Modelos de Previsão Financeira: Um Guia Completo

Alcançar o sucesso no ambiente empresarial moderno, complexo e competitivo, exige uma estratégia orientada para o futuro. Com base no desempenho histórico, na pesquisa de mercado e nas tendências atuais, os modelos de previsão financeira orientados por dados podem ajudar as empresas a obter uma vantagem competitiva.

Existem muitos modelos de previsão diferentes à escolha e ainda mais soluções de software para ajudar a implementá-los. Neste guia, apresentarei alguns modelos de previsão úteis — e explicarei como pode utilizá-los para obter uma vantagem no seu setor.

O que é um modelo de previsão?

Os modelos de previsão são ferramentas utilizadas para prever o desempenho futuro com base em dados históricos e atuais. No mundo empresarial e financeiro, o termo previsão refere-se quase sempre à previsão financeira.

Um modelo de previsão utiliza uma metodologia estatística, ou fórmulas e pressupostos, para prever o desempenho futuro, incluindo receitas, procura dos clientes e taxas de abandono.

Mais especificamente, estes modelos são utilizados para determinar de que forma as alterações em determinadas variáveis e parâmetros poderão afetar o desempenho (ao contrário dos orçamentos, que ajudam a alocar o fluxo de caixa). Por exemplo, uma cadeia de restaurantes pode utilizar um modelo para determinar de que forma as alterações no horário de funcionamento de uma loja ou os padrões sazonais irão afetar as receitas de vendas.

Existem todos os tipos de modelos de previsão (abordados em profundidade abaixo), mas todos têm o mesmo objetivo: utilizar dados históricos, pressupostos e tendências atuais para prever o desempenho futuro .

Estas ferramentas podem ser aplicadas a uma variedade interminável de cenários potenciais e são cruciais para as equipas financeiras, de marketing e executivas. No resto deste guia, vou deixar de lado os restantes e concentrar-me especificamente nos modelos de previsão financeira.

Métodos de previsão

Escolher o tipo certo de técnica de modelação (e o modelo de previsão específico) é muito importante. No entanto, antes de poder escolher, precisa de algumas informações básicas sobre estes modelos e sobre o seu funcionamento.

Existem duas categorias gerais de modelos de previsão: quantitativos e qualitativos.

Métodos de previsão qualitativos

A previsão qualitativa baseia-se em opiniões e juízos de especialistas. Estes métodos são:

• Subjetivos por natureza
• Não se baseiam em dados ou tendências passados
• Utilizados para analisar dados não numéricos

Os métodos qualitativos são utilizados quando o foco da análise não pode ser medido ou contabilizado. Por exemplo, se uma empresa quiser compreender as motivações e crenças que orientam o comportamento dos consumidores e influenciam as suas decisões de compra, nenhum dado quantitativo poderá revelar esses aspetos. A previsão qualitativa baseia-se em opiniões individuais, investigação e estudos.

Métodos de previsão quantitativos

A previsão quantitativa utiliza padrões numéricos presentes nos dados históricos para prever o desempenho futuro. Os modelos quantitativos:

• São mais objetivos por natureza
• Baseiam-se em dados históricos (por exemplo, receitas de vendas, número de colaboradores, etc.)
• Analisam dados numéricos

Dentro da categoria quantitativa, existem duas subcategorias adicionais:

Séries temporais

Os modelos de séries temporais centram-se nos padrões e nas suas variações, baseando-se em dados históricos.

Por exemplo, uma empresa que se prepare para iniciar operações num novo país poderá utilizar dados do seu lançamento anterior (incluindo dados de vendas, tendências da força de trabalho, etc.) para preparar um orçamento para o novo lançamento.

Associativos/causais

Os modelos associativos, também conhecidos como modelos causais, são mais avançados e centram-se em múltiplas linhas de informação altamente aperfeiçoada e específica. Utilizam dados passados e destacam-se por relacionar dados aparentemente díspares com o objetivo pretendido da previsão.

Podem também ser utilizadas para criar relações associativas entre as métricas financeiras de uma empresa e variáveis externas. Por exemplo, um fabricante de eletrodomésticos pode desenvolver um modelo que preveja as vendas de eletrodomésticos com base no número de novas licenças de construção de habitações numa determinada área.

