Modelle zur Finanzprognose: Ein umfassender Leitfaden
Um im komplexen und wettbewerbsintensiven modernen Geschäftsumfeld erfolgreich zu sein, ist eine zukunftsorientierte Strategie erforderlich. Durch die Nutzung historischer Leistungen, Marktforschung und aktueller Trends können datengesteuerte Prognosemodelle Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Es gibt viele verschiedene Prognosemodelle zur Auswahl und noch mehr Softwarelösungen, die bei ihrer Anwendung helfen. In diesem Leitfaden stelle ich einige nützliche Prognosemodelle vor – und erkläre, wie Sie sie einsetzen können, um einen Vorsprung in Ihrer Branche zu gewinnen.
Was ist ein Prognosemodell?
Prognosemodelle sind Werkzeuge, die zur Vorhersage zukünftiger Leistungen auf der Grundlage historischer und aktueller Daten eingesetzt werden. In der Geschäfts- und Finanzwelt bezieht sich der Begriff Prognose fast immer auf finanzielle Prognosen.
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Ein Prognosemodell verwendet eine statistische Methodik oder Formeln und Annahmen, um die zukünftige Entwicklung vorherzusagen, einschließlich Umsatz, Kundennachfrage und Kündigungsraten.
Konkret werden diese Modelle dazu eingesetzt, zu ermitteln, wie sich Änderungen bestimmter Variablen und Parameter voraussichtlich auf die Leistung auswirken werden (anders als Budgets, die Ihnen bei der Zuteilung Ihres Cashflows helfen). Beispielsweise könnte eine Restaurantkette ein Modell nutzen, um zu bestimmen, wie sich Änderungen der Öffnungszeiten eines Ladens oder saisonale Muster auf den Umsatz auswirken.
Es gibt zahlreiche Prognosemodelle (weiter unten ausführlich besprochen), aber sie alle verfolgen dasselbe Ziel: historische Daten, Annahmen und aktuelle Trends zu nutzen, um die zukünftige Entwicklung vorherzusagen.
Diese Werkzeuge können auf eine unendliche Anzahl potenzieller Szenarien angewandt werden und sind für Finanz-, Marketing- und Führungsteams unerlässlich. Im weiteren Verlauf dieses Leitfadens konzentriere ich mich explizit auf finanzielle Prognosemodelle und lasse andere Anwendungsbereiche außen vor.
Prognosemethoden
Die Wahl der richtigen Modellierungstechnik (und des konkreten Prognosemodells) ist sehr wichtig. Bevor Sie sich entscheiden können, benötigen Sie jedoch einige Grundinformationen über diese Modelle und deren Funktionsweise.
Es gibt zwei große Kategorien von Prognosemodellen: quantitativ und qualitativ.
Qualitative Prognosemethoden
Qualitative Prognosen basieren auf Expertenmeinungen und Einschätzungen. Sie sind:
- Von Natur aus subjektiv
- Nicht auf vergangene Daten oder Trends gestützt
- Werden zur Analyse nicht-numerischer Daten verwendet
Qualitative Methoden kommen zum Einsatz, wenn sich der Analysefokus nicht messen oder zählen lässt. Wenn ein Unternehmen beispielsweise die Motive und Überzeugungen verstehen will, die das Verbraucherverhalten bestimmen und Kaufentscheidungen beeinflussen, können keine quantitativen Daten diese Faktoren offenlegen. Qualitative Prognosen stützen sich auf individuelle Meinungen, Forschungsarbeiten und Studien.
Quantitative Prognosemethoden
Quantitative Prognosen nutzen numerische Muster in historischen Daten, um die künftige Leistung vorherzusagen. Quantitative Modelle:
- Sind tendenziell objektiver
- Basieren auf historischen Daten (z. B. Umsätze, Mitarbeiterzahl usw.)
- Analysieren numerische Daten
Innerhalb der quantitativen Kategorie gibt es zwei weitere Unterkategorien:
Zeitreihen
Zeitreihenmodelle konzentrieren sich auf Muster und deren Variationen, wobei sie sich auf historische Daten stützen.
Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das den Markteintritt in einem neuen Land vorbereitet, Daten aus einem früheren Markteintritt (einschließlich Verkaufszahlen, Entwicklung der Belegschaft usw.) nutzen, um ein Budget für den neuen Start aufzustellen.
