Finanzielle Prognosen 101: Blick in die Zukunft Ihres Unternehmens
Finanzprognosen sind wie Wahrsagerei beim Handlesen, nur viel verlässlicher. Sie geben ein paar vernünftige Annahmen in ein Prognosetool ein, und dieses kann Ihnen zeigen, wie Ihre Gewinn- und Verlustrechnung, Ihre Bilanz und andere Finanzberichte zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft aussehen werden.
Ihre tatsächlichen Finanzberichte werden selten genauso aussehen wie Ihre prognostizierten Abschlüsse, aber das ist in Ordnung—die Idee ist, möglichst nahe heranzukommen. 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 beschreibt die Praxis, die finanzielle Lage eines Unternehmens auf Basis von Kennzahlen wie Umsatzwachstum, Churn-Rate und Gewinnmargen zu schätzen.
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CFOs und Finanzteams verlassen sich auf Prognosen, um finanzielle Entscheidungen in Bezug auf Budgetierung, Geschäftsplanung, Ressourcenzuteilung und die gesamte Geschäftsstrategie zu treffen.
Die Schätzungen, die in einer Finanzprognose verwendet werden, basieren auf historischen Daten und einer Einschätzung der zukünftigen wirtschaftlichen Aussichten des Unternehmens. Zum Beispiel ist es vernünftig, ein zukünftiges Umsatzwachstum zu prognostizieren, wenn das Unternehmenswachstum in den letzten zwei Jahren beschleunigt hat und eine hohe Nachfrage nach Ihrer SaaS besteht.
Sie könnten die Werte für jede Position in der Gewinn- und Verlustrechnung, der Bilanz und der Kapitalflussrechnung schätzen, aber allgemein gesprochen hängt der Zeitaufwand für jede Position vom Zweck der Prognose ab.
Sie könnten für alle Posten grobe Annahmen treffen, wenn Sie eine Prognose erstellen, um sich einen generellen Überblick über Ihre finanzielle Situation zu verschaffen. Wenn Sie hingegen im Vorfeld einer Fusion oder Übernahme die Finanzen prognostizieren, ist es wichtig, bei sämtlichen betrachteten Annahmen sehr gründlich zu sein.
Modelle der Finanzprognose
Ein Prognosemodell bezeichnet einen systematischen Rahmen, der auf Basis von historischen Daten, Annahmen sowie verschiedenen mathematischen und statistischen Methoden finanzielle Ergebnisse vorhersagt.
Prognosemodelle werden im Wesentlichen in qualitative und quantitative Modelle unterteilt.
Qualitative Prognosemodelle
Qualitative Prognosemethoden basieren auf Expertenmeinungen und Urteilsvermögen. Die beiden beliebtesten qualitativen Prognosemethoden sind:
- Die Delphi-Methode: Die Delphi-Methode beinhaltet die Zusammenarbeit mit Branchenexperten, die den Markt analysieren und die finanzielle Leistung Ihres Unternehmens vorhersagen können. Falls Sie kein außergewöhnlich qualifizierter Experte im Netzwerk haben, empfehle ich Marktforschung oder, noch besser, einen quantitativen Ansatz zu verwenden.
- Marktforschung: Marktforschung hilft Ihnen, die Finanzen basierend auf Wettbewerb, Konsumtrends und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen zu prognostizieren.
Quantitative Prognosemodelle
Analysten nutzen in der Regel quantitative Prognosen, da diese objektiver sind. Quantitative Methoden lassen sich weiter unterteilen in Zeitreihen- und assoziative Verfahren. Hier sind Beispiele für beide:
- Zeitreihenmethoden:
- Lineare Fortschreibung: Die lineare Methode wird verwendet, wenn man davon ausgeht, dass sich vergangene Trends fortsetzen. Zum Beispiel: Wenn Ihr Umsatz in den letzten drei Jahren jährlich um 5 % gestiegen ist und Sie glauben, dass der Umsatz auch im nächsten Jahr um 5 % wachsen wird, wenden Sie diese Methode an.
- Gleitender Durchschnitt: Die Methode des gleitenden Durchschnitts verwendet den Durchschnitt der Werte aus den vorherigen Perioden, um kurzfristige oder mittelfristige Finanzprognosen zu erstellen.
