Ekonomisk prognostisering 101: En inblick i ditt företags framtid
Finansiell prognostisering är som att få sin ekonomiska framtid spådd av en handtydare, men mycket mer tillförlitligt. Du matar in ett par rimliga antaganden i ett prognostiseringsverktyg, och det kan visa hur din resultaträkning, balansräkning och andra finansiella rapporter kommer att se ut vid ett specifikt datum i framtiden.
Dina faktiska finansiella rapporter kommer sällan att se ut som dina prognostiserade finansiella rapporter, men det är okej—tanken är att komma så nära som möjligt. I den här guiden hjälper jag dig att förstå de modeller, metoder och processer du kan använda för att prognostisera företagets ekonomi.
Vad är finansiell prognostisering?
Finansiell prognostisering innebär att uppskatta företagets finansiella ställning baserat på mätvärden som intäktstillväxt, kundbortfallsfrekvens och vinstmarginaler.
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
CFO:er och ekonomiteam förlitar sig på prognoser för att fatta ekonomiska beslut om budgetering, affärsplanering, resursfördelning och övergripande affärsstrategi.
De uppskattningar som används i en finansiell prognos tas fram med hjälp av historiska data och en bedömning av företagets framtida ekonomiska utsikter. Det är till exempel rimligt att uppskatta en positiv intäktstillväxt i framtiden om företagets tillväxt har accelererat under de senaste två åren och efterfrågan på er SaaS är hög.
Du kan gå vidare och uppskatta siffrorna för varje radpost i resultaträkningen, balansräkningen och kassaflödesrapporten, men generellt sett beror den tid du lägger på varje post på prognosens syfte.
Du kan göra breda antaganden om alla radposter om du prognostiserar för att få en generell överblick över din finansiella ställning, men om du prognostiserar ekonomin inför en fusion eller ett förvärv är det viktigt att vara noggrann med antagandena för allt du granskar.
Modeller för finansiell prognostisering
En prognostiseringsmodell är ett systematiskt ramverk som används för att förutsäga ekonomiska utfall baserat på historiska data, antaganden och olika matematiska och statistiska tekniker.
Prognostiseringsmodeller delas i stora drag in i kvalitativa och kvantitativa.
Kvalitativa prognostiseringsmodeller
Kvalitativa prognostiseringsmetoder bygger på expertutlåtanden och bedömningar. De två mest populära kvalitativa prognostiseringsmetoderna är:
- Delfimetoden: Delfimetoden innebär att du samarbetar med branschexperter som kan analysera marknaden och förutsäga företagets ekonomiska resultat. Om du inte har en extremt kvalificerad expert i ditt nätverk rekommenderar jag att du i stället använder marknadsundersökningar eller, ännu hellre, en kvantitativ metod.
- Marknadsundersökningar: Marknadsundersökningar hjälper dig att prognostisera ekonomin baserat på konkurrens, konsumenttrender och ekonomiska förhållanden.
Kvantitativa prognostiseringsmodeller
Analytiker använder vanligtvis kvantitativa prognoser eftersom de är mer objektiva. Kvantitativa metoder kan delas in ytterligare i tidsserie- och associativa metoder. Här är exempel på båda:
- Tidsserier:
- Rät linje: Metoden med rät linje används när du tror att tidigare trender kommer att fortsätta. Om dina intäkter till exempel har ökat med 5 % per år under de senaste tre åren och du tror att intäkterna kommer att öka med 5 % nästa år, använder du metoden med rät linje.
- Glidande medelvärde: Metoden med glidande medelvärde använder medelvärdet för de föregående perioderna för att prognostisera ekonomiska siffror på kort eller medellång sikt.
- Exponentiell utjämning: Exponentiell utjämning liknar modellen med glidande medelvärde, förutom att senare perioder får större vikt när medelvärdet beräknas. Om intäktstillväxten till exempel var 5 % under 2022 och 8 % under 2023 kan du tilldela 8 % en vikt på 0,6 och 5 % en vikt på 0,4 för att beräkna medelvärdet, vilket skulle bli 2,6 %.
- Trendprojektion: Trendprojektion innebär att historiska data och statistiska metoder används för att hitta och extrapolera trender för att förutsäga framtida värden. Analytiker använder vanligtvis metoder som minsta kvadratmetoden, Box-Jenkins och bedömningsbaserade prognoser för trendprojektion.
- Associativa metoder:
- Enkel linjär regression: Enkel regressionsanalys hjälper till att undersöka sambandet mellan en beroende variabel (som försäljning) och en oberoende variabel (som annonsutgifter). Sambandet (uttryckt som ett tal) används för att prognostisera framtida värden.