Assoziative/kausale Modelle
Assoziative Modelle, auch kausale Modelle genannt, sind fortschrittlicher und konzentrieren sich auf mehrere Linien hochgradig verfeinerter und spezifischer Informationen. Sie nutzen vergangene Daten und zeichnen sich dadurch aus, scheinbar verschiedene Daten miteinander zu verbinden und sie auf den Zweck der Prognose zurückzuführen.
Sie können auch verwendet werden, um assoziative Beziehungen zwischen den finanziellen Kennzahlen eines Unternehmens und externen Variablen herzustellen. Beispielsweise könnte ein Haushaltsgerätehersteller ein Modell erstellen, das den Verkauf von Geräten auf Grundlage der Anzahl neuer Baugenehmigungen in einer bestimmten Region vorhersagt.
Im Folgenden gehe ich auf die Grundlagen einiger der am häufigsten verwendeten Prognosemodelle ein, die Unternehmen heute einsetzen.
Gängige quantitative Prognosemodelle
Quantitative Prognosemodelle stützen sich auf Vergangenheitsdaten, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen.
Ein Einzelhändler könnte zum Beispiel die Verkaufszahlen des 4. Quartals der letzten drei Jahre heranziehen, um das Verkaufsvolumen während der umsatzstarken Feiertagssaison vorherzusagen.
Wenn du keine eigenen Daten hast (zum Beispiel, wenn du ein ganz neuer Einzelhändler bist), könntest du trotzdem möglicherweise quantitative Prognosen nutzen—du müsstest lediglich auf vergleichbare Branchendaten zugreifen.
Innerhalb der quantitativen Prognosemodelle gibt es mehrere beliebte Modelle—ich erkläre sie dir im Folgenden.
Zeitreihen
Zeitreihenmodelle werden verwendet, wenn mehrere Jahre an Daten zur Verfügung stehen. Sie sind besonders hilfreich, wenn die Beziehungen zwischen den Datenpunkten (etwa zwischen Durchschnittspreis und Verkaufsvolumen) relativ stabil sind und sich Trends leicht erkennen lassen.
Ein Unternehmen könnte zum Beispiel Zeitreihenmodelle einsetzen, um die Entwicklung einer bestehenden Produktlinie zu prognostizieren.
Angenommen, die Produktlinie wurde vor vier Jahren eingeführt und ist seitdem stetig gewachsen. Das Unternehmen könnte diese Daten nehmen und ein Zeitreihenmodell anwenden, um vorherzusagen, wie hoch das Verkaufsvolumen im nächsten Jahr (oder in einigen Jahren) sein könnte.
Lineare Extrapolation
Die lineare Extrapolation ist eine einfache Methode, um Schätzungen zukünftiger Umsätze oder anderer finanzieller Parameter vorzunehmen, indem vergangene Werte betrachtet und angenommen wird, dass diese Trends sich fortsetzen.
Wenn ein Unternehmen beispielsweise in den vergangenen vier Jahren ein jährliches Umsatzwachstum von 3,6 % verzeichnet hat und erwartet, dass sich dieser Trend fortsetzt, kann es mit dem Linearmodell vorhersagen, wie viel Umsatz das Unternehmen künftig voraussichtlich generieren wird.
Wie der Name schon sagt, geht das Linearmodell von einer konstanten und vorhersehbaren Entwicklung aus. Es ist einfach, kann aber trotzdem ein guter Ausgangspunkt sein, um verschiedene finanzielle Kennzahlen und Szenarien zu prognostizieren.
Was ist der Unterschied zwischen Zeitreihen- und Linearprognose?
Mit Zeitreihenmodellen werden typischerweise Trendzyklen, zyklische Schwankungen und Saisonalität analysiert, während die lineare Extrapolation meist zur Prognose eines stabilen Wachstums (oder Rückgangs) verwendet wird.
Stelle dir Zeitreihenprognosen als eine geschlossene Schleife oder Spirale vor; die lineare Prognose ist dagegen, nun ja, einfach eine gerade Linie!
Gleitender Durchschnitt
Das Modell des gleitenden Durchschnitts ist dem oben beschriebenen Linearmodell ähnlich, arbeitet jedoch mit kleineren Datensätzen und konzentriert sich auf kurz- bis mittelfristige Zeiträume.
