Turinys:
- Istorinių duomenų tikslumas
- Laiko rėmas
- Problemos, susijusios su įvesties duomenimis
- Nenumatomi įvykiai
Finansinės prognozės yra atliekamos įvairiomis priežastimis, pvz., Numatomų pardavimų prognozavimas, siekiant koreguoti pajėgumų rodiklius arba kaip biudžeto valdymo dalis. Kreditoriai, atlikdami pradinę ir nuolatinę kredito analizę, dažnai reikalauja tiek istorinių, tiek prognozuojamų finansinių ataskaitų. Numatomos finansinės ataskaitos taip pat naudojamos verslo vertinimui rengti, kurios gali būti reikalingos finansinės atskaitomybės, turto planavimo, susijungimų ir įsigijimų ar net įmonių ginčų nagrinėjimo tikslais. Finansinių prognozių rengimui reikalingos sudėtingos analizės, kurioms taikomi keli apribojimai ir iššūkiai.
Istorinių duomenų tikslumas
Finansinės prognozės dažnai atliekamos naudojant istorinius rezultatus kaip ateitį. Tai galite padaryti, analizuodami istorines pelno (nuostolių) ataskaitas ir balanso straipsnius tendencijoms, pvz., Augimo tendencijoms, ir taikydami šiuos duomenis. Pavyzdžiui, jei įmonė per pastaruosius penkerius metus pasiekė stabilų augimą vidutiniškai 5 proc. Per metus, ateinančius metus galėtumėte prognozuoti 5 proc. Augimo tempą. Nors šis metodas plačiai naudojamas, jis gali būti problemiškas. Jei įmonės rezultatai yra nepastovūs nuo metų, istoriniai vidurkiai gali nesuteikti gerų rezultatų ateityje. Jei įmonė yra paleidimo pradžia, istoriniai rezultatai gali būti neprieinami. Be to, išorės rinkos sąlygos gali turėti įtakos finansiniams rezultatams taip, kad nebūtų užfiksuota analizuojant istorinius rezultatus.
Laiko rėmas
Kuo ilgesnis laikotarpis, tuo sunkiau tiksliai prognozuoti finansinius rezultatus. Mažiau sunku prognozuoti kitų metų finansinius rezultatus, nei numatyti artimiausio dešimtmečio skaičių. Pvz., Jei ekstrapoliuodami tendencijas, naudojant penkerių metų istorinius duomenis, rengiant 10 metų finansines prognozes, penkerių metų tendencijų taikymas greičiausiai būtų mažesnis nei 10 metų. Praėjus daugiau laiko, didėja įvykių, galinčių paveikti įmonės finansinius rezultatus, tikimybė. Rinkos dalis gali padidėti arba mažėti, arba ekonominės sąlygos gali labai pasikeisti. Paprastai trumpesni projekcijos laikotarpiai yra tikslesni.
Problemos, susijusios su įvesties duomenimis
Be istorinių duomenų, prognozės dažnai atliekamos naudojant linijinę analizę, kuri ateities finansinius rezultatus susieja su įvairiais priklausomais kintamaisiais, kurie yra susiję su pagrindiniais finansiniais rodikliais. Tai gali būti labai problemiška - geriausiai užfiksuota išraiškos šiukšlių, šiukšlių. Jūsų prognozės patikimumas yra tik toks pat geras, kaip ir jo apskaičiavimui. Tai palieka klaidų, atsiradusių dėl klaidų, padarytų renkant ar interpretuojant duomenis, arba žmogaus klaidos įvedant duomenis į prognozavimo modelį. Be to, žmonės patiria įvairius šališkumus, tokius kaip patvirtinimo šališkumas, kuris atsiranda tada, kai išankstinio nusistatytojo sprendimas yra nukreiptas į iš anksto numatytas prognozes apie numatomus rezultatus. Dėl to prognozuotojas gali per daug pabrėžti mažiau svarbius duomenų elementus arba atvirkščiai.
Nenumatomi įvykiai
Net jei puikiai atliksite kiekybinius ir kokybinius prognozavimo metodus, neįmanoma numatyti nenumatytų. Šie elementai gali skirtis, tačiau gali būti rizika, pagrįsta konkurencija, ekonomika ir išoriniais sukrėtimais rinkoje. Pvz., Po daugelio metų augimo „Blockbuster“ buvo užtemdyta „Netflix“ veiklos, kuri labai greitai sumažino „Blockbuster“ rinkos dalį ir pardavimus. Mažmeninė parduotuvė gali atverti naują vietą ir projektuoti stiprią finansinę plėtrą, kad tiesiog gatvėje atsidarytų tiesioginis konkurentas, turintis įtakos pardavimams ir pajamoms.
Be to, „Black Swan“ renginys gali lengvai pasidaryti gerai parengtas finansines prognozes pasenusias. Juodosios gulbės įvykis yra labai mažai tikėtinas įvykis, kuris parodo tris veiksnius - neįmanoma numatyti, jis daro didžiulį poveikį, o jo šoko vertė yra apsvaiginimo, nes žmonės niekada negalėjo suvokti tokio įvykio.