Explicação dos principais métodos de previsão financeira

p A previsão financeira arma os executivos com previsões específicas e precisas que podem usar para fazer planos para a empresa, exceto circunstâncias imprevistas. Esses planos podem afetar tudo, desde o orçamento, contratando, metas de vendas e previsões de ganhos para decisões de financiamento e metas de investimento institucional.

p Resumidamente, a previsão financeira está no centro de todas as decisões que os executivos tomam. Sem isso, eles estão liderando cegamente a empresa para frente e, possivelmente, de um penhasco.

p A previsão financeira não é uma prática universal. É uma coleção de técnicas e métodos que os executivos escolhem, dependendo dos dados que estão usando e da finalidade da saída.

O que é previsão financeira?

p A previsão financeira se refere a um processo que as empresas usam para prever receitas futuras, despesas e fluxo de caixa. Os executivos usam a previsão financeira para ajudá-los a ter confiança, decisões financeiras lucrativas e ser capaz de determinar para onde a empresa está indo.

Quais são os 4 métodos de previsão financeira?

p Os métodos de previsão financeira se enquadram em duas grandes categorias:quantitativos e qualitativos. O primeiro depende de dados que podem ser medidos, controlados e processados ​​estatisticamente. Este último depende de dados que não podem ser medidos objetivamente.

p É importante notar que nenhuma previsão financeira é infalível, uma vez que você está mapeando o caminho à frente olhando pelo espelho retrovisor. Contudo, quando feito corretamente, a previsão é geralmente confiável.

1. 1. Método de previsão de linha reta

   p Este método é comumente usado quando a taxa de crescimento da empresa é constante, para obter uma visão direta do crescimento contínuo na mesma taxa. Envolve apenas dados básicos de matemática e históricos. Em última análise, ele fornece previsões de crescimento que podem orientar as metas financeiras e orçamentárias.

   Um exemplo de previsão financeira linear

   p A taxa de crescimento anual de uma rede de restaurantes se manteve estável em 5% nos últimos três anos. A empresa espera que seu crescimento continue nesse ritmo nos próximos dois anos. Calculando o crescimento do próximo ano em 5% em relação ao deste ano, e no ano seguinte 5% acima do ano seguinte, a empresa pode fazer previsões precisas sobre quantas pessoas precisará contratar e os custos adicionais de folha de pagamento para cada um desses anos.

2. 2. Método de previsão da média móvel

   p Uma média móvel é o cálculo do desempenho médio em torno de uma determinada métrica em intervalos de tempo mais curtos do que em linha reta, como dias, meses ou trimestres. Não é usado por longos períodos de tempo, como anos, porque isso cria muito atraso para ser útil no acompanhamento de tendências.
   p Este método é usado para criar uma média de valores constantemente atualizada com muito movimento, como preços de ações, bem como valores que flutuam com frequência, mas não tão rapidamente, como os níveis de estoque durante os períodos de pico do varejo.
   p Resumidamente, este método ajuda a identificar padrões subjacentes que você pode usar para avaliar métricas financeiras comuns, como receitas, lucros, crescimento das vendas e preços das ações. Uma média móvel crescente indica uma tendência de alta, ao passo que uma média móvel decrescente aponta para uma tendência de baixa.

   Um exemplo de previsão financeira de média móvel

   p Um varejista deseja calcular quanto - se houver - de produto ele deve pedir novamente de um atacadista. É a temporada de férias, então as vendas estão indo bem no geral, mas ele precisa saber quais produtos estão apresentando tendência de alta. Em vez de tentar rastrear aumentos esporádicos e quedas nas vendas de um produto específico ao longo do dia ou durante uma semana, ele calcula uma média móvel para a semana para mostrar a tendência e direcionar seus pedidos de compra de estoque.

3. 3. Método de previsão de regressão linear simples

   p É usado para traçar uma linha de tendência com base na relação entre uma variável dependente e independente. Uma análise de regressão linear mostra as mudanças em uma variável dependente no eixo Y para as mudanças na variável explicativa no eixo X. A correlação entre as variáveis ​​X e Y cria uma linha do gráfico, indicando uma tendência, que geralmente se move para cima ou para baixo, ou mantém-se consistente.