Unternehmen können Modelle des gleitenden Durchschnitts zum Beispiel einsetzen, um die Nachfrage während der Feiertage zu prognostizieren. Das Unternehmen könnte hierbei die Durchschnittswerte des Umsatzes aus dem 4. Quartal 2019, 2020, 2021 und 2022 betrachten.
Sie könnten eine einfache Formel anwenden, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen:
(A1 + A2 + A3 + A4) / N
wobei
A = Durchschnitt eines bestimmten Zeitraums
und
N = Anzahl der betrachteten Zeiträume
Das Unternehmen könnte anschließend diesen gleitenden Durchschnitt nutzen, um eine Prognose der erwarteten Verkaufszahlen für die Feiertage dieses Jahres zu entwickeln.
Für diese Formel braucht es einen guten Datensatz; im obigen Beispiel werden vier Jahre Daten verwendet. Wichtig ist jedoch, dass sie keine Nicht-Q4-Daten berücksichtigt, da diese für die Prognose der Feiertagsverkäufe weitgehend irrelevant sind.
Exponentielle Glättung
Exponentielle Glättungsmodelle ähneln den gleitenden Durchschnittsmodellen; sie verwenden jedoch eine Gewichtungsmethode, bei der die jüngeren Daten stärker gewichtet werden.
Betrachten wir noch einmal das obige Beispiel. Das Unternehmen verfügt über vier Jahre historische Verkaufszahlen für die Feiertage—hatte jedoch während dieses Zeitraums ein stetiges Wachstum.
Daher sind die älteren Werte weniger relevant als die aktuellen Daten der letzten beiden Jahre.
Exponentielle Glättungsmodelle legen ein stärkeres Gewicht auf aktuellere Daten. Das ist hilfreich, weil Unternehmen dadurch ihre Prognosen besser an jüngere Entwicklungen anpassen können.
Auch wenn es verlockend sein mag, ältere Daten zu verwenden, wenn diese ein positiveres Bild zeichnen (wer möchte nicht die Bewertungen von 2021 statt 2022 nutzen?), ist es entscheidend, die passendsten Daten zu nutzen, um eine realistische Vorstellung von der künftigen Entwicklung zu bekommen.
Trendentwicklung
Die Trendentwicklung passt eine Trendlinie an eine mathematische Gleichung an und nutzt dann diese Gleichung, um den Trendverlauf in die Zukunft zu projizieren.
Ein Trendentwicklungsmodell betrachtet vergangene Daten – etwa Verkaufszahlen an Wochenenden, Werktagen oder in bestimmten Jahreszeiten –, um Prognosen über die künftige Nachfrage zu diesen Zeiten zu erstellen.
Es lässt sich ähnlich wie das Geradenmodell anwenden, je nachdem mit welchen Datensätzen Sie arbeiten. Es gibt mehrere Unterkategorien der Trendentwicklung, darunter Logarithmen, Polynome und das Steigungscharakteristik-Verfahren.
Assoziative Modelle
Assoziative Modelle, auch kausale Modelle genannt, verbinden eine bestimmte betriebliche Kennzahl (wie Umsatz) mit einer separaten, unabhängigen Variablen (wie Bevölkerungswachstum in einer Stadt).
Kausale Modelle sind hilfreich, um Erwartungen an zukünftige Geschäftsabläufe mit klar abgrenzbaren Variablen innerhalb und außerhalb des Unternehmens zu verbinden.
So könnte beispielsweise ein Foodtruck-Besitzer ein Modell nutzen, um die Nachfrage auf einem Sommerfest anhand der für das Wochenende prognostizierten Wetterlage zu ermitteln. Oder ein Immobilienentwickler könnte mithilfe eines kausalen Modells die zukünftige Nachfrage nach neu gebauten Häusern in einer Gemeinde abschätzen, ausgehend vom erwarteten Bevölkerungswachstum in dieser Region.
Darüber hinaus können assoziative Modelle auch genutzt werden, um eine bestimmte Variable auf Grundlage ihrer Verbindung zu anderen, verwandten Variablen vorherzusagen. Beispielsweise könnte ein Unternehmen mittels eines kausalen Modells den geschätzten Gewinnmargenanstieg in Folge höherer Werbeausgaben prognostizieren.
