Modele prognozowania finansowego: kompletny przewodnik

Osiągnięcie sukcesu w złożonym i konkurencyjnym środowisku współczesnego biznesu wymaga perspektywicznej strategii. Modele prognozowania finansowego oparte na danych, wykorzystujące wyniki historyczne, badania rynku i bieżące trendy, mogą pomóc firmom uzyskać przewagę konkurencyjną.

Do wyboru jest wiele różnych modeli prognozowania, a jeszcze więcej rozwiązań programowych, które pomagają je wdrażać. W tym przewodniku omówię kilka przydatnych modeli prognozowania i wyjaśnię, jak można je wykorzystać, aby uzyskać przewagę w swojej branży.

Czym jest model prognozowania?

Modele prognozowania to narzędzia służące do przewidywania przyszłych wyników na podstawie danych historycznych i bieżących. W świecie biznesu i finansów termin prognozowanie niemal zawsze odnosi się do prognozowania finansowego.

Model prognozowania wykorzystuje metodologię statystyczną lub wzory i założenia do przewidywania przyszłych wyników, w tym przychodów, popytu klientów i wskaźników odpływu klientów.

Mówiąc dokładniej, modele te służą do określania, jak zmiany określonych zmiennych i parametrów prawdopodobnie wpłyną na wyniki (w przeciwieństwie do budżetów, które pomagają alokować przepływy pieniężne). Na przykład sieć restauracji może wykorzystać model do określenia, jak zmiany godzin otwarcia lokalu lub wzorców sezonowych wpłyną na przychody ze sprzedaży.

Istnieje wiele różnych modeli prognozowania (omówionych szczegółowo poniżej), ale wszystkie mają ten sam cel: wykorzystać dane historyczne, założenia i bieżące trendy do przewidywania przyszłych wyników.

Narzędzia te można stosować w nieskończonej liczbie potencjalnych scenariuszy i mają kluczowe znaczenie dla zespołów finansowych, marketingowych i kadry kierowniczej. W dalszej części tego przewodnika pominę pozostałe zagadnienia i skupię się wyłącznie na modelach prognozowania finansowego.

Metody prognozowania

Wybór odpowiedniego rodzaju techniki modelowania (i konkretnego modelu prognozowania) jest bardzo ważny. Zanim jednak dokonasz wyboru, potrzebujesz podstawowych informacji o tych modelach i sposobie ich działania.

Istnieją dwie szerokie kategorie modeli prognozowania: ilościowe i jakościowe.

Jakościowe metody prognozowania

Prognozowanie jakościowe opiera się na opiniach i osądzie ekspertów. Jest ono:

• Subiektywne z natury
• Nieoparte na danych historycznych ani trendach
• Wykorzystywane do analizowania danych nieliczbowych

Metody jakościowe stosuje się, gdy przedmiotu analizy nie można zmierzyć ani policzyć. Na przykład jeśli firma chce zrozumieć motywacje i przekonania, które kształtują zachowania konsumentów i wpływają na ich decyzje zakupowe, żadne dane ilościowe nie ujawnią tych informacji. Prognozowanie jakościowe opiera się na indywidualnych opiniach, badaniach i analizach.

Ilościowe metody prognozowania

Prognozowanie ilościowe wykorzystuje wzorce liczbowe w danych historycznych do prognozowania przyszłych wyników. Modele ilościowe:

• Są bardziej obiektywne z natury
• Opierają się na danych historycznych (np. przychodach ze sprzedaży, liczbie pracowników itp.)
• Analizują dane liczbowe

W ramach kategorii ilościowej wyróżnia się jeszcze dwie podkategorie:

Szeregi czasowe

Modele szeregów czasowych koncentrują się na wzorcach i ich zmianach, opierając się na danych historycznych.

Na przykład firma przygotowująca się do rozpoczęcia działalności w nowym kraju mogłaby wykorzystać dane z poprzedniego uruchomienia (w tym dane dotyczące sprzedaży, trendy związane z zatrudnieniem itp.) do przygotowania budżetu dla nowego przedsięwzięcia.