   Um exemplo de previsão de regressão linear simples

   p Vendas e lucros são duas variáveis ​​fundamentais para o sucesso de qualquer empresa. Usando o método de regressão linear simples, se a linha de tendência para vendas (eixo x) e lucros (eixo y) aumentar, então está tudo bem para a empresa e as margens são fortes. Se a linha de tendência cair porque as vendas aumentaram, mas os lucros diminuíram, algo está errado; talvez haja custos de fornecimento crescentes ou margens estreitas. Contudo, se as vendas diminuem, mas os lucros aumentam, o valor do item está tendendo para cima. Isso significa que as despesas / custos da empresa diminuíram e a regressão linear é boa - a porcentagem de margem aumenta quando os lucros aumentam.

4. 4. Método de previsão de regressão linear múltipla

   p Este método usa mais de duas variáveis ​​independentes para fazer uma projeção. Basicamente, A regressão linear múltipla (MLR) cria um modelo da relação entre as variáveis ​​explicativas independentes (parâmetros) e a variável de resposta dependente (resultado).

   Um exemplo de regressão linear múltipla

   p Um executivo de uma empresa de caminhões quer prever os custos de combustível nos próximos seis meses. As variáveis ​​independentes que ela usa para este método são o EIA Gasoline and Diesel Fuel Update, futuros de petróleo de uma bolsa de futuros, milhagem de sistemas de roteamento de frota GPS, padrões de tráfego de plataformas de dados abertos de cidades inteligentes e o número de caminhões que a empresa espera estar na estrada durante o período com base nos pedidos de entrega. Esta lista é apenas para fins ilustrativos, e outras variáveis ​​também podem afetar o resultado (desfecho).
   p Em todo o caso, todas as variáveis ​​são independentes do resultado, mas também afetam o resultado. Este modelo prevê o resultado - neste caso, os custos de combustível previstos para o período - com base nas variáveis.

Uma nota sobre métodos qualitativos de previsão

p Por sua natureza, os métodos qualitativos de previsão são menos precisos do que os quantitativos. Eles são tanto arte quanto ciência imprecisa. Isso não quer dizer, Contudo, que eles são menos úteis.

p Por exemplo, um médico aprende com a experiência os sinais indicadores de uma determinada doença, que direcionam sua decisão de solicitar certos testes. O médico também pode suspeitar de uma doença em detrimento de outra, porque uma é comum na área local, mesmo se incomum nacionalmente.

p De forma similar, os executivos de negócios desenvolvem conhecimento especializado a partir da experiência pertinente à sua indústria ou linha de produtos. Esta informação não é necessariamente mensurável, nem confirmado por dados históricos, mas ainda assim tem valor comercial.

p Métodos qualitativos de previsão usam ou combinam dados soft, como estimativas ou opiniões de especialistas, com dados concretos, como dados de máquina ou dados de vendas, para fazer projeções que geralmente são aplicadas a previsões de negócios de curto prazo.

p Um exemplo é o método Delphi, que é semelhante aos métodos de pesquisa de mercado, mas incorpora dados de especialistas no assunto. Pode envolver o uso de questionários, em vez de dados coletados de respostas do consumidor a um produto ou serviço.

Escolhendo o método certo para o seu negócio

p A seleção do método de previsão financeira é baseada em várias considerações, principalmente:

1. O contexto da previsão.
2. A relevância dos dados históricos disponíveis.
3. O objetivo da análise.
4. A janela de tempo em que a análise deve ser concluída ou aplicada.

p De um modo geral, mais variáveis ​​fornecem um resultado melhor definido, uma vez que o contexto e outros fatores são considerados no cálculo. Contudo, métodos mais simples são úteis quando você deseja apenas uma resposta direta - um desses métodos seria optar por um software de gerenciamento financeiro. Você também pode selecionar métodos para um propósito e usar seus resultados em outro método para outro propósito. Por exemplo, os resultados para uma ou ambas linha reta e média móvel podem ser usados ​​como variáveis ​​em qualquer um dos métodos de regressão linear.