Em seguida, explicarei os conceitos básicos de alguns dos modelos de previsão mais comuns utilizados atualmente pelas empresas.

Modelos comuns de previsão quantitativa

Os modelos de previsão quantitativa baseiam-se em dados históricos para fazer previsões sobre o futuro.

Por exemplo, um retalhista pode analisar os dados de vendas do 4.º trimestre dos últimos três anos para prever o volume de vendas durante a época alta de compras de Natal.

Se não dispuser de dados internos (por exemplo, se for um retalhista recém-criado), ainda poderá utilizar a previsão quantitativa — apenas precisará de ter acesso a dados comparáveis do seu setor.

No âmbito da previsão quantitativa, existem vários modelos populares que podem ser utilizados — explicá-los-ei abaixo.

Séries temporais

Os modelos de séries temporais são utilizados quando estão disponíveis vários anos de dados. São especialmente úteis quando as relações entre os pontos de dados (por exemplo, o preço médio e o volume de vendas) são relativamente estáveis e as tendências são facilmente identificáveis.

Por exemplo, uma empresa pode optar por utilizar modelos de séries temporais para projetar o crescimento de uma linha de produtos existente.

Suponhamos que a linha de produtos em questão foi lançada há quatro anos e tem registado um crescimento constante desde então. A empresa poderia utilizar esses dados e, em seguida, aplicar um modelo de séries temporais para prever qual poderá ser o volume de vendas no próximo ano (ou daqui a vários anos).

Linha reta

A modelação em linha reta é uma técnica simples que fornece estimativas de receitas futuras ou de outras métricas financeiras, considerando valores históricos e partindo do princípio de que essas tendências irão continuar.

Por exemplo, se uma empresa tiver registado um crescimento anual das vendas de 3.6% nos últimos quatro anos e esperar que as tendências atuais continuem, poderá utilizar um modelo em linha reta para prever o montante de receitas de vendas que provavelmente irá gerar no futuro.

Como o nome sugere, o modelo em linha reta pressupõe uma mudança consistente e previsível. É simples, mas pode ainda assim constituir um bom ponto de partida para prever uma série de métricas e cenários financeiros.

Qual é a diferença entre a previsão por séries temporais e a previsão em linha reta?

Os modelos de séries temporais são normalmente utilizados para compreender ciclos de tendências, flutuações cíclicas e sazonalidade, enquanto a previsão em linha reta é normalmente utilizada para prever um crescimento (ou declínio) estável.

Imagine as previsões de séries temporais como um círculo ou uma espiral autónoma; pense na previsão em linha reta como, bem, uma linha reta!

Média móvel

O modelo de média móvel é algo semelhante ao modelo em linha reta descrito acima, mas trabalha com conjuntos de dados mais pequenos e centra-se em períodos de curto a médio prazo.

As empresas podem utilizar modelos de previsão por média móvel para prever, por exemplo, a procura durante a época festiva. A empresa poderia então considerar os valores das receitas de vendas calculados pela média móvel do 4.º trimestre de 2019, 2020, 2021 e 2022, respetivamente.

Poderia aplicar uma fórmula simples para calcular a média móvel:

(A1 + A2 + A3 + A4) / N

em que

A = Média de um período específico

e

N = Número total de períodos

A empresa poderia então utilizar esta média móvel para criar uma previsão dos valores esperados das vendas durante a época festiva deste ano.

Esta fórmula requer um bom conjunto de dados; no exemplo que utilizei acima, estão a ser utilizados quatro anos de dados. Mas, fundamentalmente, ignora os dados de vendas que não pertencem ao 4.º trimestre, que são em grande medida irrelevantes quando se preveem especificamente as vendas durante a época festiva.

Suavização exponencial

Os modelos de suavização exponencial são semelhantes aos modelos de média móvel, mas aplicam uma metodologia de ponderação para atribuir maior peso aos dados mais recentes.

Por exemplo, considere o mesmo exemplo apresentado acima. A empresa dispõe de quatro anos de dados históricos sobre as vendas durante a época festiva — mas tem registado um crescimento constante ao longo desse período.

