Taloudellinen ennustaminen 101: kurkistus yrityksesi tulevaisuuteen
Taloudellinen ennustaminen on kuin pyytäisit kämmenennustajaa kertomaan taloudellisen tulevaisuutesi, mutta paljon luotettavammin. Syötät ennustetyökaluun muutaman järkevän oletuksen, ja se voi kertoa, miltä tuloslaskelmasi, taseesi ja muut taloudelliset raporttisi näyttävät tiettynä tulevana ajankohtana.
Todelliset taloudelliset raporttisi näyttävät harvoin samalta kuin ennustetut taloudelliset raporttisi, mutta se on hyväksyttävää —tavoitteena on päästä mahdollisimman lähelle. Tässä oppaassa autan sinua ymmärtämään malleja, menetelmiä ja prosesseja, joiden avulla voit ennustaa yrityksesi taloutta.
Mitä taloudellinen ennustaminen on?
Taloudellisella ennustamisella tarkoitetaan yrityksen taloudellisen aseman arvioimista esimerkiksi liikevaihdon kasvun, asiakaspoistuman ja voittomarginaalien kaltaisten mittareiden perusteella.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Talousjohtajat ja taloustiimit tukeutuvat ennusteisiin tehdessään taloudellisia päätöksiä budjetoinnista, liiketoiminnan suunnittelusta, resurssien kohdentamisesta ja liiketoimintastrategiasta kokonaisuutena.
Taloudellisessa ennusteessa käytettävät arviot laaditaan historiallisen datan ja yrityksen tulevien taloudellisten näkymien arvioinnin perusteella. On esimerkiksi perusteltua arvioida liikevaihdon kasvavan tulevaisuudessa, jos yrityksesi kasvu on kiihtynyt viimeisten kahden vuoden aikana ja SaaS-palvelullesi on paljon kysyntää.
Voisit arvioida tuloslaskelman, taseen ja kassavirtalaskelman jokaisen rivin luvut erikseen, mutta yleisesti ottaen kuhunkin erään käyttämäsi aika riippuu ennusteen tarkoituksesta.
Voit tehdä kaikista riveistä yleisluontoisia oletuksia, jos ennustat saadaksesi yleiskuvan taloudellisesta asemastasi. Jos kuitenkin ennustat taloutta ennen sulautumista tai yritysostoa, on tärkeää tehdä perusteelliset oletukset kaikesta tarkastelemastasi.
Taloudellisen ennustamisen mallit
Ennustemalli on järjestelmällinen viitekehys, jonka avulla taloudellisia lopputuloksia ennustetaan historiallisen datan, oletusten sekä erilaisten matemaattisten ja tilastollisten menetelmien perusteella.
Ennustemallit jaetaan yleisesti laadullisiin ja määrällisiin malleihin.
Laadulliset ennustemallit
Laadulliset ennustemenetelmät perustuvat asiantuntijoiden mielipiteisiin ja arvioihin. Kaksi suosituinta laadullista ennustemenetelmää ovat:
- Delphi-menetelmä: Delphi-menetelmässä tehdään yhteistyötä alan asiantuntijoiden kanssa. He voivat analysoida markkinoita ja ennustaa yrityksesi taloudellista suorituskykyä. Ellei verkostossasi ole poikkeuksellisen pätevää asiantuntijaa, suosittelen käyttämään markkinatutkimusta tai vielä parempaa vaihtoehtoa eli määrällistä lähestymistapaa.
- Markkinatutkimus: Markkinatutkimuksen avulla voit ennustaa taloutta kilpailun, kuluttajatrendien ja taloudellisten olosuhteiden perusteella.
Määrälliset ennustemallit
Analyytikot käyttävät yleensä määrällisiä ennusteita, koska ne ovat objektiivisempia. Määrälliset menetelmät voidaan jakaa edelleen aikasarja- ja assosiatiivisiin menetelmiin. Tässä on esimerkkejä molemmista:
- Aikasarjat:
- Suora viiva: Suoran viivan menetelmää käytetään, kun uskot aiempien trendien jatkuvan. Jos esimerkiksi liikevaihtosi on kasvanut 5 % vuodessa viimeisten kolmen vuoden ajan ja uskot liikevaihdon kasvavan seuraavana vuonna 5 %, käytä suoran viivan menetelmää.
- Liukuva keskiarvo: Liukuvan keskiarvon menetelmässä käytetään aiempien ajanjaksojen liukuvaa keskiarvoa talouslukujen ennustamiseen lyhyellä tai keskipitkällä aikavälillä.