Modele asocjacyjne/przyczynowe

Modele asocjacyjne, znane również jako modele przyczynowe, są bardziej zaawansowane i koncentrują się na wielu zestawach bardzo szczegółowych i precyzyjnych informacji. Wykorzystują dane z przeszłości i doskonale radzą sobie z łączeniem pozornie niepowiązanych danych z zamierzonym celem prognozy.

Można ich również używać do tworzenia zależności między wskaźnikami finansowymi firmy a zmiennymi zewnętrznymi. Na przykład producent sprzętu AGD może zbudować model prognozujący sprzedaż urządzeń na podstawie liczby nowych pozwoleń na budowę mieszkań na określonym obszarze.

Poniżej omówię podstawy niektórych z najczęściej stosowanych obecnie przez firmy modeli prognostycznych.

Popularne ilościowe modele prognostyczne

Ilościowe modele prognostyczne wykorzystują dane historyczne do tworzenia prognoz dotyczących przyszłości.

Na przykład sprzedawca detaliczny może przeanalizować dane dotyczące sprzedaży w czwartym kwartale z ostatnich trzech lat, aby przewidzieć wielkość sprzedaży świątecznej w szczycie sezonu zakupowego.

Jeśli nie masz danych wewnętrznych (na przykład jesteś zupełnie nowym sprzedawcą detalicznym), nadal możesz potencjalnie korzystać z prognozowania ilościowego — wystarczy, że będziesz mieć dostęp do porównywalnych danych z branży.

W świecie prognozowania ilościowego istnieje kilka popularnych modeli, które można wykorzystać — wyjaśnię je poniżej.

Szeregi czasowe

Modele szeregów czasowych stosuje się, gdy dostępnych jest kilka lat danych. Są najbardziej pomocne, gdy zależności między punktami danych (na przykład średnią ceną a wielkością sprzedaży) są względnie stabilne, a trendy można łatwo zidentyfikować.

Na przykład firma może zdecydować się na zastosowanie modeli szeregów czasowych do prognozowania wzrostu istniejącej linii produktów.

Załóżmy, że dana linia produktów została wprowadzona na rynek cztery lata temu i od tamtej pory odnotowuje stały wzrost. Firma może wykorzystać te dane, a następnie zastosować model szeregu czasowego, aby przewidzieć, jaka może być wielkość sprzedaży w przyszłym roku (lub za kilka lat).

Linia prosta

Modelowanie linią prostą to prosta technika, która dostarcza szacunków przyszłych przychodów lub innych wskaźników finansowych poprzez uwzględnienie danych historycznych i założenie, że te trendy będą się utrzymywać.

Na przykład, jeśli firma odnotowywała roczny wzrost sprzedaży na poziomie 3.6% w ciągu ostatnich czterech lat i oczekuje utrzymania obecnych trendów, może wykorzystać model liniowy do przewidzenia wysokości przychodów ze sprzedaży, jakie prawdopodobnie wygeneruje w przyszłości.

Jak sugeruje nazwa, model liniowy zakłada stałą i przewidywalną zmianę. Jest prosty, ale nadal może stanowić dobry punkt wyjścia do prognozowania szeregu wskaźników finansowych i scenariuszy.

Czym różni się prognozowanie szeregów czasowych od prognozowania liniowego?

Modele szeregów czasowych są zazwyczaj stosowane do zrozumienia cykli trendów, wahań cyklicznych i sezonowości, podczas gdy prognozowanie liniowe jest zwykle wykorzystywane do przewidywania stabilnego wzrostu (lub spadku).

Wyobraź sobie prognozy szeregów czasowych jako zamknięty okrąg lub spiralę; prognozowanie liniowe to, jak sama nazwa wskazuje, linia prosta!

Średnia ruchoma

Model średniej ruchomej jest nieco podobny do opisanego powyżej modelu liniowego, ale działa na mniejszych zbiorach danych i koncentruje się na krótkim i średnim okresie.

Firmy mogą na przykład korzystać z modeli prognozowania opartych na średniej ruchomej do przewidywania popytu świątecznego. Następnie firma może uwzględnić wartości przychodów ze sprzedaży obliczone jako średnia ruchoma dla czwartego kwartału lat 2019, 2020, 2021 i 2022.

