und ähnlichen Quellen in Betracht.
Zeitraum festlegen
Für wie viele Jahre in die Zukunft möchten Sie Ihre Finanzberichte prognostizieren? Ein Jahr ist eine gängige Option, doch je nach Bedarf können Sie natürlich einen anderen Zeitraum wählen.
Wenn Sie zum Beispiel planen, in sechs Monaten Kapital aufzunehmen, sollten Sie Ihre Finanzberichte für die nächsten beiden Quartale prognostizieren. Alternativ können Sie Ihre Finanzberichte auf ein Jahr im Voraus prognostizieren, um zu verstehen, wie neues Kapital Ihre Kapitalstruktur verändern und Ihr Geschäft beeinflussen könnte.
Zu beachten ist, dass die Genauigkeit mit zunehmendem Prognosezeitraum abnimmt, da externe Einflussgrößen wie die Konjunktur mehr Zeit haben, sich zu verändern. Das klingt selbstverständlich, wird aber oft übersehen.
Die Abweichung zwischen Prognose und Ist-Ergebnis kann laut einem KPMG-Bericht erheblich sein:
Wähle eine Prognosemethode
Keine Methode ist allen anderen überlegen; wähle eine Finanzprognosemethode, die dem Zweck deiner Prognose entspricht.
Die Geradlinigkeitsmethode ist weniger ressourcenintensiv, wenn du nur einen groben Überblick über künftige Umsätze und Gewinne auf Basis der erwarteten Abonnements und Verlängerungen im nächsten Jahr erhalten möchtest.
Andererseits könnte die lineare Regression die bessere Wahl sein, wenn du planst, deine Betriebskostenstruktur grundlegend zu verändern, um im nächsten Jahr profitabel zu werden.
Sobald du die beste Prognosemethode für deinen Anwendungsfall gefunden hast, erstelle Pro-Forma-Finanzberichte nach dieser Methode. Nutze diese Berichte als Grundlage für die Finanzplanung und strategische Entscheidungen.
Analysiere die Prognose
Sieh dir die Zahlen an und überprüfe, ob sie dir eine Geschichte erzählen, die dir gefällt. Falls ja, ist das ein guter Ausgangspunkt. Wenn nicht, finde heraus, warum.
Versuche, mithilfe von Was-wäre-wenn-Szenarien potenzielle Gefahrenherde in der Geschichte zu erkennen – zum Beispiel, ob nicht genug Kapital für das Wachstum zur Verfügung steht.
Spiele ein wenig mit den Zahlen, indem du sie Stresstests unterziehst, um zu verstehen, wie sich unabhängige Variablen wie die Wirtschaftslage auf wichtige Kennzahlen auswirken.
Schauen wir uns ein wahrscheinliches Szenario an.
Angenommen, der ursprüngliche Grund für die Prognose war zu sehen, ob das Unternehmen im kommenden Quartal in einen Liquiditätsengpass geraten könnte. Die Prognose zeigt, dass du das Quartal über liquide bleibst, der Kassenbestand aber gegenüber dem aktuellen Stand reduziert wird.
Das ist ein Problem… aber kein Grund zur Panik.
Mit diesen Informationen wirfst du einen Blick in die prognostizierte Kapitalflussrechnung, um herauszufinden, wo das Geld verloren geht.
- Verlierst du Geld im operativen Bereich, wäre dies ein ernstes Problem, denn das signalisiert, dass dein Tagesgeschäft nicht genug Liquidität generiert.
- Der Rückgang des Kassenbestands könnte aber auch davon kommen, dass du planst, in einen neuen Vermögenswert zu investieren oder Schulden zu tilgen. Das ist viel leichter zu beheben, denn Investitionen und Schuldentilgungen sind keine wiederkehrenden Vorgänge.
Der Nutzen deiner Prognose – selbst wenn sie vollständig korrekt ist – hängt davon ab, ob du die Daten auch sinnvoll nutzt.
Beobachte die Ist-Zahlen
Nachdem du die Prognose erstellt hast, verfolge deine tatsächlichen Finanzdaten und vergleiche sie mit der Prognose.
Entwickeln sich die Ist-Zahlen wie erwartet in Richtung der Prognose?
Wenn nicht, solltest du die Unterschiede mit einer Abweichungsanalyse untersuchen, um dich rechtzeitig auf potenzielle Probleme vorbereiten zu können.
Beispiel zur Finanzprognose
Gehen wir gemeinsam ein einfaches Beispiel durch, wie eine Finanzprognose funktioniert.