Assim, os dados dos anos mais antigos são menos relevantes do que os dados recentes dos dois anos anteriores.

Os modelos de suavização exponencial atribuem um peso maior aos dados mais recentes. Isto é útil porque ajuda as empresas a adaptar as suas previsões de modo a refletirem as tendências mais recentes dos dados.

Embora possa ser tentador utilizar dados mais antigos se estes apresentarem um cenário mais favorável (avaliações de 2021 em comparação com avaliações de 2022, por exemplo), é imperativo utilizar os dados mais adequados para obter uma boa noção do que está para vir.

Projeção de tendências

A projeção de tendências ajusta uma linha de tendência a uma equação matemática e utiliza depois essa equação para projetar essa linha de tendência no futuro.

Um modelo de projeção de tendências analisa dados anteriores — como, por exemplo, os valores das vendas aos fins de semana, durante os dias úteis ou em épocas específicas — para fazer previsões sobre a procura futura nesses períodos.

Pode ser aplicado de forma semelhante à modelação linear, dependendo dos conjuntos de dados com que está a trabalhar. Existem várias subcategorias nas projeções de tendências, incluindo logaritmos, polinómios e o método baseado na característica do declive.

Modelos associativos

Os modelos associativos, também designados por modelos causais, relacionam uma determinada métrica empresarial (como a receita) com uma variável independente distinta (como o crescimento populacional numa cidade).

Os modelos causais são úteis para relacionar as expectativas futuras relativamente às operações da empresa com variáveis distintas, tanto internas como externas à empresa.

Por exemplo, o proprietário de uma carrinha de comida pode utilizar um modelo para prever a procura numa feira de verão com base na previsão meteorológica para o fim de semana. Em alternativa, uma empresa de promoção imobiliária pode utilizar a modelação causal para prever a procura futura de habitações recém-construídas numa comunidade, com base no crescimento populacional projetado para a área.

Dito isto, os modelos associativos também podem ser utilizados para prever uma determinada variável com base na sua relação com outras variáveis relacionadas. Por exemplo, uma empresa poderia utilizar a modelação causal para prever a margem de lucro estimada que resultaria de um aumento do investimento em publicidade.

Por definição, os modelos associativos são mais complexos do que os modelos de séries temporais.

Os modelos associativos podem ser utilizados para incorporar dados externos e tentar estabelecer uma relação entre uma métrica empresarial relativamente comum (por exemplo, a receita) e uma métrica que muitas empresas podem nem sequer considerar (por exemplo, o rendimento anual típico dos agregados familiares de uma cidade).

Embora sejam mais complexos, os modelos causais podem ser extremamente úteis para criar previsões mais precisas — e para se manter à frente da concorrência.

Regressão linear simples

A regressão linear simples ajuda as empresas a analisar de que forma uma variável dependente (como a receita das vendas) se correlaciona com uma variável independente (como o dinheiro gasto em publicidade).

Ou, utilizando o exemplo dos dados externos, a regressão linear simples também poderia ser utilizada para determinar de que forma uma variável dependente (como a receita das vendas por localização) se correlaciona com uma variável independente (como o rendimento dos agregados familiares num determinado distrito).

A regressão linear simples pode ser visualizada através da representação de um gráfico de linhas com uma métrica no eixo Y e outra no eixo X. Mas, como o nome sugere, é necessário manter a simplicidade; estes modelos apenas permitem comparar duas variáveis.

Regressão linear múltipla

Como provavelmente já percebeu, a regressão linear múltipla baseia-se na regressão linear simples, acrescentando várias variáveis empresariais à equação.

Continua a existir uma única variável dependente (por exemplo, a receita das vendas), mas podem existir várias variáveis independentes provenientes de fontes de dados internas, externas ou de ambas.

A regressão linear múltipla é complexa e, normalmente, requer software de análise estatística para ser realizada. Além disso, os dados utilizados (número de elementos de dados, período analisado, decisões tomadas durante a fase de limpeza dos dados) são importantes para a precisão da fórmula de regressão resultante.

A utilização da previsão por regressão linear exige uma análise crítica dos resultados, de modo a considerar as variáveis não captadas pelos dados utilizados na regressão e determinar se essas variáveis em falta farão com que o modelo sobrestime ou subestime o impacto de uma variável independente.