Można zastosować prosty wzór, aby obliczyć średnią ruchomą:

(A1 + A2 + A3 + A4) / N

gdzie

A = Średnia dla określonego okresu

oraz

N = Łączna liczba okresów

Firma może następnie wykorzystać tę średnią ruchomą do stworzenia prognozy oczekiwanej sprzedaży świątecznej w bieżącym roku.

Ten wzór wymaga odpowiedniego zbioru danych; w powyższym przykładzie wykorzystano dane z czterech lat. Co najważniejsze, pomija dane dotyczące sprzedaży spoza czwartego kwartału, które są w dużej mierze nieistotne przy prognozowaniu sprzedaży świątecznej.

Wygładzanie wykładnicze

Modele wygładzania wykładniczego są podobne do modeli średniej ruchomej, ale stosują metodę ważenia, aby nadać większą wagę nowszym danym.

Rozważmy na przykład ten sam przypadek co powyżej. Firma ma dane historyczne dotyczące sprzedaży świątecznej z czterech lat — w tym okresie odnotowywała jednak stały wzrost.

W związku z tym dane ze starszych lat są mniej istotne niż aktualne dane z dwóch poprzednich lat.

Modele wygładzania wykładniczego przypisują większą wagę nowszym danym. Jest to pomocne, ponieważ umożliwia firmom dostosowanie prognoz tak, aby odzwierciedlały nowsze trendy w danych.

Choć kuszące może być wykorzystanie starszych danych, jeśli przedstawiają one bardziej optymistyczny obraz (wyceny z 2021 r. w porównaniu z wycenami z 2022 r. — czy ktoś tak robił?), niezwykle ważne jest korzystanie z najbardziej odpowiednich danych, aby dobrze zrozumieć, co nas czeka.

Projekcja trendu

Projekcja trendu polega na dopasowaniu linii trendu do równania matematycznego, a następnie wykorzystaniu tego równania do prognozowania trendu w przyszłości.

Model projekcji trendu analizuje dane historyczne — na przykład dane dotyczące sprzedaży z weekendów, dni roboczych lub określonych sezonów — aby przewidywać przyszły popyt w tych okresach.

Można go stosować w sposób podobny do modelowania liniowego, w zależności od zbiorów danych, z którymi pracujesz. Projekcje trendu obejmują kilka podkategorii, w tym logarytmy, wielomiany oraz metodę charakterystyki nachylenia.

Modele asocjacyjne

Modele asocjacyjne, nazywane również modelami przyczynowymi, łączą określony miernik biznesowy (taki jak przychody) z odrębną zmienną niezależną (taką jak wzrost liczby ludności w mieście).

Modele przyczynowe pomagają łączyć oczekiwania dotyczące przyszłego funkcjonowania firmy z konkretnymi zmiennymi, zarówno wewnątrz firmy, jak i poza nią.

Na przykład właściciel food trucka może wykorzystać model do przewidywania popytu podczas letniego festynu na podstawie prognozowanej pogody na weekend. Z kolei firma zajmująca się inwestycjami w nieruchomości może użyć modelowania przyczynowego do przewidywania przyszłego popytu na nowo wybudowane domy w danej społeczności na podstawie prognozowanego wzrostu liczby ludności na tym obszarze.

Jednocześnie modele asocjacyjne można również wykorzystywać do przewidywania określonej zmiennej na podstawie jej związku z innymi powiązanymi zmiennymi. Przykładowo firma mogłaby użyć modelowania przyczynowego do prognozowania szacowanej marży zysku wynikającej ze zwiększenia wydatków na reklamę.

Z definicji modele asocjacyjne są bardziej złożone niż modele szeregów czasowych.

Modele asocjacyjne można wykorzystywać do uwzględniania danych zewnętrznych i próby ustalenia zależności między stosunkowo standardowym miernikiem biznesowym (np. przychodami) a miernikiem, którego wiele firm może nawet nie brać pod uwagę (np. typowym rocznym dochodem gospodarstwa domowego w danym mieście).

Choć modele przyczynowe są bardziej złożone, mogą być niezwykle przydatne przy tworzeniu dokładniejszych prognoz i utrzymywaniu przewagi nad konkurencją.

Prosta regresja liniowa

Prosta regresja liniowa pomaga firmom analizować, w jaki sposób zmienna zależna (taka jak przychody ze sprzedaży) koreluje ze zmienną niezależną (taką jak środki wydane na reklamę).