- Exponentielle Glättung: Die exponentielle Glättung ähnelt dem gleitenden Durchschnitt, aber die neuesten Zeiträume werden bei der Berechnung des Durchschnitts stärker gewichtet. Wenn beispielsweise das Umsatzwachstum 2022 bei 5 % und 2023 bei 8 % lag, könnten Sie 8 % ein Gewicht von 0,6 und 5 % ein Gewicht von 0,4 zuweisen, um den Durchschnitt zu berechnen, der dann 2,6 % beträgt.
- Trendprojektion: Trendprojektion bedeutet, historische Daten und statistische Methoden zu verwenden, um Trends zu erkennen und auf zukünftige Werte zu übertragen. Analysten setzen hierfür meist Methoden wie Kleinste-Quadrate, Box-Jenkins und beurteilende Prognosen ein.
- Assoziative Methoden:
- Einfache lineare Regression: Die einfache Regressionsanalyse untersucht die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable (z. B. Umsatz) und einer unabhängigen Variable (z. B. Werbeausgaben). Die Beziehung wird als Zahl ausgedrückt und dient zur Prognose künftiger Werte.
- Multiple lineare Regression: Die multiple Regressionsanalyse betrachtet die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und mehreren unabhängigen Variablen. Zum Beispiel könnte man Kundenbindung als weitere unabhängige Variable zum Beispiel der einfachen linearen Regression hinzufügen. Wie bei der einfachen linearen Regression wird auch hier die Beziehung als Zahl festgehalten und für Prognosen verwendet.
Wie Sie eine Finanzprognose durchführen
Es gibt noch ein paar Dinge zu berücksichtigen, bevor Sie in Ihre Excel-Tabelle springen und Ihre Finanzberichte Ihres Unternehmens prognostizieren. Hier ist ein Schritt-für-Schritt-Prozess zur Durchführung einer Finanzprognose:
Zweck festlegen
Gezieltes Vorgehen hilft, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. Prognostizieren Sie Ihre Finanzberichte, um zu prüfen, ob Sie über genügend Liquidität verfügen? Oder planen Sie einen Unternehmensverkauf und möchten den Unternehmenswert ermitteln?
Historische Daten sammeln
Wenn Sie schon einige Jahre im Geschäft sind, sind nahezu alle benötigten Daten – wie Umsatz, Gewinn und Wachstum – bereits in Ihren Abschlüssen enthalten.
Drei bis fünf Jahre historische Daten sind ideal, aber je nach Faktoren wie folgenden benötigen Sie möglicherweise einen längeren Zeitraum:
- Prognosehorizont: Für Prognosen mit Zeithorizont von zwei bis drei Jahren sollten Sie mehr historische Daten einbeziehen, um Trends zu erfassen. Kurzfristige Prognosen benötigen dagegen aktuellere Daten.
- Relevanz der Daten: Ältere Daten aus Zeiträumen mit bedeutenden Veränderungen im Produkt, Geschäftsmodell oder den Marktbedingungen sind weniger relevant als aktuelle Daten, die das heutige Geschäft besser widerspiegeln.
- Stabilität und Konsistenz in den Daten: Bei starken Schwankungen der Unternehmensleistung oder Marktbedingungen empfiehlt sich ein längerer historischer Zeitraum.
- Marktdynamik: Unterliegt Ihre Branche schnellen Veränderungen? Dann legen Sie mehr Wert auf aktuellere Daten.
Falls Sie ein Startup sind und noch keine historischen Daten haben, ziehen Sie ein qualitatives Prognosemodell oder Branchenbenchmarks von SaaS Capital und ähnliche Quellen heran.
Festlegen eines Prognosezeitraums
Wie weit in die Zukunft möchten Sie Ihre Finanzberichte prognostizieren? Ein Jahr ist eine gängige Wahl, aber Sie können je nach Bedarf auch andere Zeiträume wählen.
Wenn Sie z. B. in sechs Monaten Kapital aufnehmen möchten, erstellen Sie eine Finanzprognose für die nächsten beiden Quartale. Vielleicht möchten Sie auch einen Zeitraum von einem Jahr prognostizieren, um zu verstehen, wie sich eine Kapitalerhöhung auf Ihre Kapitalstruktur und andere Aspekte Ihres Geschäfts auswirkt.