Per Definition sind assoziative Modelle komplexer als Zeitreihenmodelle.
Assoziative Modelle können genutzt werden, um externe Daten einzubeziehen und eine Beziehung zwischen einer relativ standardmäßigen betriebswirtschaftlichen Kennzahl (z. B. Umsatz) und einer Kennzahl herzustellen, die viele Unternehmen gar nicht berücksichtigen würden (z. B. das durchschnittliche jährliche Haushaltseinkommen einer Stadt).
Obwohl sie komplexer sind, können kausale Modelle äußerst nützlich sein, um genauere Prognosen zu erstellen – und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Einfache lineare Regression
Die einfache lineare Regression hilft Unternehmen zu untersuchen, wie eine abhängige Variable (wie Umsatz) mit einer unabhängigen Variablen (wie Werbeausgaben) zusammenhängt.
Oder, unter Einbezug der externen Daten: Die einfache lineare Regression kann auch genutzt werden, um festzustellen, wie eine abhängige Variable (wie Umsatz pro Standort) mit einer unabhängigen Variablen (wie Haushaltseinkommen in einem bestimmten Landkreis) zusammenhängt.
Die einfache lineare Regression lässt sich visualisieren, indem ein Liniendiagramm erstellt wird: Eine Kennzahl kommt auf die Y-Achse, eine auf die X-Achse. Aber wie der Name schon sagt, muss es einfach bleiben; diese Modelle erlauben nur Vergleiche zwischen zwei Variablen.
Multiple lineare Regression
Wie Sie vielleicht vermuten, baut die multiple lineare Regression auf der einfachen linearen Regression auf, indem mehrere Unternehmensvariablen in die Gleichung einbezogen werden.
Es gibt weiterhin eine einzige abhängige Variable (z. B. Umsatz), aber es können mehrere unabhängige Variablen auftreten, die aus internen, externen oder aus beiden Datenquellen stammen können.
Die multiple lineare Regression ist komplex und erfordert in der Regel statistische Analysesoftware. Auch die verwendeten Daten (Anzahl der Datenelemente, betrachteter Zeitraum, Entscheidungen in der Datenaufbereitung) sind entscheidend für die Genauigkeit der resultierenden Regressionsformel.
Für die Prognose per linearer Regression ist es notwendig, die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen: Gibt es relevante Variablen, die nicht erfasst wurden, und könnten diese fehlenden Variablen dazu führen, dass das Modell die Wirkung einer unabhängigen Variablen über- oder unterschätzt?
Übliche qualitative Prognosemodelle
Qualitative Prognosemodelle nutzen subjektive, qualitative Daten. Sie kommen häufig dann zum Einsatz, wenn keine quantitativen Daten verfügbar sind.
Ein qualitatives Modell könnte beispielsweise auf den Eingaben eines Experten oder den Ergebnissen einer Umfrage unter potenziellen Kunden basieren.
Qualitative Prognosemodelle sind naturgemäß subjektiver, aber dennoch äußerst nützlich – insbesondere in Situationen, in denen keine belastbaren Daten verfügbar sind. PS: Ich finde es übrigens immer noch merkwürdig, dass „Daten“ der Plural ist.
Wie auch immer.
Alle qualitativen Prognosemodelle benötigen irgendeine Art von Datenerhebung (Experteninterviews, Panels, Umfragen usw.), unterscheiden sich jedoch darin, wie diese Daten erhoben und anschließend zur Erstellung von Prognosen genutzt werden. Sie sind in der Regel weniger hilfreich für Finanzprognosen, da man mit allen ein wenig im Dunkeln tappt; manche sind einfach genauer als andere.
Delphi-Methode
Schon einmal vom Orakel von Delphi gehört? Ihr ganzer Job war es, Vorhersagen über die Zukunft zu machen – gar nicht so anders als der eines CFO... oder?
Ja, du darfst dich jetzt als das Orakel deines Unternehmens bezeichnen. Nein, du kannst nicht behaupten, ich hätte es erlaubt.
Die Delphi-Methode beruht auf Expertenmeinungen und verwendet typischerweise eine kleine Gruppe thematischer Experten. Beispielsweise könnte ein privates Bildungsunternehmen eine Gruppe von Professoren konsultieren, um Daten über das Verhalten von Studierenden zu sammeln.