Author's Tip

É importante notar que os modelos de regressão linear simples e múltipla partem do princípio de que o passado pode ajudar a prever o futuro. Embora isto possa ser útil para, por exemplo, empresas que pretendem prever receitas futuras (assumindo um crescimento contínuo), não seria uma boa forma de prever a eficácia de futuras contratações com base no desempenho de contratações anteriores.

Modelos comuns de previsão qualitativa

Os modelos de previsão qualitativa utilizam dados subjetivos e qualitativos. São frequentemente utilizados em situações nas quais não existem dados quantitativos disponíveis.

Por exemplo, um modelo qualitativo pode depender do contributo de um especialista ou dos resultados de um inquérito a potenciais clientes.

A previsão qualitativa é mais subjetiva por natureza, mas continua a ser bastante útil — sobretudo em situações em que não existem dados sólidos dos quais extrair informação. PS: Continuo a achar estranho que «dados» esteja no plural.

Enfim.

Todos os modelos de previsão qualitativa exigem algum tipo de recolha de dados (entrevistas a especialistas, painéis, inquéritos, etc.), mas diferem na forma como esses dados são recolhidos e depois utilizados para fundamentar as previsões. Estes modelos são normalmente menos úteis para a previsão financeira, uma vez que, com todos eles, está essencialmente a atirar esparguete à parede para ver o que fica colado; alguns são simplesmente mais precisos do que outros.

Método Delphi

Já ouviu falar do Oráculo de Delfos? O trabalho dela consistia todo em fazer previsões sobre o futuro — não muito diferente do de um diretor financeiro... certo?

Sim, pode começar a referir-se a si próprio como o Oráculo da sua empresa. Não, não pode dizer que eu lhe dei autorização.

O método Delphi baseia-se nas opiniões de especialistas, recorrendo normalmente a um pequeno grupo de especialistas no tema. Por exemplo, uma empresa de educação privada pode consultar um grupo de professores para recolher dados sobre os hábitos dos estudantes.

No método Delphi, são realizadas entrevistas a especialistas para recolher dados. É crucial que cada especialista seja entrevistado de forma independente e que os dados sejam agregados posteriormente. Isto ajuda a evitar enviesamentos de grupo e permite total liberdade de expressão.

O método Delphi utiliza «rondas» de recolha de dados. A primeira ronda é individual, mas as rondas seguintes são coletivas. As respostas de cada especialista são partilhadas com o grupo mais alargado, dando início à discussão. Os especialistas têm liberdade para alterar as suas opiniões ou estimativas nas rondas seguintes.

Como o método Delphi utiliza normalmente pequenos grupos de especialistas, é importante selecionar as pessoas certas para entrevistar, uma vez que a qualidade dos dados depende apenas dos conhecimentos dos especialistas.

Estudo de mercado

Aposto que nunca ouviu falar deste antes — vá lá, estou a vê-lo revirar os olhos!

O estudo de mercado é um método de previsão muito comum, utilizado pelas empresas para recolher as opiniões de potenciais clientes. Por exemplo, um fabricante de alimentos que lance uma nova marca de gelado com poucas calorias pode questionar os clientes sobre os seus objetivos de perda de peso e escolhas alimentares através de um inquérito online.

O estudo de mercado é normalmente um jogo de números, por isso, quanto mais respostas conseguir obter do público, melhor.

O estudo de mercado pode ser realizado por telefone, correio eletrónico, mensagem de texto, entrevistas presenciais, entre outros meios. É frequentemente realizado com a ajuda de empresas de estudos de mercado, que tratam das entrevistas e da recolha de dados.

Consenso do painel

O consenso do painel utiliza um contexto de grupo de discussão que se baseia nas opiniões de especialistas e funcionários. É frequentemente realizado com um painel de funcionários de todos os níveis da empresa, em vez de apenas executivos.

De forma única, esta metodologia combina — e atribui o mesmo peso — às opiniões de verdadeiros especialistas e de «semi-especialistas». Por exemplo, uma equipa que tente projetar a procura sazonal de uma determinada bebida aromatizada pode incluir funcionários das áreas de vendas, marketing ou até do espaço de venda a retalho.