- Eksponentiaalinen tasoitus: Eksponentiaalinen tasoitus muistuttaa liukuvan keskiarvon mallia, paitsi että uusimmat ajanjaksot saavat keskiarvoa laskettaessa suuremman painoarvon. Jos liikevaihdon kasvu oli esimerkiksi 5 % vuonna 2022 ja 8 % vuonna 2023, voit antaa 8 prosentille painokertoimen 0.6 ja 5 prosentille painokertoimen 0.4 keskiarvon laskemiseksi, jolloin tulokseksi saadaan 2.6 %.
- Trendin ekstrapolointi: Trendin ekstrapoloinnissa käytetään historiallisia tietoja ja tilastollisia menetelmiä trendien löytämiseen ja niiden jatkamiseen tulevien arvojen ennustamiseksi. Analyytikot käyttävät trendin ekstrapolointiin yleensä esimerkiksi pienimmän neliösumman menetelmää, Box–Jenkins-menetelmää ja asiantuntija-arvioihin perustuvaa ennustamista.
- Assosiatiiviset menetelmät:
- Yksinkertainen lineaarinen regressio: Yksinkertainen regressioanalyysi auttaa tarkastelemaan riippuvan muuttujan, kuten myynnin, ja riippumattoman muuttujan, kuten mainoskulujen, välistä suhdetta. Suhdetta (joka ilmaistaan lukuna) käytetään tulevien arvojen ennustamiseen.
- Moninkertainen lineaarinen regressio: Moninkertainen regressioanalyysi auttaa tarkastelemaan yhden riippuvan muuttujan ja useiden riippumattomien muuttujien välistä suhdetta. Voisimme esimerkiksi lisätä asiakasuskollisuuden toiseksi riippuvaksi muuttujaksi yksinkertaisen lineaarisen regression esimerkkiin. Kuten yksinkertaisessa lineaarisessa regressiossa, suhde ilmaistaan lukuna ja sitä käytetään tulevien arvojen ennustamiseen.
Taloudellisten ennusteiden laatiminen
Ennen kuin siirryt Excel-taulukkoosi ja alat ennustaa yrityksesi tilinpäätöslaskelmia, on käsiteltävä vielä muutama asia. Taloudellisten ennusteiden laatiminen etenee vaiheittain seuraavasti:
Määritä tarkoitus
Tavoitteellinen eteneminen auttaa keskittymään olennaisiin asioihin. Ennustatko tilinpäätöslaskelmiasi selvittääksesi, onko sinulla riittävästi käteistä? Vai johtuuko se siitä, että suunnittelet yrityksestä irtautumista ja haluat määrittää yrityksen arvon?
Kokoa historialliset tiedot
Jos yrityksesi on toiminut jo muutaman vuoden ajan, lähes kaikki tarvitsemasi tiedot, kuten liikevaihto, tulos ja kasvu, ovat saatavilla tilinpäätöslaskelmistasi.
Kolmen–viiden vuoden historialliset tiedot ovat ihanteelliset, mutta saatat joutua käyttämään useampien vuosien historiallisia tietoja esimerkiksi seuraavien tekijöiden perusteella:
- Ennustejakso: Tarvitset enemmän historiallisia tietoja trendien havaitsemiseksi, jos ennustat kaksi tai kolme vuotta eteenpäin. Lyhyen aikavälin ennusteissa sitä vastoin tarvitaan uudempia tietoja.
- Tietojen merkityksellisyys: Vanhemmat tiedot ajanjaksoilta, jolloin tuotteessasi, liiketoimintamallissasi tai markkinaolosuhteissa tapahtui merkittäviä muutoksia, eivät ole yhtä merkityksellisiä kuin uudemmat tiedot, jotka kuvaavat nykyistä liiketoimintaasi tarkemmin.
- Tietojen vakaus ja johdonmukaisuus: Käytä pidempää historiallista ajanjaksoa, jos liiketoimintasi tuloksissa tai markkinaolosuhteissa on ollut merkittäviä vaihteluita.
- Markkinoiden dynamiikka: Onko toimialalla tapana muuttua nopeasti? Jos on, keskity enemmän uudempiin tietoihin.
Jos olet startup-yritys eikä sinulla ole historiallisia tietoja, harkitse laadullisen ennustemallin tai SaaS Capitalin ja muiden vastaavien lähteiden toimialakohtaisten vertailuarvojen käyttöä.
Määritä aikaväli
Kuinka pitkälle tulevaisuuteen haluat ennustaa tilinpäätöslaskelmiasi? Yksi vuosi on melko yleinen valinta, mutta voit valita toisen aikavälin omien tarpeidesi perusteella.