- multipel linjär regression: Multipel regressionsanalys hjälper till att undersöka sambandet mellan en beroende variabel och flera oberoende variabler. Vi skulle till exempel kunna lägga till kundretention som ytterligare en beroende variabel i exemplet med enkel linjär regression. Precis som vid enkel linjär regression uttrycks sambandet som ett tal och används för att prognostisera framtida värden.
Så genomför du ekonomisk prognostisering
Det finns ytterligare några saker att ta itu med innan du öppnar ditt Excel-kalkylblad och prognostiserar ditt företags finansiella rapporter. Så här genomför du ekonomisk prognostisering steg för steg:
Fastställ syftet
Genom att agera målmedvetet kan du fokusera på det som är viktigt. Prognostiserar du dina finansiella rapporter för att se om du har tillräckligt med likvida medel? Eller gör du det för att du planerar en försäljning och vill värdera företaget?
Sammanställ historiska data
Om du har bedrivit verksamhet i några år finns nästan alla data du behöver – som intäkter, resultat och tillväxt – i dina finansiella rapporter.
Tre till fem års historiska data är idealiskt men du kan behöva använda historiska data från fler år beroende på faktorer som:
- Prognoshorisont: Du behöver mer historiska data för att fånga trender om du prognostiserar två eller tre år framåt. Kortsiktiga prognoser kräver däremot mer aktuella data.
- Datas relevans: Äldre data från perioder då det skedde betydande förändringar i din produkt, affärsmodell eller marknadsförhållanden är inte lika relevanta som aktuella data som mer korrekt återspeglar din nuvarande verksamhet.
- Stabilitet och konsekvens i data: Använd en längre historisk period om företagets resultat eller marknadsförhållandena har varierat kraftigt.
- Marknadsdynamik: Är branschen utsatt för snabba förändringar? Fokusera i så fall mer på aktuella data.
Om du är ett nystartat företag och saknar historiska data kan du överväga att använda en kvalitativ prognosmodell eller branschstandarder från SaaS Capital och liknande källor.
Definiera en tidsram
Hur långt in i framtiden vill du prognostisera dina finansiella rapporter? Ett år är ett ganska vanligt val, men du kan välja en annan tidsram utifrån dina specifika behov.
Om du till exempel ska ta in kapital om sex månader kan du prognostisera dina finansiella rapporter för de kommande två kvartalen. Du kan också välja att prognostisera finansiella rapporter för en ettårsperiod för att förstå hur nytt kapital kommer att förändra din kapitalstruktur och på andra sätt påverka din verksamhet.
En sak att tänka på när du bestämmer tidsramen är att träffsäkerheten minskar när du ökar tidsramen eftersom det finns mer tid för oberoende variabler, som ekonomin, att förändras. Det kan verka självklart, men förbises ofta.
Skillnaden mellan prognostiserade och faktiska resultat kan vara betydande enligt en rapport från KPMG:
Välj en prognosmetod
Ingen metod kommer att vara överlägsen i alla situationer; välj en finansiell prognosmetod som uppfyller syftet med din prognos.
Den linjära metoden kräver mindre resurser om du bara vill få en generell uppfattning om framtida intäkter och resultat, baserat på förväntade abonnemang och förnyelser nästa år.
Å andra sidan kan linjär regression vara ett bättre val om du planerar en större förändring av din operativa kostnadsstruktur för att bli lönsam under nästa år.
När du har valt den bästa prognosmetoden för ditt användningsområde bygger du proformaredovisningar med hjälp av den metoden. Använd dessa rapporter som grund för ekonomisk planering och strategiskt beslutsfattande.
Analysera prognosen
Titta på siffrorna och se om de berättar en historia som du gillar. Om de gör det är det en bra utgångspunkt. Om inte, ta reda på varför.
Försök att upptäcka potentiella skurkar i berättelsen – sådant som att inte ha tillräckligt med likvida medel för tillväxt – genom att använda ”tänk om”-scenarier.
Experimentera lite och stresstesta siffrorna för att förstå hur oberoende variabler, som ekonomin, påverkar viktiga nyckeltal.
Låt oss titta på ett sannolikt scenario.
Anta att det ursprungliga syftet med prognosen var att se om företaget kunde drabbas av en likviditetskris under nästa kvartal. Prognosen visar att du kommer att ha ett positivt kassaflöde under hela kvartalet, men att ditt kassasaldo kommer att minska från nuvarande nivåer.
Det är ett problem… men inte skäl till panik.
Med hjälp av denna information går du igenom den prognostiserade kassaflödesanalysen för att se var pengarna läcker.
- Om du förlorar pengar i den löpande verksamheten är det ett allvarligt problem, eftersom det visar att verksamheten inte genererar tillräckligt med likvida medel.