Wracając do przykładu z danymi zewnętrznymi, prostą regresję liniową można również wykorzystać do określenia, w jaki sposób zmienna zależna (taka jak przychody ze sprzedaży w przeliczeniu na lokalizację) koreluje ze zmienną niezależną (taką jak dochód gospodarstwa domowego w danym hrabstwie).

Prostą regresję liniową można zobrazować, przedstawiając wykres liniowy z jednym miernikiem na osi Y i drugim na osi X. Jednak, jak sugeruje nazwa, należy zachować prostotę — modele te mogą obsługiwać wyłącznie porównania między dwiema zmiennymi.

Wieloraka regresja liniowa

Jak można się domyślić, wieloraka regresja liniowa rozwija prostą regresję liniową poprzez dodanie do równania wielu zmiennych biznesowych.

Nadal występuje jedna zmienna zależna (np. przychody ze sprzedaży), ale może istnieć wiele zmiennych niezależnych pochodzących z wewnętrznych lub zewnętrznych źródeł danych albo z obu tych rodzajów źródeł.

Wieloraka regresja liniowa jest złożona i do jej przeprowadzenia zazwyczaj potrzebne jest oprogramowanie do analizy statystycznej. Ponadto wykorzystane dane (liczba elementów danych, długość analizowanego okresu, decyzje podjęte na etapie oczyszczania danych) mają istotne znaczenie dla dokładności uzyskanego równania regresji.

Korzystanie z prognozowania za pomocą regresji liniowej wymaga krytycznej analizy wyników w celu uwzględnienia zmiennych nieuwzględnionych w danych wykorzystanych w regresji oraz oceny, czy te brakujące zmienne nie spowodują, że model zawyży lub zaniży wpływ zmiennej niezależnej.

Author's Tip

Warto zauważyć, że zarówno proste, jak i wielorakie modele regresji liniowej zakładają, że przeszłość może pomóc w przewidywaniu przyszłości. Może to być przydatne na przykład dla firm, które chcą przewidywać przyszłe przychody (zakładając stały wzrost), ale nie byłoby dobrym sposobem przewidywania skuteczności przyszłych pracowników na podstawie wyników osiąganych przez pracowników zatrudnionych wcześniej.

Popularne jakościowe modele prognozowania

Jakościowe modele prognozowania wykorzystują subiektywne dane jakościowe. Są często stosowane w sytuacjach, gdy dane ilościowe nie są dostępne.

Na przykład model jakościowy może opierać się na opiniach eksperta lub wynikach ankiety przeprowadzonej wśród potencjalnych klientów.

Prognozowanie jakościowe ma bardziej subiektywny charakter, ale nadal jest bardzo przydatne — szczególnie w sytuacjach, w których nie ma solidnych danych, na których można się oprzeć. PS: Nadal wydaje mi się dziwne, że słowo „data” jest liczbą mnogą.

W każdym razie.

Wszystkie jakościowe modele prognozowania będą wymagały pewnego rodzaju gromadzenia danych (wywiadów z ekspertami, paneli, ankiet itp.), ale różnią się sposobem zbierania tych danych, a następnie wykorzystywania ich do tworzenia prognoz. Zazwyczaj są mniej pomocne w prognozowaniu finansowym, ponieważ w przypadku każdego z nich zasadniczo rzuca się spaghetti o ścianę, by sprawdzić, co się przyklei; niektóre są po prostu dokładniejsze od innych.

Metoda delficka

Słyszałeś kiedyś o wyroczni delfickiej? Cała jej praca polegała na przewidywaniu przyszłości — zupełnie podobnie jak w przypadku dyrektora finansowego... prawda?

Tak, możesz zacząć nazywać siebie Wyrocznią swojej firmy. Nie, nie możesz powiedzieć, że dałem ci pozwolenie.

Metoda delficka opiera się na opiniach ekspertów, zazwyczaj wykorzystując niewielką grupę ekspertów w danej dziedzinie. Na przykład prywatna firma edukacyjna może skonsultować się z grupą profesorów, aby zebrać dane na temat zwyczajów uczniów.