Bei der Delphi-Methode werden Experten interviewt, um Daten zu sammeln. Entscheidend dabei ist, dass jedes Experteninterview unabhängig voneinander erfolgt und erst anschließend werden die Daten zusammengeführt. Das hilft dabei, Gruppendenken zu vermeiden und ermöglicht volle Meinungsfreiheit.
Die Delphi-Methode verwendet „Runden“ der Datenerhebung. Die erste Runde ist individuell, die späteren Runden erfolgen gemeinschaftlich. Die jeweiligen Antworten der Experten werden mit der Gesamtgruppe geteilt und zur Diskussion gestellt. Es steht jedem Experten frei, in späteren Runden seine Meinung oder Schätzung zu ändern.
Da die Delphi-Methode normalerweise mit kleinen Expertengruppen arbeitet, ist es wichtig, die richtigen Personen zu interviewen, denn die Daten sind nur so gut wie das Know-how der ausgewählten Experten.
Marktforschung
Wetten, von dieser Methode hast du noch nie gehört – hey, ich seh schon, wie du mit den Augen rollst!
Marktforschung ist eine sehr häufig angewandte Prognosemethode, mit der Unternehmen die Meinungen potenzieller Kunden einholen. Zum Beispiel könnte ein Lebensmittelhersteller, der eine neue kalorienarme Eismarke auf den Markt bringt, Kunden über deren Abnehmziele und Ernährungsgewohnheiten per Online-Umfrage befragen.
Marktforschung läuft meistens auf ein Zahlenspiel hinaus: Je mehr Antworten du aus der Bevölkerung bekommst, desto besser.
Marktforschung kann telefonisch, per E-Mail, SMS, in persönlichen Interviews und auf viele weitere Arten durchgeführt werden. Oft wird sie mit Unterstützung von Marktforschungsinstituten durchgeführt, die Interviews und Datenerhebung übernehmen.
Panel-Konsens
Panel-Konsens nutzt eine Fokusgruppenumgebung, in der Experten- und Mitarbeitermeinungen eingeholt werden. Häufig wird ein Mitarbeiterpanel aus allen Unternehmensebenen und nicht nur aus den Führungskräften gebildet.
Das Besondere an dieser Methodik ist, dass sie die Meinungen von echten Experten und „Halbexperten“ gleichermaßen kombiniert – und gleich gewichtet. Ein Team, das etwa die saisonale Nachfrage für ein Getränk mit bestimmter Geschmacksrichtung prognostizieren möchte, kann Mitarbeitende aus Vertrieb, Marketing oder sogar vom Verkauf im Einzelhandelsgeschäft einbeziehen.
Wie der Name schon sagt, muss sich das Panel auf eine gemeinsame Schätzung einigen. Die Gruppe kann Meinungen austauschen und diskutieren, muss sich aber letztlich auf einen Konsens einigen.
Visionäre Prognose
Die visionäre Prognose basiert auf den Einblicken und Meinungen einer einzelnen Person – ich fand es witzig, dass diese Methode nicht Delphi-Methode genannt wird, wo sie doch auch nur eine Person ist ... aber gut, sie hatte immerhin die Götter auf ihrer Seite (und mich hat keiner gefragt).
Als Visionär kann es sich um dich selbst, ein anderes Mitglied der Geschäftsleitung, einen externen Berater oder einen Branchenexperten handeln.
Da dieses Prognosemodell auf einer einzelnen Person basiert, ist es anfällig für Bestätigungsfehler (Confirmation Bias) und sollte am besten in Kombination mit anderen Methoden angewendet werden.
Vertriebsmitarbeiter-Prognose (Sales Force Composite)
Bei der Vertriebsmitarbeiter-Prognose steht die Sammlung qualitativer Daten von Vertriebsmitarbeitern im Fokus. Sie stützt sich in der Regel auf Meinungen mehrerer Teammitglieder – idealerweise von denen, die direkt am entsprechenden Verkaufsprozess beteiligt sind.
Ein Fahrzeughersteller beispielsweise, der ein neues Modell in Erwägung zieht, könnte eine Umfrage unter seinen Vertriebsmitarbeitern durchführen, um Informationen über Kundenmeinungen, -bedürfnisse, häufige Fragen, Budgets usw. zu erhalten.