Como o nome sugere, o painel tem de chegar a uma estimativa consensual. O grupo pode partilhar opiniões e debater, mas tem, em última análise, de alcançar um consenso.

Previsão visionária

A previsão visionária baseia-se nos conhecimentos e opiniões de uma única pessoa — achei interessante que isto não se chamasse método Delphi, considerando que ela é apenas uma pessoa... mas, pensando bem, tinha a ajuda dos deuses (e ninguém me perguntou).

O visionário em questão pode ser você, outro membro da sua equipa executiva, um consultor externo ou um especialista do setor.

Uma vez que este modelo de previsão depende de um único visionário, está sujeito a enviesamentos de confirmação e é melhor utilizá-lo em conjunto com outros métodos.

Composto da força de vendas

A previsão composta da força de vendas centra-se na recolha de dados qualitativos junto da equipa de vendas. Baseia-se normalmente nas opiniões de vários membros da equipa; idealmente, daqueles que estão envolvidos no tipo de vendas relacionado com o produto em questão.

Por exemplo, se um fabricante de veículos estivesse a ponderar lançar um novo modelo, poderia realizar um inquérito junto da sua equipa de vendas para recolher informações sobre a opinião dos clientes, as suas necessidades, perguntas frequentes, orçamentos, etc.

A ideia é que os representantes de vendas têm experiência prática na interação com os clientes (e sabem o que realmente impulsiona as vendas) e, por isso, têm conhecimentos mais valiosos sobre o comportamento e os desejos dos clientes no mundo real.

A modelação composta da força de vendas também pode ser útil para identificar tendências regionais e locais.

Embora a lista acima não seja exaustiva, abrange muitos dos modelos de previsão mais utilizados. Dito isto, alguns são certamente mais populares do que outros.

Quais são os modelos de previsão mais comuns?

De um modo geral, a modelização de séries temporais (nomeadamente os modelos lineares e de médias móveis) tende a ser utilizada com maior frequência.

Isso deve-se, em parte, ao facto de os modelos de séries temporais permitirem fazer previsões mais objetivas com base em dados históricos. Não dependem da opinião de especialistas nem do feedback dos clientes, que podem ser voláteis e suscetíveis a enviesamentos. Em vez disso, utilizam dados concretos para construir modelos fiáveis dos indicadores de desempenho futuros.

Estes modelos também são populares porque são relativamente simples de utilizar e, muitas vezes, não requerem software especializado. Alguns dos programas que já poderá estar a utilizar, como o seu sistema de planeamento de recursos empresariais, provavelmente já incluem estas funcionalidades de modelização estatística. A modelização linear pode até ser feita manualmente no Excel com relativa facilidade.

A modelização associativa (causal) também é frequentemente utilizada, mas é um pouco mais complicada e requer muitas vezes software ou algum nível de formação. É particularmente útil quando se pretende acompanhar relações entre variáveis muito distintas, quer se trate de apenas uma variável independente (regressão linear simples), quer de várias (regressão linear múltipla).

Quanto aos modelos de previsão qualitativa, os estudos de mercado tendem a ser os mais comuns. Muitas empresas realizam inquéritos e recolhem feedback dos clientes, utilizando estes dados para fundamentar as decisões estratégicas futuras. Outras optam por contratar empresas externas de estudos de mercado para realizar inquéritos mais abrangentes sobre os clientes.

Porque é importante fazer previsões?

Como referi logo no início deste artigo, fazer previsões é fundamental para evitar:

1. Perder investidores e, depois,
2. Ser despedido

Estou a brincar. Mais ou menos.

Fazer previsões é importante porque permite às empresas planear o futuro. Toda a ideia subjacente à previsão consiste em recolher informação de várias fontes e utilizá-la depois para tomar melhores decisões.

Por exemplo, uma empresa que fornece produtos especializados a retalhistas pode utilizar um modelo de previsão para antecipar a procura durante a intensa época de compras natalícias. Os seus esforços de modelização poderiam fundamentar melhor as estimativas de procura, permitindo-lhe aumentar e reforçar os níveis de inventário para responder à procura sazonal.

