Financiële prognoses 101: een kijkje in de toekomst van je bedrijf

Financiële prognoses zijn net alsof je je financiële toekomst laat voorspellen door een handlezer, maar dan veel betrouwbaarder. Je voert een paar redelijke aannames in een prognosetool in en deze kan je vertellen hoe je resultatenrekening, balans en andere financiële overzichten er op een specifieke datum in de toekomst uit zullen zien.

Je werkelijke financiële overzichten zullen zelden precies overeenkomen met je voorspelde financiële overzichten, maar dat is niet erg—het doel is om er zo dicht mogelijk bij in de buurt te komen. In deze gids help ik je de modellen, methoden en processen te begrijpen die je kunt gebruiken om de financiële situatie van je bedrijf te voorspellen.

Wat is financiële prognose?

Financiële prognoses verwijzen naar het inschatten van de financiële positie van het bedrijf op basis van maatstaven zoals omzetgroei, klantverlooppercentage en winstmarges. 

CFO's en financiële teams vertrouwen op prognoses om financiële beslissingen te nemen over budgettering, bedrijfsplanning, de toewijzing van middelen en de algemene bedrijfsstrategie.

Schattingen die in een financiële prognose worden gebruikt, worden opgesteld aan de hand van historische gegevens en een beoordeling van de toekomstige economische vooruitzichten van het bedrijf. Het is bijvoorbeeld redelijk om voor de toekomst een positieve omzetgroei te schatten als de groei van je bedrijf de afgelopen twee jaar is versneld en er een grote vraag naar je SaaS is.

Je zou de cijfers voor elke post op de resultatenrekening, balans en het kasstroomoverzicht kunnen schatten, maar over het algemeen hangt de hoeveelheid tijd die je aan elke post besteedt af van het doel van de prognose.

Je kunt brede aannames doen over alle posten als je een prognose opstelt om een algemeen overzicht van je financiële positie te krijgen, maar als je financiële gegevens voorspelt voorafgaand aan een fusie of overname, is het belangrijk om grondig te werk te gaan bij je aannames voor alles wat je bekijkt.

Modellen voor financiële prognoses

Een prognosemodel is een systematisch raamwerk dat wordt gebruikt om financiële uitkomsten te voorspellen op basis van historische gegevens, aannames en verschillende wiskundige en statistische technieken.

Opmerking van de auteur

Ik heb een korte samenvatting van prognosemodellen opgenomen. Lees de uitgebreide gids over prognosemodellen voor een diepgaande uitleg.

Prognosemodellen worden grofweg ingedeeld in kwalitatieve en kwantitatieve modellen.

Kwalitatieve prognosemodellen

Kwalitatieve prognosemethoden zijn gebaseerd op de meningen en het oordeel van deskundigen. De twee populairste kwalitatieve prognosemethoden zijn:

• De Delphi-methode: Bij de Delphi-methode werk je samen met deskundigen uit de sector die de markt kunnen analyseren en de financiële prestaties van je bedrijf kunnen voorspellen. Tenzij je een uitzonderlijk goed gekwalificeerde deskundige in je netwerk hebt, raad ik aan om in plaats daarvan marktonderzoek of, nog beter, een kwantitatieve aanpak te gebruiken.
• Marktonderzoek: Marktonderzoek helpt je financiële gegevens te voorspellen op basis van concurrentie, consumententrends en economische omstandigheden. 

Kwantitatieve prognosemodellen

Analisten gebruiken doorgaans kwantitatieve prognoses omdat deze objectiever zijn. Kwantitatieve methoden kunnen verder worden ingedeeld in tijdreeks- en associatieve methoden. Hier volgen voorbeelden van beide:

• Tijdreeksen:
  • Rechte lijn: De rechte-lijnmethode wordt gebruikt wanneer je denkt dat trends uit het verleden zich zullen voortzetten. Als je omzet bijvoorbeeld de afgelopen drie jaar met 5% per jaar is gegroeid en je verwacht dat de omzet volgend jaar met 5% zal groeien, gebruik je de rechte-lijnmethode.
  • Voortschrijdend gemiddelde: De methode van het voortschrijdend gemiddelde gebruikt het voortschrijdend gemiddelde van de voorgaande perioden om financiële gegevens op korte of middellange termijn te voorspellen.
  • Exponentiële afvlakking: Exponentiële afvlakking lijkt op het model van het voortschrijdend gemiddelde, met als verschil dat recente perioden zwaarder wegen bij het berekenen van het gemiddelde. Als de omzetgroei bijvoorbeeld 5% bedroeg in 2022 en 8% in 2023, zou je een gewicht van 0.6 aan 8% en 0.4 aan 5% kunnen toekennen om het gemiddelde te berekenen, wat 2.6% zou zijn.
  • Trendprojectie: Bij trendprojectie worden historische gegevens en statistische methoden gebruikt om trends te vinden en te extrapoleren, zodat toekomstige waarden kunnen worden voorspeld. Analisten gebruiken doorgaans methoden zoals de kleinste-kwadratenmethode, Box-Jenkins en prognoses op basis van deskundig oordeel voor trendprojectie.
• Associatief:
  • Eenvoudige lineaire regressie: Met eenvoudige regressieanalyse kan de relatie tussen een afhankelijke variabele (zoals verkoop) en een onafhankelijke variabele (zoals advertentie-uitgaven) worden onderzocht. De relatie (uitgedrukt als een getal) wordt gebruikt om toekomstige waarden te voorspellen.
  • Meervoudige lineaire regressie: Met meervoudige regressieanalyse kan de relatie tussen één afhankelijke variabele en meerdere onafhankelijke variabelen worden onderzocht. We zouden bijvoorbeeld klantbehoud als een andere afhankelijke variabele kunnen toevoegen aan het voorbeeld van eenvoudige lineaire regressie. Net als bij eenvoudige lineaire regressie wordt de relatie uitgedrukt als een getal en gebruikt om toekomstige waarden te voorspellen.

Financiële prognoses opstellen

Er zijn nog een paar zaken die je moet aanpakken voordat je je Excel-spreadsheet opent en een prognose maakt van de financiële overzichten van je bedrijf. Hieronder vind je een stapsgewijs proces voor het opstellen van financiële prognoses:

Bepaal het doel

Doelgericht te werk gaan helpt je om je te concentreren op wat belangrijk is. Stel je een prognose van je financiële overzichten op om te zien of je voldoende geldmiddelen hebt? Of doe je dit omdat je een verkoop van het bedrijf plant en de waarde van het bedrijf wilt bepalen?

Verzamel historische gegevens

Als je al enkele jaren actief bent, zijn vrijwel alle gegevens die je nodig hebt—zoals omzet, winst en groei—beschikbaar in je financiële overzichten.

Drie tot vijf jaar aan historische gegevens is ideaal maar mogelijk moet je een groter aantal jaren aan historische gegevens gebruiken, afhankelijk van factoren zoals:

• Prognosehorizon: Je hebt meer historische gegevens nodig om trends vast te leggen als je een prognose voor twee of drie jaar vooruit maakt. Prognoses voor de korte termijn vereisen daarentegen recentere gegevens.
• Relevantie van gegevens: Oudere gegevens uit perioden waarin er aanzienlijke veranderingen waren in je product, bedrijfsmodel of marktomstandigheden zijn minder relevant dan recente gegevens die je huidige bedrijf nauwkeuriger weerspiegelen.
• Stabiliteit en consistentie van gegevens: Gebruik een langere historische periode als de prestaties van je bedrijf of de marktomstandigheden aanzienlijke schommelingen hebben vertoond.
• Marktdynamiek: Is de sector onderhevig aan snelle veranderingen? Als dat zo is, richt je dan meer op recente gegevens.

Als je een start-up bent en geen historische gegevens hebt, overweeg dan om een kwalitatief prognosemodel te gebruiken of sectorbenchmarks van SaaS Capital en vergelijkbare bronnen te raadplegen.

Bepaal een tijdsbestek

Hoe ver in de toekomst wil je een prognose van je financiële overzichten maken? Eén jaar is een vrij gebruikelijke keuze, maar je kunt op basis van je specifieke behoeften ook een ander tijdsbestek kiezen.