Die Idee dahinter: Vertriebsmitarbeiter haben im direkten Kundenkontakt praktische Erfahrung (und wissen, was den Verkauf wirklich antreibt) und verfügen daher über wertvollere Einblicke in das echte Verhalten und die Wünsche der Kundschaft.
Die Vertriebsmitarbeiter-Prognose kann zudem nützlich sein, um regionale oder lokale Trends zu identifizieren.
Obenstehende Liste ist zwar nicht vollständig, umfasst aber viele der gebräuchlichsten Prognosemodelle. Manche davon sind beliebter als andere.
Was sind die gängigsten Prognosemodelle?
Insgesamt werden Zeitreihenmodelle (insbesondere das Gerade-Linien-Modell und das gleitende Durchschnittsmodell) am häufigsten verwendet.
Dies liegt zum Teil daran, dass Zeitreihenmodelle eine objektivere Prognose auf Basis historischer Daten ermöglichen. Sie sind nicht auf Expertenmeinungen oder Kundenfeedback angewiesen, die schwankend und anfällig für Verzerrungen sein können. Stattdessen nutzen sie belastbare Daten, um zuverlässige Modelle für zukünftige Leistungskennzahlen zu erstellen.
Diese Modelle sind ebenfalls beliebt, weil sie relativ einfach anzuwenden sind und oft keine spezielle Software erfordern. Einige Programme, die Sie vermutlich bereits nutzen – wie Ihr Enterprise Resource Planning System –, verfügen wahrscheinlich über diese statistischen Modellierungsfunktionen. Gerade-Linien-Modelle lassen sich sogar von Hand mit Excel relativ einfach erstellen.
Assoziative (kausale) Modelle werden ebenfalls häufig eingesetzt, sind jedoch etwas komplexer und erfordern meist Software oder ein gewisses Maß an Schulung. Sie sind besonders nützlich, um Zusammenhänge zwischen sehr unterschiedlichen Variablen zu verfolgen – sei es nur eine unabhängige Variable (einfache lineare Regression) oder mehrere (multiple lineare Regression).
Bei den qualitativen Prognosemodellen ist Marktforschung am gebräuchlichsten. Viele Unternehmen führen Umfragen durch und sammeln Kundenfeedback, um mit diesen Daten zukunftsweisende strategische Entscheidungen zu treffen. Andere beauftragen externe Marktforschungsunternehmen, um umfassendere Kundenbefragungen durchzuführen.
Warum ist Prognose wichtig?
Wie ich zu Beginn dieses Artikels angedeutet habe, ist die Prognose der Schlüssel dazu, Sie davor zu bewahren:
- Investoren zu verlieren, dann
- gefeuert zu werden
War nur Spaß. Irgendwie.
Prognosen sind wichtig, weil sie Unternehmen ermöglichen, für die Zukunft zu planen. Die gesamte Idee hinter der Prognose besteht darin, Informationen aus verschiedenen Quellen zu sammeln und diese dann zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Ein Unternehmen, das Einzelhändler mit Spezialwaren beliefert, könnte beispielsweise ein Prognosemodell verwenden, um die Nachfrage für die geschäftige Weihnachtssaison vorherzusagen. Ihre Modellierungsbemühungen könnten bessere Nachfrageabschätzungen liefern, was es ermöglicht, die Lagerbestände rechtzeitig aufzustocken, um den saisonalen Bedarf zu decken.
Oder ein Unternehmen könnte sich entscheiden, ein Prognosemodell zu nutzen, um die finanziellen Auswirkungen verschiedener Preispunkte oder Vertriebsstrategien für eine bevorstehende Produkteinführung zu analysieren. Diese Analysen könnten mit saisonalen Nachfrageprognosen kombiniert werden, um nicht nur die beste Verkaufsstrategie, sondern auch den idealen Zeitpunkt zur Einführung saisonaler Angebote und Aktionen zu bestimmen.
Letztlich ist – unabhängig davon, welche Kennzahl betrachtet wird – das Ziel der Prognose, einen Einblick in zukünftige Trends oder Finanzkennzahlen zu gewinnen, um für das Kommende vorbereitet zu sein.
Wie verwendet man Prognosemodelle?