Angenommen, du möchtest deine Gewinn- und Verlustrechnung für das nächste Quartal prognostizieren. Du rechnest mit einem deutlichen Nachfrageanstieg durch eine neue, besonders erfolgreiche Marketingkampagne.
Du rechnest mit einem Umsatzwachstum von 20 % und möchtest die Gewinn- und Verlustrechnung prognostizieren, um zu sehen, ob das Unternehmen am Ende des Quartals in die Gewinnzone rutscht.
Hier sind die Zahlen aus der Gewinn- und Verlustrechnung für das am Q3 2023 endende Abrechnungsquartal:
| Umsatz | $50,000 |
| Herstellungskosten | $10,000 |
| Bruttogewinn | $40,000 |
| Betriebskosten | $25,000 |
| Betriebsergebnis | $15,000 |
| Nicht-betriebliche Aufwendungen | $20,000 |
| Nettoergebnis | $(5,000) |
So könnte das Finanzmodell aussehen, wenn man von einer Umsatzwachstumsrate von 20 % ausgeht und annimmt, dass die betrieblichen und nicht betrieblichen Aufwendungen unverändert bleiben:
Mit dem wachsenden Bedarf könnte das Unternehmen im kommenden Quartal profitabel werden.
Ich möchte noch einmal betonen, dass dies ein vereinfachtes Beispiel ist, um zu zeigen, wie man einen Finanzbericht prognostizieren kann. Ich habe angenommen, dass die betrieblichen und nicht betrieblichen Aufwendungen unverändert bleiben, was in der Realität selten der Fall ist.
Wenn du bereit bist, deine Finanzberichte zu prognostizieren, warum nicht ein Drei-Statement-Modell erstellen versuchen?
Die Rolle von Prognose-Software
Ich wäre nachlässig, wenn ich nicht erwähnen würde, wie viel einfacher alles mit guter Technologie ist.
Prognose-Software macht den Prozess schnell und einfach, denn die besten Lösungen integrieren sich in Buchhaltungssoftware, um automatisch historische Daten für die von dir gewählte Anzahl an Jahren abzurufen. Ein weiterer Vorteil von Prognose-Software ist, dass sie über integrierte Funktionen wie Vertriebsanalysen und Bedarfsvorhersagen verfügt, um datenbasierte Annahmen über die Zukunft zu treffen.
Prognose-Software gibt es schon eine Weile. Was jedoch noch spannender ist: KI-basierte FP&A-Tools stehen kurz davor, die Art und Weise, wie FP&A-Teams Finanzdaten prognostizieren, zu revolutionieren.
KI-Modelle können historische Daten nutzen, um Annahmen über die Zukunft zu treffen und Prognosen innerhalb von Sekunden zu erstellen. Auch wenn diese Prognosen immer noch die Einschätzungen eines CFOs erfordern, beschleunigen sie den Prozess erheblich und sparen dem Finanzteam wertvolle Zeit.
„KI-Modelle werden automatisch Prognosen auf Basis von historischen und trendbasierten Daten erstellen oder anstoßen. So schaffen sie einen Ausgangspunkt, von dem aus Finanzteams die Pläne mit ihrem Kontext und ihrer Einschätzung zu Geschäfts- und Wirtschaftsbedingungen ergänzen können. Finanzprofis erstellen die Prognosen also nicht mehr von Grund auf neu, sondern verfeinern und prüfen sie – das verkürzt den Prognoseprozess drastisch.“
Bereit, deine Zukunft zu sehen?
Finanzprognosen können sich beim ersten Mal knifflig anfühlen. Vernünftige Prognosen zur Entwicklung der Zukunft zu treffen, erfordert Geschick, Erfahrung und Weitblick – Eigenschaften, die mit der Zeit wachsen.
Aber der andere, eher mechanische Teil der Prognose – das Erstellen eines Modells – lässt sich ganz einfach mit Software automatisieren. Ich empfehle, das Erstellen des Modells der Software zu überlassen, damit du dich auf die strategischen Aspekte der Finanzprognose konzentrieren kannst.
Und denke daran: Deine Finanzprognose ist nicht in Stein gemeißelt.
Wenn die Prognose steht, ändere deine Annahmen, um deine finanzielle Situation unter verschiedenen Szenarien zu bewerten. Nutze diese Erkenntnisse, um Risiken zu minimieren und deine Finanzlage zu stärken.
Wenn du hingegen daran interessiert bist, den Erfolg deiner vergangenen Daten zu analysieren, ist Finanzanalyse-Software hierfür eine bessere Wahl.
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