- Å andra sidan kan kassasaldot också minska eftersom du planerar att investera i en ny tillgång eller betala av skulder. Det är ett mycket enklare problem att lösa eftersom investeringar och amorteringar inte är återkommande aktiviteter.
Prognosens användbarhet – även om allt i den är korrekt – är fortfarande beroende av att du använder uppgifterna på rätt sätt.
Följ upp faktiska siffror
När du har prognosen ska du följa dina faktiska finansiella rapporter och jämföra dem med prognosen.
Rör sig de faktiska siffrorna mot prognosen som förväntat?
Om inte bör du undersöka skillnaderna genom en avvikelseanalys så att du kan förbereda dig på potentiella problem innan det är för sent.
More Articles
Exempel på finansiell prognostisering
Låt oss gå igenom ett förenklat exempel på hur finansiell prognostisering fungerar.
Anta att du vill prognostisera din resultaträkning för nästa kvartal. Du förväntar dig en betydande ökning av efterfrågan till följd av en ny högpresterande marknadsföringskampanj.
Du förväntar dig att intäkterna ökar med 20 % och vill prognostisera resultaträkningen för att se om verksamheten blir lönsam i slutet av kvartalet.
Här är uppgifterna från resultaträkningen för räkenskapsperioden som avslutades under Q3 2023:
| Intäkter | $50,000 |
| Försäljningskostnad | $10,000 |
| Bruttovinst | $40,000 |
| Rörelsekostnader | $25,000 |
| Rörelseresultat | $15,000 |
| Finansiella kostnader | $20,000 |
| Nettoresultat | $(5,000) |
Så här kan den finansiella modellen se ut, förutsatt en intäktstillväxt på 20 % och att de operativa och icke-operativa kostnaderna förblir oförändrade:
Med den ökade efterfrågan skulle företaget kunna börja gå med vinst under nästa kvartal.
Jag vill upprepa att detta är ett förenklat exempel som visar hur du kan prognostisera ett finansiellt bokslut. Jag har förutsatt att de operativa och icke-operativa kostnaderna förblir oförändrade, vilket sällan är fallet i verkligheten.
Om du känner dig redo att börja prognostisera dina finansiella rapporter, varför inte prova att bygga en modell med tre finansiella rapporter?
Prognosprogramvarans roll
Jag skulle göra ett misstag om jag inte nämnde hur mycket enklare allt detta kan bli med bra teknik.
Prognosprogramvara gör processen snabb och enkel, och de bästa lösningarna integreras med bokföringsprogram för att automatiskt hämta historiska data för det antal år du väljer. En annan fördel med prognosprogramvara är att den även erbjuder inbyggda funktioner som försäljningsanalys och efterfrågeprognoser, vilket hjälper dig att göra datadrivna antaganden om framtiden.
Prognosprogramvara har funnits ett tag. Det som kommer härnäst är ännu mer spännande – FP&A-verktyg med AI i centrum står på tröskeln till att revolutionera hur FP&A-team prognostiserar finansiella data.
AI-modeller kan använda historiska data för att ta fram antaganden om framtiden och generera prognoser på några sekunder. Även om dessa prognoser fortfarande kräver en CFO:s insikter gör de processen betydligt snabbare och sparar värdefull tid åt ekonomiteamet.
”AI-modeller kommer automatiskt att initiera eller generera prognoser baserade på historiska data och trenddata, vilket ger en utgångspunkt från vilken ekonomiteam kan komplettera planerna med sitt sammanhang och sina bedömningar av affärsmässiga och ekonomiska förhållanden. Ekonomer behöver då inte skapa prognoser från grunden; de finjusterar och kvalitetssäkrar dem, vilket drastiskt förkortar prognosprocessen.”
Redo att få din framtid förutspådd?
Finansiell prognostisering kan kännas komplicerad första gången. Att göra rimliga antaganden om framtiden kräver färdighet, erfarenhet och framförhållning – sådant som kommer med tiden.
Men den andra, mer mekaniska delen av prognostiseringen – att bygga en modell – är enkel att automatisera med hjälp av programvara. Jag rekommenderar att du låter programvaran ta hand om att bygga en modell, så att du kan fokusera på de strategiska aspekterna av finansiell prognostisering.
Och kom ihåg att din finansiella prognos inte är huggen i sten.
När du har prognosen kan du ändra dina antaganden för att bedöma din finansiella situation utifrån olika scenarier. Använd dessa insikter för att minimera risker och stärka din finansiella ställning.
Om du däremot är intresserad av att analysera hur framgångsrika dina historiska data har varit, skulle programvara för finansiell analys passa bättre för det ändamålet.
Redo att utveckla din förmåga som ekonomisk ledare? Prenumerera på vårt nyhetsbrev för expertråd, guider och rekommendationer från de ekonomiska ledare som formar teknikbranschen.