Als je bijvoorbeeld over zes maanden kapitaal gaat ophalen, maak je een prognose van je financiële overzichten voor de komende twee kwartalen. Je kunt er ook voor kiezen om financiële overzichten voor een periode van één jaar te voorspellen om te begrijpen hoe het ophalen van nieuw kapitaal je kapitaalstructuur zal veranderen en op andere wijze gevolgen zal hebben voor je bedrijf.

Een belangrijk punt bij het bepalen van het tijdsbestek is dat de nauwkeurigheid afneemt naarmate je het tijdsbestek vergroot omdat er meer tijd is voor onafhankelijke variabelen, zoals de economie, om te veranderen. Dit lijkt misschien vanzelfsprekend, maar wordt vaak over het hoofd gezien.

De afwijking tussen voorspelde en werkelijke resultaten kan aanzienlijk zijn volgens een rapport van KPMG:

Kies een prognosemethode

Geen enkele methode zal altijd de beste zijn; kies een financiële prognosemethode die aansluit bij het doel van je prognose.

De lineaire methode vereist minder middelen als je alleen een algemeen beeld wilt krijgen van toekomstige omzet en winst, gebaseerd op verwachte abonnementen en verlengingen in het komende jaar.

Aan de andere kant kan lineaire regressie een betere keuze zijn als je van plan bent om je operationele kostenstructuur ingrijpend te wijzigen om het komende jaar winstgevend te worden.

Als je eenmaal de beste prognosemethode voor jouw situatie hebt gekozen, stel je met die methode pro-forma financiële overzichten op. Gebruik deze overzichten als basis voor financiële planning en strategische besluitvorming.

Handige tip

\u003cspan style=\u0022font-weight: 400;\u0022\u003eAlle kwantitatieve methoden richten zich op prestaties uit het verleden, wat niet altijd een betrouwbare manier is om de toekomstige financiële positie van het bedrijf te beoordelen. \u003c/span\u003e\r\n\r\n\u0026nbsp;\r\n\r\n\u003cspan style=\u0022font-weight: 400;\u0022\u003eDoor een kwalitatieve methode, zoals de vooruitziende blik van ervaren leiders, in je aannames te verwerken, krijg je nauwkeurigere prognoses.\u003c/span\u003e

Analyseer de prognose

Bekijk de cijfers en kijk of ze een verhaal vertellen dat je bevalt. Als dat zo is, vormt dat een uitstekend uitgangspunt. Zo niet, zoek dan uit waarom.

Probeer mogelijke boosdoeners in het verhaal te herkennen — zaken zoals onvoldoende geld voor groei — met behulp van wat-als-scenario's.

Experimenteer een beetje en test de cijfers onder verschillende omstandigheden om de impact te begrijpen van onafhankelijke variabelen, zoals de economie, op belangrijke cijfers.

Laten we een waarschijnlijk scenario bekijken.

Stel dat het oorspronkelijke doel van de prognose was om te zien of het bedrijf in het komende kwartaal met een kastekort te maken zou kunnen krijgen. De prognose laat zien dat je gedurende het hele kwartaal een positieve kaspositie behoudt, maar dat je kassaldo zal dalen ten opzichte van het huidige niveau.

Dat is een probleem… maar geen reden tot paniek.

Met deze informatie duik je in het voorspelde kasstroomoverzicht om te zien waar er geld weglekt. 

• Als je geld verliest door operationele activiteiten, is dat een ernstig probleem, omdat het erop wijst dat je activiteiten niet genoeg geld genereren.
• Aan de andere kant kan het kassaldo ook dalen omdat je van plan bent in een nieuw actief te investeren of schulden af te lossen. Dat is een veel eenvoudiger probleem om op te lossen, omdat kapitaaluitgaven en schuldaflossingen geen terugkerende activiteiten zijn.

De bruikbaarheid van je prognose — zelfs als alles daarin correct is — hangt nog steeds af van de manier waarop je de gegevens toepast.

Werkelijke cijfers monitoren

Houd, zodra je de prognose hebt opgesteld, je werkelijke financiële overzichten bij en vergelijk ze met de prognose.

Bewegen de werkelijke cijfers zich zoals verwacht in de richting van de prognose?

Zo niet, dan moet je de verschillen onderzoeken via variantieanalyse, zodat je je op mogelijke problemen kunt voorbereiden voordat het te laat is.