Beachten Sie bei der Wahl des Prognosezeitraums: Die Genauigkeit sinkt, je weiter Sie in die Zukunft blicken, da unabhängige Variablen wie die Wirtschaft mehr Zeit für Veränderungen haben. Das ist zwar offensichtlich, wird aber häufig übersehen.
Die Abweichungen zwischen Prognose und tatsächlichem Ergebnis können laut einem KPMG-Bericht erheblich sein:
Wählen Sie eine Prognosemethode
Keine einzelne Methode ist allen anderen überlegen; wählen Sie eine Finanzprognosemethode, die dem Zweck Ihrer Prognose entspricht.
Die Geradlinigkeitsmethode ist weniger ressourcenintensiv, wenn Sie lediglich einen allgemeinen Überblick über zukünftige Einnahmen und Gewinne erhalten möchten – basierend auf den erwarteten Abonnements und Verlängerungen im nächsten Jahr.
Andererseits könnte lineare Regression die bessere Wahl sein, wenn Sie im nächsten Jahr einen grundlegenden Wandel Ihrer operativen Kostenstruktur planen, um profitabel zu werden.
Wenn Sie die für Ihren Anwendungsfall beste Prognosemethode gewählt haben, erstellen Sie auf deren Basis Pro-forma-Finanzberichte. Nutzen Sie diese Berichte als Grundlage für die Finanzplanung und strategische Entscheidungen.
Die Prognose analysieren
Schauen Sie sich die Zahlen an und prüfen Sie, ob sie eine Geschichte erzählen, die Ihnen gefällt. Falls ja, ist das schon mal eine gute Ausgangsbasis. Wenn nicht, finden Sie heraus, woran es liegt.
Versuchen Sie, potenzielle "Schurken" in der Geschichte zu erkennen – zum Beispiel, dass nicht genug Bargeld für Wachstum vorhanden ist – und verwenden Sie dafür Was-wäre-wenn-Szenarien.
Experimentieren Sie, indem Sie die Zahlen einem Stresstest unterziehen, um die Auswirkungen von unabhängigen Variablen wie der Wirtschaftslage auf wichtige Kennzahlen zu verstehen.
Sehen wir uns ein wahrscheinliches Szenario an.
Nehmen wir an, das ursprüngliche Ziel der Prognose war herauszufinden, ob das Unternehmen im kommenden Quartal einen Liquiditätsengpass erleben könnte. Die Prognose zeigt, dass Sie das gesamte Quartal über liquide bleiben, Ihr Kassenbestand sich jedoch vom aktuellen Stand reduziert.
Das ist ein Problem… aber noch kein Grund zur Panik.
Mit diesen Informationen schauen Sie sich die prognostizierte Kapitalflussrechnung an, um zu erkennen, wo das Geld abfließt.
- Wenn Ihr Unternehmen Bargeld in den operativen Aktivitäten verliert, wäre das ein ernsthaftes Problem, da das bedeuten würde, dass Ihr Betrieb nicht genug Geld generiert.
- Andererseits könnte sich der Kassenbestand auch deshalb verringern, weil Sie planen, in ein neues Asset zu investieren oder Schulden abzubauen. Das ist ein viel einfacheres Problem, denn Investitionen und Schuldentilgung sind keine laufenden Aktivitäten.
Die Nützlichkeit Ihrer Prognose – selbst wenn alles darin korrekt ist – hängt immer noch davon ab, ob Sie die darin enthaltenen Daten angemessen nutzen.
Tatsächliche Zahlen überwachen
Nachdem Sie die Prognose erstellt haben, sollten Sie Ihre tatsächlichen Finanzberichte überwachen und sie mit der Prognose vergleichen.
Entwickeln sich die tatsächlichen Zahlen wie erwartet in Richtung Prognose?
Falls nicht, sollten Sie die Abweichungen mittels Abweichungsanalyse untersuchen, um mögliche Probleme frühzeitig zu erkennen und vorzubeugen.
Beispiel für eine Finanzprognose
Gehen wir gemeinsam ein vereinfachtes Beispiel durch, wie eine Finanzprognose abläuft.