W metodzie delfickiej przeprowadza się wywiady z ekspertami w celu zebrania danych. Co najważniejsze, każdy ekspert jest przesłuchiwany niezależnie, a następnie dane są agregowane. Pomaga to zapobiegać stronniczości grupowej i zapewnia pełną swobodę wypowiedzi.

Metoda delficka wykorzystuje „rundy” zbierania danych. Pierwsza runda ma charakter indywidualny, ale kolejne są wspólne. Odpowiedzi każdego eksperta są udostępniane szerszej grupie, co otwiera przestrzeń do dyskusji. Eksperci mogą swobodnie zmieniać swoje opinie lub szacunki w kolejnych rundach.

Ponieważ metoda delficka zwykle wykorzystuje małe grupy ekspertów, ważne jest wybranie odpowiednich osób do przeprowadzenia wywiadów, ponieważ jakość danych zależy wyłącznie od wiedzy ekspertów.

Badanie rynku

Założę się, że nigdy wcześniej o tym nie słyszałeś — hej, widzę, jak przewracasz oczami!

Badanie rynku to bardzo popularna metoda prognozowania, wykorzystywana przez firmy do poznawania opinii potencjalnych klientów. Na przykład producent żywności wprowadzający nową markę niskokalorycznych lodów może zapytać klientów o ich cele związane z odchudzaniem i wybory żywieniowe za pomocą ankiety internetowej.

Badanie rynku jest zwykle grą liczb, więc im więcej odpowiedzi uda się uzyskać od społeczeństwa, tym lepiej.

Badania rynku można prowadzić przez telefon, pocztę elektroniczną, wiadomości tekstowe, wywiady osobiste i na wiele innych sposobów. Często odbywa się to przy pomocy firm zajmujących się badaniami rynku, które przeprowadzają wywiady i zbierają dane.

Konsensus panelu

Konsensus panelu wykorzystuje formułę grupy fokusowej, która opiera się na opiniach ekspertów i pracowników. Często jest przeprowadzany z udziałem panelu pracowników ze wszystkich szczebli firmy, a nie tylko kadry kierowniczej.

Co wyjątkowe, metodologia ta łączy — i przypisuje taką samą wagę — opiniom zarówno prawdziwych ekspertów, jak i „półekspertów”. Na przykład zespół próbujący prognozować sezonowy popyt na napój o określonym smaku może obejmować pracowników sprzedaży, marketingu, a nawet obsługi hali sklepowej.

Jak sama nazwa wskazuje, panel musi uzgodnić wspólną wartość szacunkową. Grupa może dzielić się opiniami i prowadzić dyskusje, ale ostatecznie musi osiągnąć konsensus.

Prognoza wizjonerska

Prognozowanie wizjonerskie opiera się na spostrzeżeniach i opiniach jednej osoby — uznałem za interesujące, że tego nie nazwano metodą delficką, skoro chodzi tylko o jedną osobę... ale z drugiej strony miała pomoc bogów (a nikt nie pytał mnie o zdanie).

Wspomnianym wizjonerem możesz być ty, inny członek kadry kierowniczej, zewnętrzny konsultant lub ekspert branżowy.

Ponieważ ten model prognozowania opiera się na jednym wizjonerze, jest podatny na błąd potwierdzenia i najlepiej stosować go w połączeniu z innymi metodami.

Łączna prognoza zespołu sprzedaży

Łączna prognoza zespołu sprzedaży koncentruje się na gromadzeniu danych jakościowych od pracowników sprzedaży. Zazwyczaj opiera się na opiniach wielu członków zespołu, najlepiej tych, którzy zajmują się sprzedażą produktów danego rodzaju.

Na przykład jeśli producent pojazdów rozważałby wprowadzenie nowego modelu, mógłby przeprowadzić ankietę wśród pracowników sprzedaży, aby zebrać informacje o opiniach klientów, ich potrzebach, najczęściej zadawanych pytaniach, budżetach itp.

Chodzi o to, że przedstawiciele handlowi mają praktyczne doświadczenie w kontaktach z klientami (i wiedzą, co naprawdę napędza sprzedaż), a zatem posiadają cenniejsze informacje na temat rzeczywistych zachowań i pragnień klientów.

Modelowanie łącznej prognozy zespołu sprzedaży może być również przydatne w identyfikowaniu trendów regionalnych i lokalnych.

