9 modelos de previsão financeira para prever o desempenho dos negócios

Você sabe quantas organizações têm uma abordagem formalizada de previsão? Saber como serão as receitas, as despesas e o desempenho geral de sua organização no futuro é essencial para a criação de uma estratégia eficaz. Portanto, a maioria das organizações deve ter isso planejado, certo?

33%. Essa é a porcentagem de organizações que têm um processo formal de previsão.

Vamos mudar isso. Aqui está seu guia para modelos de previsão financeira:

O que é previsão financeira?

Previsãofinanceira é a análise de dados, variáveis e opiniões de especialistas para estimar o desempenho futuro de uma organização. O resultado desse processo é chamado de previsão.

As organizações usam a previsão para tentar prever a quantidade de receita que podem esperar gerar no futuro, estimar os recursos de que precisarão e criar estratégias para atingir metas importantes.

As previsões afetam vários processos, desde a criação de orçamentos até a elaboração de planos de contratação. Também é uma parte crucial dos relatórios financeiros, do planejamento financeiro e da análise.

Mas, apesar da importância desse processo, a padronização é rara, o que leva a previsões imprecisas. Apenas 7% dos líderes de vendas conseguem prever a receita dentro de 5% dos números reais, e essa dificuldade não é exclusiva da equipe de vendas.

É por isso que usar o método certo é essencial.

Modelos de previsão financeira quantitativa e qualitativa

Como na maioria dos outros processos financeiros, há várias maneiras de as organizações produzirem previsões precisas. Esses métodos são quantitativos ou qualitativos, com a diferença de que são quantitativos e qualitativos:

• Os modelos de previsãoquantitativa concentram-se em números. Todas as informações que você coleta e as previsões que produz se baseiam em números como receitas e despesas.

• A previsãoqualitativa se baseia em fatores que não podem ser quantificados. Você obterá perspectivas, contexto e informações de especialistas de toda a organização para fazer estimativas sobre o desempenho futuro.

A maioria das organizações usará uma combinação de dados quantitativos e qualitativos ao criar previsões. Aqui estão alguns dos métodos mais populares.

Previsão de média móvel

Esse é um dos métodos mais simples de previsão financeira. Faça as médias de um ponto de dados específico em vários períodos e encontre a média usando esta fórmula:

Média do primeiro período + Média do segundo período + Média do terceiro período / Número total de períodos

Digamos, por exemplo, que você precisasse de uma média móvel das despesas dos últimos cinco anos fiscais, usando as médias de cada mês desse ano para obter o total. Usando alguns números de exemplo, seu cálculo poderia ser assim:

1,500,000 + 2,250,000 + 2,750,000 + 2,500,000 + 3,000,000 = $12,000,000

$12,000,000 / 5 = $2,400,000

Isso faria com que sua média móvel de despesas anuais fosse de US$ 2.400.000. Você poderia então usar esse número para prever suas despesas para os próximos anos fiscais.

Regressão linear simples

Uma regressão linear simples é um tipo de cálculo usado para determinar como uma variável (ou seja, a variável independente) afeta outra (ou seja, a variável dependente). Por exemplo, você pode usar uma regressão linear para calcular como as horas extras afetam a receita da sua organização.

Você obteria dados sobre ambas as variáveis durante o período histórico que deseja usar para sua previsão (por exemplo, o ano fiscal anterior) e os adicionaria como pontos em um gráfico, com a variável independente (horas extras) no eixo X e a variável dependente (receita) no eixo Y. Em seguida, você usaria esta equação para traçar a relação entre elas:

Y = BX + A

• Y: variável independente (por exemplo, horas extras)

• X: Variável dependente (por exemplo, receita)

• B: inclinação da linha

• A: É a interceptação de Y

O resultado o ajudará a entender a relação entre essas variáveis, que pode ser usada em suas previsões gerais. Não se preocupe, a maioria dos softwares de FP&A permitirá que você execute esse cálculo automaticamente.

Regressão linear múltipla

Uma regressão linear múltipla funciona essencialmente da mesma forma que uma regressão linear simples, exceto pelo fato de que ela considera a relação entre várias variáveis independentes e sua variável dependente. Ela usa a mesma equação de uma regressão linear simples, mapeando a relação entre uma variável independente e a variável dependente de cada vez.

Por exemplo, talvez você queira determinar como as horas extras, os dias de licença médica e o total de horas trabalhadas afetam a receita da sua organização. Em seguida, você pode representar o resultado em um gráfico de dispersão com várias linhas ou usando um modelo 3D.