Nehmen wir an, Sie möchten Ihre Gewinn- und Verlustrechnung für das nächste Quartal prognostizieren. Sie erwarten aufgrund einer neuen, erfolgreichen Marketingkampagne einen deutlichen Anstieg der Nachfrage.
Sie erwarten ein Umsatzwachstum von 20 % und möchten die Gewinn- und Verlustrechnung prognostizieren, um zu prüfen, ob das Unternehmen bis zum Quartalsende profitabel wird.
Hier sind die Daten der Gewinn- und Verlustrechnung für den Abrechnungszeitraum bis Q3 2023:
| Umsatz | $50,000 |
| Herstellungskosten | $10,000 |
| Bruttogewinn | $40,000 |
| Betriebskosten | $25,000 |
| Betriebsergebnis | $15,000 |
| Sonstige Aufwendungen | $20,000 |
| Jahresergebnis | $(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 der gestiegenen Nachfrage könnte das Unternehmen im nächsten Quartal profitabel werden.
Ich betone nochmals, dass dies ein vereinfachtes Beispiel ist, um zu zeigen, wie man eine Finanzprognose erstellt. Ich bin davon ausgegangen, dass die betrieblichen und nicht-betrieblichen Aufwendungen unverändert bleiben, was in der Realität selten der Fall ist.
Wenn du bereit bist, mit der Prognose deiner Finanzkennzahlen zu beginnen, warum versuchst du nicht, ein Drei-Berichte-Modell zu erstellen?
Die Rolle von Prognose-Software
Ich würde etwas Wichtiges vergessen, wenn ich nicht erwähnen würde, wie viel einfacher das mit guter Technologie wird.
Prognose-Software macht den Prozess schnell und unkompliziert. Die besten Lösungen lassen sich mit Buchhaltungssoftware verbinden, um historische Daten aus den ausgewählten Jahren automatisch zu importieren. Ein weiterer Vorteil von Prognosesoftware sind integrierte Funktionen wie Vertriebsanalysen und Bedarfsvorhersagen, die Daten nutzen, um Annahmen für die Zukunft zu treffen.
Prognose-Software gibt es schon seit einer Weile. Noch spannender wird jedoch, was als Nächstes kommt – KI-basierte FP&A-Tools stehen kurz davor, die Art und Weise zu revolutionieren, wie FP&A-Teams Finanzdaten prognostizieren.
KI-Modelle können historische Daten nutzen, um Annahmen über die Zukunft zu treffen und Prognosen innerhalb von Sekunden zu erstellen. Obwohl diese Prognosen weiterhin auf die Einschätzungen des CFO angewiesen sind, beschleunigen sie den Prozess erheblich und sparen so dem Finanzteam wertvolle Zeit.
„KI-Modelle werden automatisch Prognosen auf Basis historischer und aktueller Daten erstellen und liefern damit einen Ausgangspunkt, den die Finanzteams durch ihren Kontext und ihre Einschätzung zu wirtschaftlichen und geschäftlichen Bedingungen ergänzen können. Finanzprofis erstellen Prognosen dann nicht mehr von Grund auf neu, sondern verfeinern und prüfen sie – dadurch wird der Prognoseprozess drastisch verkürzt.“
Bereit für deinen finanziellen Blick in die Zukunft?
Finanzprognosen können beim ersten Mal herausfordernd erscheinen. Realistische Annahmen für die Zukunft zu treffen, erfordert Können, Erfahrung und Weitblick – Dinge, die man mit der Zeit entwickelt.
Doch der andere, eher mechanische Teil der Prognose – das Erstellen eines Modells – lässt sich einfach durch Software automatisieren. Ich empfehle, das Modellieren der Software zu überlassen, damit du dich auf die strategischen Aspekte der Finanzprognose konzentrieren kannst.
Und denk daran: Deine Finanzprognose ist nicht in Stein gemeißelt.
Sobald du die Prognose hast, verändere deine Annahmen, um deine finanzielle Situation unter verschiedenen Szenarien zu bewerten. Nutze diese Erkenntnisse, um Risiken zu minimieren und deine finanzielle Position zu stärken.
Wenn du hingegen daran interessiert bist, den Erfolg deiner historischen Daten zu analysieren, wäre Finanzanalyse-Software besser dafür geeignet.
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