Choć powyższa lista nie jest wyczerpująca, obejmuje wiele najczęściej stosowanych modeli prognozowania. To powiedziawszy, niektóre z nich są zdecydowanie popularniejsze od innych.

Jakie są najczęściej stosowane modele prognozowania?

Ogólnie rzecz biorąc, modelowanie szeregów czasowych (a mianowicie modele liniowe i średniej ruchomej) jest stosowane najczęściej.

Wynika to częściowo z faktu, że modele szeregów czasowych pozwalają na bardziej obiektywne prognozowanie na podstawie danych historycznych. Nie opierają się na opiniach ekspertów ani informacjach zwrotnych od klientów, które mogą być zmienne i podatne na uprzedzenia. Zamiast tego wykorzystują twarde dane do tworzenia wiarygodnych modeli przyszłych wskaźników wydajności.

Modele te są również popularne, ponieważ są stosunkowo proste w użyciu i często nie wymagają specjalistycznego oprogramowania. Niektóre programy, z których możesz już korzystać, takie jak system planowania zasobów przedsiębiorstwa, prawdopodobnie mają wbudowane te funkcje modelowania statystycznego. Modelowanie liniowe można nawet stosunkowo łatwo wykonać ręcznie w programie Excel.

Modelowanie asocjacyjne (przyczynowe) jest również często stosowane, ale jest nieco bardziej skomplikowane i zazwyczaj wymaga oprogramowania lub pewnego poziomu przeszkolenia. Jest szczególnie przydatne przy próbie śledzenia zależności między bardzo różnymi zmiennymi, niezależnie od tego, czy chodzi tylko o jedną zmienną niezależną (prosta regresja liniowa), czy o wiele zmiennych (wieloraka regresja liniowa).

Jeśli chodzi o jakościowe modele prognozowania, najczęściej stosowane są badania rynku. Wiele firm przeprowadza ankiety i zbiera opinie od klientów, a następnie wykorzystuje te dane do podejmowania strategicznych decyzji na przyszłość. Inne decydują się zlecić zewnętrznym firmom zajmującym się badaniami rynku przeprowadzenie bardziej kompleksowych ankiet dotyczących klientów.

Dlaczego prognozowanie jest ważne?

Jak wspomniałem na samym początku tego artykułu, prognozowanie jest kluczem do tego, aby zapobiec:

1. Utracie inwestorów, a następnie
2. Utracie pracy

Żartuję. Mniej więcej.

Prognozowanie jest ważne, ponieważ pozwala firmom planować przyszłość. Cała idea prognozowania polega na gromadzeniu informacji z różnych źródeł, a następnie wykorzystywaniu ich do podejmowania lepszych decyzji.

Na przykład firma dostarczająca sprzedawcom detalicznym towary specjalistyczne może wykorzystać model prognozowania do przewidzenia popytu w intensywnym okresie świątecznych zakupów. Jej działania związane z modelowaniem mogłyby pomóc w dokładniejszym oszacowaniu popytu, co pozwoliłoby zwiększyć i uzupełnić poziomy zapasów, aby zaspokoić sezonowy popyt.

Firma może również zdecydować się na wykorzystanie modelu prognozowania do przeanalizowania finansowego wpływu różnych poziomów cen lub strategii sprzedaży rozważanych w związku z nadchodzącym wprowadzeniem produktu na rynek. Mogłaby połączyć te działania z prognozami sezonowego popytu, aby znaleźć nie tylko najlepszą strategię sprzedaży, lecz także idealny moment na rozpoczęcie sezonowej sprzedaży i promocji.

Ostatecznie, niezależnie od analizowanego wskaźnika, idea prognozowania polega na uzyskaniu wglądu w przyszłe trendy lub wskaźniki finansowe, aby przygotować się na to, co nadejdzie.