Há um aspecto que você precisa observar na regressão linear múltipla: a sobreposição entre variáveis independentes. Se suas variáveis independentes afetarem umas às outras, é possível exagerar a influência delas na variável dependente. Você pode atenuar isso executando regressões lineares simples entre variáveis independentes - basta fazer de uma delas a variável dependente para essa análise.

Análise de séries temporais

Uma série temporal é uma sequência de pontos de dados registrados durante um período específico em ordem. Com a análise de séries temporais, você examina esses dados históricos para identificar tendências que possam ser usadas como base para suas previsões.

Você poderia, por exemplo, examinar o volume histórico de vendas de sua organização para tentar identificar tendências sazonais. Se você identificasse uma queda nas vendas durante o verão, poderia usar essas informações em previsões futuras, dando aos líderes uma compreensão mais precisa do volume de vendas ao longo do ano.

Previsão contínua

A maioria dos métodos de previsão analisa dados históricos para fazer suposições sobre o futuro. Essas suposições levam a previsões estáticas que geralmente ficam desatualizadas assim que são produzidas. Com uma previsão contínua, em vez disso, você utiliza dados recentes para criar previsões que são atualizadas continuamente.

Se você passar por um mês em que as vendas caíram drasticamente, por exemplo, uma previsão típica mostrará rapidamente uma lacuna entre suas estimativas e a realidade. Uma previsão contínua, por sua vez, levará esses dados em consideração e ajustará as projeções futuras levando em conta essa queda.

Essas previsões podem ser difíceis de implementar, pois exigem acesso contínuo a dados confiáveis, mas ter as ferramentas certas, como o software de FP&A, pode atenuar esse problema.

Método Delphi

Em vez de analisar os demonstrativos financeiros para fazer suas previsões, o método Delphi envolve entrar em contato com especialistas e confiar em suas análises das condições mais amplas do mercado. Você pode fazer isso usando questionários, realizando sessões de grupos de discussão ou pedindo que eles preparem suas próprias previsões.

O uso adequado desse método depende da comparação das previsões de vários especialistas e de seu contexto para criar uma previsão final que melhor represente o futuro potencial de sua organização.

Previsão baseada em drivers

A previsão pode envolver uma quantidade enorme de dados. São tantas as variáveis que influenciam o sucesso de sua organização que é impossível tentar incluir todas elas. Pense na previsão baseada em drivers como um filtro, permitindo que você se concentre exclusivamente nas variáveis mais importantes.

Com esse método, você identificará os "drivers" ou fatores que mais influenciam o desempenho da sua organização. Esses podem ser fatores externos, como taxas de juros, ou fatores internos, como o número de funcionários que você tem.

Depois de identificar esses fatores, você pode examinar o impacto deles na organização como um todo e usá-lo para elaborar previsões mais precisas.

Previsão preditiva e prescritiva

Essa abordagem combina uma perspectiva quantitativa (por exemplo, análise de dados históricos) e elementos qualitativos (por exemplo, insights subjetivos e opiniões de especialistas) para criar uma previsão mais holística. Embora algumas previsões possam sobrecarregá-lo com a quantidade de dados que rastreiam, outras excluem fatores contextuais importantes. Esse último é o que esse método evita.

Cada elemento pode ser ponderado, com base em sua estimativa do impacto no desempenho da organização.

Previsão baseada em exceções

Alguns anos fiscais se destacam dos demais. Ondas de demissões, condições macroeconômicas e eventos mundiais podem afetar seriamente o desempenho da sua organização, criando exceções que podem afetar suas previsões se você as incluir em médias, regressões lineares e análises semelhantes.

A previsão baseada em exceções identifica essas exceções em diversas variáveis para que você possa avaliá-las e entender o que está por trás delas.

Como o Prophix pode ajudar com seus modelos de previsão financeira

Não importa qual modelo de previsão financeira você use, você se deparará com o mesmo problema: obter e processar dados precisos. Até mesmo modelos como o método Delphi dependem de dados precisos, e a maioria das organizações tem dificuldades com isso.

Os modelos de previsão, como as previsões contínuas, permitem que as organizações trabalhem com estimativas precisas ao longo do ano, em vez de dependerem de dados desatualizados. Isso só é possível com ferramentas robustas de coleta, automação e processamento de dados.

É aí que entra uma plataforma de desempenho financeiro como o Prophix One.

A Wilson Construction conta com o Prophix One para criar previsões com base em dados em tempo real de sua suíte de gerenciamento de projetos e compará-los com seu orçamento para permanecer no caminho certo até a conclusão.