Jedes Prognosemodell wird auf unterschiedliche Weise eingesetzt. Die allgemeine Strategie sieht jedoch wie folgt aus:
- Definieren Sie klar Ihr Ziel. Geht es darum, den Zeitpunkt für die nächste Finanzierungsrunde zu bestimmen? Dann konzentrieren Sie sich auf die Prognose des Cashflows und treffen Sie konservative Annahmen.
- Wählen Sie das passende Modell aus. Ich habe spezifische Anwendungsfälle für die oben genannten Finanzprognosemodelle erläutert. Viele Unternehmen nutzen letztlich mehrere Modelle – aber es ist sinnvoll, sich zunächst auf ein oder zwei zu beschränken.
- Sammeln Sie Daten. Quantitative Modelle verwenden historische Daten (meistens Unternehmensfinanzen), während qualitative Modelle auf subjektiven Daten basieren, die bei Kunden oder Experten aus der Branche erhoben werden.
- Erstellen Sie das Modell. Dieser Prozess variiert erheblich je nach eingesetztem Modell. Viele Modelle können in Excel oder ähnlich verbreiteten Tools aufgebaut werden. Andere erfordern möglicherweise spezielle Statistik- oder Prognose-Software.
- Bestimmen Sie Ihr Vertrauensniveau. Konfidenzintervalle drücken das Maß an Unsicherheit einer Prognose aus. Die gebräuchlichsten Intervalle sind 90 %, 95 % und 99 %. Je höher das Vertrauensniveau, desto zuverlässiger die Prognose. Wie zu erwarten, steigt das Vertrauensniveau mit der Objektivität der Daten.
- Setzen Sie das Modell ein. Im nächsten Schritt führen Sie das Modell unter Einhaltung des empfohlenen Protokolls für dieses Modell durch und nutzen dabei die relevantesten verfügbaren Daten.
- Analysieren Sie die Ergebnisse. Vergleichen Sie die erzielten Resultate mit anderen Schätzungen oder Prognosen, die Ihnen eventuell bereits vorliegen. Es kann auch sinnvoll sein, verschiedene Modelle mit denselben Daten durchzuspielen, um Unterschiede zu erkennen.
Einige Prognosemodelle erfordern Expertenwissen in Statistik oder Finanzprognosen, während andere deutlich einfacher anzuwenden sind. Letztlich hängen die Komplexität und Herausforderungen der Prognose vom gewählten Modell sowie von der Menge & Qualität der Daten ab, mit denen Sie arbeiten.
Welche Software wird für Prognosen verwendet?
Zahlreiche verschiedene Softwaretypen können für Prognosen genutzt werden – von einfachen Tabellenkalkulationen bis hin zu Werkzeugen auf Basis von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.
Viele Finanzmodelle lassen sich in Microsoft Excel oder Google Sheets durchführen, andere wiederum benötigen ERP-Software, EPM-Software oder andere spezialisierte Programme.
Bevor Sie eine neue Software kaufen, überprüfen Sie zunächst die Funktionen Ihrer vorhandenen Tools. Manche Bestandsverwaltungssoftware verfügt über Nachfrageprognosefunktionen und weitere Werkzeuge zur Planung des Lagerbestands. Und Ihr Lohnabrechnungsdienst könnte ebenfalls Features zur Personalbedarfsprognose bieten.
Für qualitative Prognosen gibt es nicht viele relevante Software-Optionen, da die meisten Unternehmen auf externe Forschungsfirmen und Berater setzen, die sich auf die Durchführung und Veröffentlichung von Marktforschungen spezialisiert haben.
Da „Prognose“ ein sehr weit gefasster Begriff ist, stehen letztlich viele verschiedene Softwarelösungen zur Verfügung – aber Prognosesoftware bietet spezifische Vorteile für Ihr Unternehmen.
Prognosemodelle können Ihrem Unternehmen einen Vorteil verschaffen
Zu wissen, wann, wo und wie man Finanzprognosen einsetzt, kann Unternehmen einen entscheidenden Vorteil verschaffen.
Mit geeigneten Prognosemodellen und präzisen Datenquellen können Unternehmen genauere Budgets erstellen, ihre Ziele und Wettbewerbsstrategien optimieren und sind besser auf die Zukunft vorbereitet.
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