Jak korzystać z modeli prognozowania

Każdy model prognozowania stosuje się w inny sposób. Ogólna strategia wygląda jednak następująco:

• Jasno określ swój cel. Czy celem jest ustalenie, kiedy musisz pozyskać finansowanie w kolejnej rundzie? W takim razie skoncentruj się na prognozowaniu przepływów pieniężnych i przyjmij ostrożne założenia.
• Wybierz właściwy model. Omówiłem konkretne przypadki zastosowania wymienionych powyżej modeli prognozowania finansowego. Ostatecznie wiele firm zdecyduje się korzystać z kilku modeli, ale na początek warto ograniczyć wybór do jednego lub dwóch.
• Zbierz dane. Modele ilościowe wykorzystują dane historyczne (zazwyczaj dane finansowe firmy), natomiast modele jakościowe korzystają z subiektywnych danych zebranych od klientów lub ekspertów z danej branży.
• Zbuduj model. Proces ten różni się znacznie w zależności od konkretnego wdrażanego modelu. Wiele modeli można skonfigurować w programie Excel lub podobnych, powszechnie dostępnych narzędziach. Inne mogą wymagać specjalistycznego oprogramowania statystycznego lub oprogramowania do prognozowania.
• Określ poziom swojej pewności. Przedziały ufności służą do wyrażania poziomu niepewności związanego z prognozą. Najczęściej stosowane przedziały ufności wynoszą 90%, 95% i 99%. Im wyższy poziom ufności, tym bardziej wiarygodna jest prognoza. Jak można się spodziewać, im bardziej obiektywne są dane, tym wyższy zazwyczaj jest poziom ufności.
• Wdróż model. Następnie wdróż model zgodnie z zalecanym protokołem dla danego modelu i wykorzystaj najbardziej istotne dane, jakie uda Ci się zebrać.
• Przeanalizuj wyniki. Weź uzyskane wyniki i porównaj je z innymi szacunkami lub prognozami, które możesz już posiadać. Możesz również uruchomić inne modele z wykorzystaniem tych samych danych, aby wykryć różnice.

Niektóre modele prognozowania wymagają szkolenia na poziomie eksperckim w zakresie statystyki lub prognozowania finansowego, podczas gdy inne są znacznie prostsze w obsłudze. Ostatecznie złożoność i wyzwania związane z prognozowaniem zależą od wybranego modelu oraz ilości i jakości danych, z którymi pracujesz.

Jakie oprogramowanie jest używane do prognozowania?

Do prognozowania można wykorzystywać wiele różnych rodzajów oprogramowania — od podstawowych arkuszy kalkulacyjnych po narzędzia wykorzystujące uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję.

Chociaż wiele modeli finansowych można uruchamiać w programie Microsoft Excel lub Arkuszach Google, w przypadku wielu z nich wymagane jest oprogramowanie ERP, oprogramowanie EPM lub inne specjalistyczne oprogramowanie.

Zanim kupisz nowe oprogramowanie, koniecznie sprawdź zestaw funkcji swoich obecnych narzędzi. Niektóre oprogramowanie do zarządzania zapasami obejmuje funkcje prognozowania popytu oraz inne narzędzia pomagające planować poziom zapasów. Z kolei Twój dostawca usług płacowych może oferować funkcje prognozowania zatrudnienia.

W przypadku prognozowania jakościowego nie ma zbyt wielu opcji oprogramowania wartych rozważenia, ponieważ większość firm korzysta z usług zewnętrznych firm badawczych i konsultantów specjalizujących się w prowadzeniu i publikowaniu badań rynku.

Ostatecznie, ponieważ „prognozowanie” jest tak szerokim pojęciem, można korzystać z wielu różnych rozwiązań programowych, ale oprogramowanie do prognozowania oferuje konkretne korzyści dla Twojej firmy.

Modele prognozowania mogą zapewnić Twojej firmie przewagę

Wiedza o tym, kiedy, gdzie i jak wykorzystywać prognozowanie finansowe, może zapewnić firmom przewagę.

Dzięki odpowiednim modelom prognozowania i dokładnym danym wejściowym firmy mogą przygotowywać dokładniejsze budżety, dopracowywać swoje cele i strategie konkurencyjne oraz lepiej przygotowywać się na przyszłość.

Chcesz doskonalić swoje umiejętności jako dyrektor finansowy lub na podobnym stanowisku finansowym? The CFO Club to społeczność podobnie myślących liderów finansowych z firm SaaS i technologicznych, którzy chcą rozwijać się w swoich dziedzinach.  Zapisz się do newslettera The CFO Club , aby otrzymywać informacje branżowe i więcej takich treści.