Ou uma empresa pode optar por utilizar um modelo de previsão para analisar o impacto financeiro de diferentes preços ou estratégias de vendas que estejam a ser ponderados para o lançamento de um produto. Poderia combinar estes esforços com previsões de procura sazonal para identificar não só a melhor estratégia de vendas, mas também o momento ideal para lançar vendas e promoções sazonais.

Em última análise, seja qual for o indicador analisado, a ideia subjacente à previsão é obter uma visão das tendências ou dos indicadores financeiros futuros, de modo a preparar-se para o que está por vir.

Como utilizar modelos de previsão

Cada modelo de previsão é aplicado de uma forma diferente. No entanto, a estratégia geral é a seguinte:

• Seja claro quanto ao seu objetivo. O objetivo é determinar quando precisa de angariar a sua próxima ronda de financiamento? Nesse caso, concentre-se em prever o fluxo de caixa e adote pressupostos conservadores.
• Selecione o modelo adequado. Abordei casos de utilização específicos para os modelos de previsão financeira acima indicados. Em última análise, muitas empresas optarão por utilizar vários modelos, mas é útil começar por reduzi-los a um ou dois.
• Recolha dados. Os modelos quantitativos utilizam dados históricos (normalmente, os dados financeiros da empresa), enquanto os modelos qualitativos utilizam dados subjetivos recolhidos junto de clientes ou especialistas do setor.
• Construa o modelo. Este processo varia significativamente consoante o modelo específico que está a ser aplicado. Muitos modelos podem ser configurados no Excel ou em ferramentas semelhantes e amplamente disponíveis. Outros podem exigir software estatístico especializado ou software de previsão.
• Determine o seu nível de confiança. Os intervalos de confiança são utilizados para expressar o nível de incerteza associado a uma previsão. Os intervalos de confiança mais utilizados são de 90%, 95% e 99%. Quanto mais elevado for o nível de confiança, mais fiável será a previsão. Como seria de esperar, quanto mais objetivos forem os dados, maior tende a ser o nível de confiança.
• Aplique o modelo. Em seguida, aplique o modelo utilizando o protocolo recomendado para esse modelo específico e recorra aos dados mais relevantes que conseguir reunir.
• Analise os resultados. Pegue nos resultados obtidos e compare-os com outras estimativas ou previsões que possa já ter. Poderá também querer executar outros modelos utilizando os mesmos dados, de modo a detetar diferenças.

Alguns modelos de previsão exigem formação de nível especializado em estatística ou previsão financeira, enquanto outros são muito mais simples de executar. Em última análise, as complexidades e os desafios da previsão dependem do modelo escolhido e da quantidade & qualidade dos dados com que está a trabalhar.

Que software é utilizado para fazer previsões?

Podem ser utilizados muitos tipos diferentes de software para fazer previsões, desde folhas de cálculo básicas a ferramentas de aprendizagem automática e baseadas em IA.

Embora muitos modelos financeiros possam ser executados no Microsoft Excel ou no Google Sheets, muitos exigem software de ERP, software de EPM ou outro software especializado.

Antes de comprar qualquer software novo, certifique-se de verificar o conjunto de funcionalidades das ferramentas que já utiliza. Alguns softwares de gestão de inventário incluem funcionalidades de previsão da procura e outras ferramentas para ajudar a planear os níveis de inventário. E o seu serviço de processamento salarial poderá disponibilizar funcionalidades de previsão da força de trabalho.

Para a previsão qualitativa, não existem muitas opções de software que valha a pena considerar, uma vez que a maioria das empresas depende de empresas de investigação e consultores externos especializados na realização e publicação de estudos de mercado.

Em última análise, dado que “previsão” é um termo tão abrangente, existem muitas soluções de software diferentes que podem ser utilizadas, mas o software de previsão oferece benefícios específicos para a sua empresa.

Os modelos de previsão podem dar uma vantagem à sua empresa

Saber quando, onde e como utilizar a previsão financeira pode dar uma vantagem às empresas.

Com modelos de previsão adequados e dados de entrada precisos, as empresas podem preparar orçamentos mais rigorosos, aperfeiçoar os seus objetivos e estratégias competitivas e estar mais bem preparadas para o futuro.

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