Jos aiot esimerkiksi hankkia pääomaa kuuden kuukauden kuluttua, ennusta tilinpäätöslaskelmasi seuraaville kahdelle vuosineljännekselle. Voit myös valita tilinpäätöslaskelmien ennustamisen yhden vuoden ajalle ymmärtääksesi, miten uuden pääoman hankkiminen muuttaa pääomarakennettasi ja vaikuttaa muulla tavoin liiketoimintaasi.
Yksi asia, joka on hyvä huomioida aikaväliä määritettäessä, on se, että tarkkuus heikkenee aikavälin pidentyessä , koska riippumattomilla muuttujilla, kuten taloudella, on enemmän aikaa muuttua. Tämä saattaa vaikuttaa ilmeiseltä, mutta se jää usein huomiotta.
Ennustettujen ja toteutuneiden tulosten välinen poikkeama voi olla merkittävä KPMG:n raportin mukaan:
Valitse ennustemenetelmä
Mikään menetelmä ei ole ylivoimainen; valitse talousennustemenetelmä, joka palvelee ennusteesi tarkoitusta.
Suoraviivainen menetelmä vaatii vähemmän resursseja, jos haluat vain yleiskuvan tulevista tuloista ja voitoista ensi vuoden odotettujen tilausten ja uusimisten perusteella.
Toisaalta lineaarinen regressio voi olla parempi valinta, jos suunnittelet merkittävää muutosta toimintakustannusrakenteeseesi, jotta voit saavuttaa kannattavuuden seuraavan vuoden aikana.
Kun olet valinnut käyttötarkoitukseesi parhaiten sopivan ennustemenetelmän, laadi pro forma -tilinpäätökset kyseistä menetelmää käyttäen. Käytä näitä laskelmia taloussuunnittelun ja strategisen päätöksenteon perustana.
Analysoi ennuste
Tarkastele lukuja ja katso, kertovatko ne tarinan, josta pidät. Jos kertovat, se on hyvä lähtökohta. Jos eivät, selvitä miksi.
Yritä tunnistaa tarinan mahdolliset konnat – kuten kasvun rahoittamiseen riittämättömät käteisvarat – käyttämällä entä jos -skenaarioita.
Kokeile hieman ja testaa lukujen kestävyyttä ymmärtääksesi riippumattomien muuttujien, kuten talouden, vaikutuksen tärkeisiin lukuihin.
Tarkastellaan todennäköistä skenaariota.
Oletetaan, että ennustamisen alkuperäinen tarkoitus oli selvittää, voisiko yritys joutua kassakriisiin seuraavan vuosineljänneksen aikana. Ennuste osoittaa, että käteisvarasi pysyvät positiivisina koko vuosineljänneksen ajan, mutta käteisvarojen saldo pienenee nykyisestä tasosta.
Se on ongelma… mutta ei paniikin aihe.
Tämän tiedon avulla siirryt ennustettuun kassavirtalaskelmaan selvittääksesi, mihin käteisvarat katoavat.
- Jos menetät käteisvaroja liiketoiminnan rahavirroissa, kyseessä olisi vakava ongelma, sillä se osoittaa, etteivät liiketoimintasi tuota riittävästi käteisvaroja.
- Toisaalta käteisvarojen saldo voi pienentyä myös siksi, että suunnittelet investoivasi uuteen omaisuuserään tai maksavasi velkaa takaisin. Tämä on paljon helpompi ongelma ratkaista, koska investoinnit ja velkojen takaisinmaksut eivät ole toistuvia toimintoja.
Ennusteesi hyödyllisyys – vaikka kaikki sen tiedot olisivat täsmällisiä – riippuu silti siitä, käytätkö tietoja asianmukaisesti.
Seuraa toteutuneita lukuja
Kun ennuste on valmis, seuraa toteutuneita talouslaskelmiasi ja vertaa niitä ennusteeseen.
Kehittyvätkö toteutuneet luvut odotetusti kohti ennustetta?
Jos eivät, tutki eroja poikkeama-analyysin avulla, jotta voit valmistautua mahdollisiin ongelmiin ennen kuin on liian myöhäistä.
Esimerkki talousennusteesta
Käydään läpi yksinkertaistettu esimerkki talousennusteen toiminnasta.
Oletetaan, että haluat ennustaa seuraavan vuosineljänneksen tuloslaskelmasi. Odotat kysynnän kasvavan merkittävästi uuden, tehokkaasti toimivan markkinointikampanjan ansiosta.
Odotat liikevaihdon kasvavan 20 %, ja haluat ennustaa tuloslaskelman nähdäksesi, muuttuuko liiketoiminta kannattavaksi kyseisen vuosineljänneksen loppuun mennessä.
