Satura rādītājs:
Finanšu prognozes tiek veiktas dažādu iemeslu dēļ, piemēram, paredzamās pārdošanas prognozēšana, lai pielāgotu jaudas likmes, vai kā daļa no budžeta pārvaldības. Kreditori, veicot sākotnējo un notiekošo kredītu analīzi, bieži pieprasa gan vēsturiskus, gan prognozējamus finanšu pārskatus. Plānotie finanšu pārskati tiek izmantoti arī, lai sagatavotu uzņēmumu vērtējumus, kas var būt nepieciešami finanšu pārskatu sniegšanai, īpašuma plānošanai, apvienošanai un pārņemšanai vai pat uzņēmumu tiesvedībai. Finanšu prognožu sagatavošanai ir nepieciešamas sarežģītas analīzes, kurām ir vairāki ierobežojumi un problēmas.
Vēsturisko datu precizitāte
Finanšu prognozēšana bieži tiek veikta, izmantojot vēsturiskos rezultātus kā nākotnes starpnieks. To var izdarīt, analizējot vēsturisko peļņas vai zaudējumu aprēķinu un bilances posteņus tendencēm, piemēram, izaugsmes tendencēm, un piemērojot šos skaitļus. Piemēram, ja uzņēmums pēdējos piecos gados sasniedzis stabilu izaugsmi vidēji par 5 procentiem gadā, jūs varētu prognozēt nākamā gada pārdošanas apjomus, izmantojot 5 procentu pieauguma tempu. Lai gan šī pieeja ir plaši izmantota, tā var būt problemātiska. Ja uzņēmuma rezultāti gadu no gada ir neprecīzi, vēsturiskie vidējie rādītāji nākotnē nevar sniegt labas norādes. Ja uzņēmums ir sākums, vēsturiskie rezultāti var nebūt pieejami. Turklāt ārējā tirgus apstākļi var ietekmēt finanšu rezultātus tādā veidā, kas netiktu uztverts, analizējot vēsturiskos rezultātus.
Laika posms
Jo ilgāks laiks, jo grūtāk būs precīzi prognozēt finanšu rezultātus. Ir mazāk grūti prognozēt nākamā gada finanšu rezultātus, nekā gaidīt skaitļus nākamajai desmitgadei. Piemēram, ja jūs 10 gadu finanšu prognožu sagatavošanas laikā ekstrapolējot tendences, izmantojot piecu gadu vēsturiskos datus, piecu gadu tendenču piemērojamība, visticamāk, būtu zemāka par 10 gadu periodu. Tā kā ir pagājis vairāk laika, palielinās to notikumu iespējamība, kas var ietekmēt uzņēmuma finanšu rezultātus. Tirgus daļa var palielināties vai samazināties, vai ekonomiskie apstākļi var būtiski mainīties. Parasti īsāki projekcijas periodi ir precīzāki.
Problēmas ar ievades datiem
Turklāt, izmantojot vēsturiskos datus, prognozes bieži tiek veiktas, izmantojot lineāro analīzi, kas piesaista nākotnes finanšu rezultātus dažādiem atkarīgiem mainīgajiem lielumiem, kas ir saistīti ar finanšu rādītājiem. Tas var būt ļoti problemātisks - vislabāk notverts izteiksmē, kas ir atkritumi, atkritumi. Jūsu prognozes ticamība ir tikai tikpat laba, cik to aprēķina. Tas atstāj iespēju kļūdām, ko izraisa kļūdas datu vākšanā vai interpretācijā, vai cilvēka kļūda, ievadot datus prognozēšanas modelī. Arī cilvēki ir pakļauti dažādiem aizspriedumiem, tādiem kā apstiprinājuma aizspriedumi, kas rodas, kad priekšgājēja spriedumu sagroza predisponēti priekšstati par plānotajiem rezultātiem. Tas var izraisīt priekšgājēja pārāk lielu uzsvaru uz mazāk atbilstošiem datu elementiem vai otrādi.
Neparedzēti notikumi
Pat ja jūs pilnīgi izpildāt kvantitatīvās un kvalitatīvās prognozēšanas metodes, nav iespējams paredzēt neparedzamās. Šie elementi var būt atšķirīgi, taču tie var būt riski, kas balstīti uz konkurenci, ekonomiku un ārējiem satricinājumiem tirgū. Piemēram, pēc daudzu gadu izaugsmes „Blockbuster” bija akls, un tā neticēja Netflix sniegumam, kas ļoti ātri samazināja Blockbustera tirgus daļu un pārdošanas apjomu. Mazumtirdzniecības veikals var atvērt jaunu atrašanās vietu un projektēt spēcīgu finanšu izaugsmi, tikai lai tiešais konkurents tiktu atvērts pāri ielai, ietekmējot pārdošanu un peļņu.
Turklāt Melnā gulbja pasākums var viegli novest pie labi sagatavotas finanšu prognozes. Melnā gulbja notikums ir ļoti maz ticams gadījums, kas parādās, demonstrējot trīs faktorus - nav iespējams paredzēt, tā rada milzīgu ietekmi, un tā šoka vērtība ir apdullināšanas, jo cilvēki nekad nevarēja iedomāties šādu notikumu.