Voorbeeld van een financiële prognose

Laten we aan de hand van een vereenvoudigd voorbeeld bekijken hoe financiële prognoses werken.

Stel dat je je winst-en-verliesrekening voor het komende kwartaal wilt voorspellen. Je verwacht een aanzienlijke stijging van de vraag als gevolg van een nieuwe, goed presterende marketingcampagne.

Je verwacht dat de omzet met 20% zal groeien en je wilt de winst-en-verliesrekening voorspellen om te zien of het bedrijf tegen het einde van dat kwartaal winstgevend zal zijn.

Hier zijn de gegevens uit de winst-en-verliesrekening voor de boekhoudperiode die eindigde in Q3 2023:

Zo ziet het financiële model er mogelijk uit, uitgaande van een omzetgroeipercentage van 20% en de aanname dat de operationele en niet-operationele kosten ongewijzigd blijven:

Door de stijgende vraag zou het bedrijf in het komende kwartaal winstgevend kunnen worden.

Ik wil nogmaals benadrukken dat dit een vereenvoudigd voorbeeld is om te illustreren hoe je een financieel overzicht kunt voorspellen. Ik heb aangenomen dat de operationele en niet-operationele kosten ongewijzigd blijven, wat in werkelijkheid zelden het geval is.

Als je klaar bent om te beginnen met het voorspellen van je financiële overzichten, waarom probeer je dan niet een model met drie financiële overzichten te bouwen?

De rol van voorspellingssoftware

Ik zou tekortschieten als ik niet vermeldde hoeveel eenvoudiger dit allemaal kan worden met goede technologie.

Voorspellingssoftware maakt het proces snel en eenvoudig. De beste oplossingen kunnen worden geïntegreerd met boekhoudsoftware om automatisch historische gegevens op te halen voor het aantal jaren dat je selecteert. Een ander voordeel van voorspellingssoftware is dat deze ook ingebouwde functies biedt, zoals verkoopanalyses en vraagvoorspellingen, om je te helpen datagestuurde aannames over de toekomst te maken.

Voorspellingssoftware bestaat al een tijdje. Wat eraan komt, is nog spannender: AI-gerichte FP&A-tools staan op het punt een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop FP&A-teams financiële gegevens voorspellen.

AI-modellen kunnen historische gegevens gebruiken om aannames over de toekomst te formuleren en binnen enkele seconden voorspellingen te genereren. Hoewel voor deze voorspellingen nog steeds de inzichten van een CFO nodig zijn, maken ze het proces aanzienlijk sneller, waardoor het financiële team waardevolle tijd bespaart.

“AI-modellen zullen automatisch voorspellingen samenstellen of genereren op basis van historische en actuele trendgegevens, waardoor financiële teams een uitgangspunt krijgen van waaruit ze de plannen kunnen aanvullen met hun context en oordeel over zakelijke en economische omstandigheden. Financiële professionals stellen voorspellingen dan niet meer vanaf nul op; ze verfijnen en toetsen ze, waardoor het voorspellingsproces drastisch wordt verkort.”

-Oracle

Klaar om je toekomst te laten voorspellen?

Financiële prognoses kunnen de eerste keer lastig aanvoelen. Redelijke aannames doen over de toekomst vereist vaardigheid, ervaring en vooruitziendheid—zaken die met de tijd komen. 

Maar het andere, meer mechanische onderdeel van voorspellen—het bouwen van een model—is eenvoudig te automatiseren met software. Ik raad aan de software het bouwen van een model te laten verzorgen, zodat jij je kunt richten op de strategische aspecten van financiële prognoses.

En onthoud: je financiële prognose ligt niet in steen gebeiteld. 

Zodra je de prognose hebt, kun je je aannames wijzigen om je financiële situatie onder verschillende scenario's te beoordelen. Gebruik deze inzichten om risico's te beperken en je financiële positie te versterken.

Als je daarentegen geïnteresseerd bent in het analyseren van de resultaten van je historische gegevens, zou software voor financiële analyses daar beter voor geschikt zijn.

Klaar om je vaardigheden als financieel leider verder te ontwikkelen? Schrijf je in voor onze nieuwsbrief voor deskundig advies, handleidingen en aanbevelingen van de financiële leiders die de technologiesector vormgeven.