Tässä ovat 3. vuosineljänneksen 2023 päättävän tilikauden tuloslaskelman tiedot:
| Liikevaihto | $50,000 |
| Myyntikustannukset | $10,000 |
| Bruttokate | $40,000 |
| Liiketoiminnan kulut | $25,000 |
| Liikevoitto | $15,000 |
| Liiketoimintaan kuulumattomat kulut | $20,000 |
| Nettotulos | $(5,000) |
Tältä taloudellinen malli voisi näyttää, kun oletetaan liikevaihdon kasvavan 20 % ja toiminta- sekä muiden kuin toiminnan kulujen pysyvän ennallaan:
Kysynnän kasvaessa yritys voisi muuttua kannattavaksi seuraavan vuosineljänneksen aikana.
Korostan vielä, että tämä on yksinkertaistettu esimerkki havainnollistamaan, miten voit ennustaa tilinpäätöslaskelman. Olen olettanut toiminta- ja muiden kuin toiminnan kulujen pysyvän ennallaan, mikä on todellisuudessa harvoin mahdollista.
Jos olet valmis aloittamaan tilinpäätöslaskelmiesi ennustamisen, mikset kokeilisi kolmen laskelman mallin rakentamista?
Ennusteohjelmiston rooli
Olisi harmillista jättää mainitsematta, kuinka paljon helpompaa tämä kaikki voi olla hyvän teknologian avulla.
Ennusteohjelmisto tekee prosessista nopean ja helpon, sillä parhaat ratkaisut integroituvat taloushallinto-ohjelmistoihin ja hakevat automaattisesti historialliset tiedot valitsemaltasi vuosimäärältä. Toinen ennusteohjelmiston hyöty on se, että ne tarjoavat myös sisäänrakennettuja ominaisuuksia, kuten myyntianalytiikkaa ja kysynnän ennustamista, joiden avulla voit tehdä tietoon perustuvia oletuksia tulevaisuudesta.
Ennusteohjelmistoja on ollut saatavilla jo jonkin aikaa. Seuraava kehitysaskel on vieläkin kiinnostavampi — tekoälylähtöiset FP&A-työkalut mullistavat pian sen, miten FP&A-tiimit ennustavat taloustietoja.
Tekoälymallit voivat käyttää historiallisia tietoja tulevaisuutta koskevien oletusten tekemiseen ja tuottaa ennusteita muutamassa sekunnissa. Vaikka nämä ennusteet edellyttävät edelleen talousjohtajan näkemyksiä, ne nopeuttavat prosessia huomattavasti ja säästävät taloustiimin arvokasta aikaa.
”Tekoälymallit muodostavat tai tuottavat ennusteet automaattisesti historiallisiin ja trenditietoihin perustuen ja tarjoavat lähtökohdan, jota taloustiimit voivat täydentää omalla liiketoiminta- ja talousolosuhteita koskevalla kontekstillaan ja harkinnallaan. Talousalan ammattilaiset eivät enää laadi ennusteita tyhjästä, vaan hienosäätävät ja tarkistavat niitä, mikä lyhentää ennusteprosessia huomattavasti.”
Oletko valmis ennustamaan tulevaisuutesi?
Taloudellinen ennustaminen voi tuntua ensimmäisellä kerralla hankalalta. Järkevien tulevaisuutta koskevien oletusten tekeminen vaatii taitoa, kokemusta ja ennakointikykyä — asioita, jotka kehittyvät ajan myötä.
Ennustamisen toinen, mekaanisempi osa — mallin rakentaminen — on kuitenkin helppo automatisoida ohjelmiston avulla. Suosittelen antamaan ohjelmiston huolehtia mallin rakentamisesta, jotta voit keskittyä taloudellisen ennustamisen strategisiin näkökulmiin.
Muista myös, ettei taloudellinen ennuste ole kiveen hakattu.
Kun olet laatinut ennusteen, muuta oletuksiasi arvioidaksesi taloudellista tilannettasi eri skenaarioissa. Hyödynnä näitä näkemyksiä riskien minimoimiseen ja taloudellisen asemasi vahvistamiseen.
Jos taas olet kiinnostunut menneisyytesi tietojen perusteella saavutetun menestyksen analysoinnista, talousanalytiikkaohjelmisto sopii tähän tarkoitukseen paremmin.
Oletko valmis vahvistamaan osaamistasi talousjohtajana? Tilaa uutiskirjeemme ja saat asiantuntijoiden neuvoja, oppaita ja suosituksia talousjohtajilta, jotka muovaavat teknologia-alaa.
