9 modelos de previsión financiera para predecir los resultados empresariales

¿Sabe cuántas organizaciones tienen un enfoque formalizado de la previsión? Saber cómo serán los ingresos, los gastos y el rendimiento general de su organización en el futuro es esencial para elaborar una estrategia eficaz. Por lo tanto, la mayoría de las organizaciones deberían tener esto claro, ¿verdad?

33%. Ese es el porcentaje de organizaciones que cuentan con un proceso formal de previsión.

Cambiemos eso. Esta es su guía de modelos de previsión financiera:

¿Qué son las previsiones financieras?

La previsiónfinanciera consiste en examinar datos, variables y opiniones de expertos para estimar los resultados futuros de una organización. El resultado de este proceso se denomina previsión.

Las organizaciones utilizan las previsiones para intentar predecir los ingresos que pueden esperar generar en el futuro, calcular los recursos que necesitarán y crear estrategias para alcanzar objetivos importantes.

Las previsiones afectan a múltiples procesos, desde la creación de presupuestos hasta la elaboración de planes de contratación. También es una parte crucial de los informes financieros, la planificación financiera y el análisis.

Pero a pesar de la importancia de este proceso, la estandarización es escasa, lo que conduce a previsiones inexactas. Sólo el 7% de los jefes de ventas pueden prever los ingresos con una diferencia del 5% respecto a las cifras reales, y esta lucha no es exclusiva del equipo de ventas.

Por eso es esencial utilizar el método adecuado.

Modelos cuantitativos y cualitativos de previsión financiera

Como ocurre con la mayoría de los procesos financieros, las organizaciones pueden elaborar previsiones precisas de múltiples maneras. Estos métodos pueden ser cuantitativos o cualitativos:

• Los modelos de previsióncuantitativos se centran en los números. Toda la información que recopile y las previsiones que elabore se basarán en cifras como ingresos y gastos.

• La previsióncualitativa se basa en factores que no pueden cuantificarse. Recurrirá a las perspectivas, el contexto y las aportaciones de expertos de toda la organización para hacer estimaciones sobre el rendimiento futuro.

La mayoría de las organizaciones utilizan una combinación de datos cuantitativos y cualitativos para elaborar sus previsiones. He aquí algunos de los métodos más populares.

Previsión de medias móviles

Es uno de los métodos más sencillos de previsión financiera. Se toman las medias de un punto de datos específico a lo largo de varios periodos y se halla la media utilizando esta fórmula:

Media del primer periodo + Media del segundo periodo + Media del tercer periodo / Número total de periodos

Digamos, por ejemplo, que necesitas una media móvil de los gastos de los últimos cinco ejercicios fiscales, utilizando las medias de cada mes de ese año para obtener el total. Utilizando algunos números de ejemplo, su cálculo podría ser el siguiente:

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

Así, la media móvil de los gastos anuales sería de 2.400.000 $. A partir de ahí, puedes utilizar esta cifra para prever los gastos de los próximos ejercicios.

Regresión lineal simple

Una regresión lineal simple es un tipo de cálculo utilizado para determinar cómo una variable (es decir, la variable independiente) afecta a otra (es decir, la variable dependiente). Por ejemplo, puede utilizar una regresión lineal para calcular cómo afectan las horas extraordinarias a los ingresos de su empresa.

Obtendrías datos sobre ambas variables a lo largo del periodo histórico que quieres utilizar para tu previsión (por ejemplo, el último ejercicio fiscal) y los añadirías como puntos en un gráfico, con la variable independiente (horas extra) en el eje X y la variable dependiente (ingresos) en el Y. A continuación, utilizarías esta ecuación para trazar la relación entre ellas:

Y = BX + A

• Y: Variable independiente (por ejemplo, horas extraordinarias)

• X: Variable dependiente (por ejemplo, ingresos)

• B: Pendiente de la recta

• A: Es la intersección Y

El resultado te ayudará a comprender la relación entre estas variables, que podrás utilizar en tus previsiones globales. No se preocupe, la mayoría de los programas informáticos de FP&A le permitirán realizar este cálculo automáticamente.

Regresión lineal múltiple

Una regresión lineal múltiple funciona esencialmente de la misma manera que una regresión lineal simple, excepto que tiene en cuenta la relación entre múltiples variables independientes y su variable dependiente. Utiliza la misma ecuación que una regresión lineal simple, mapeando la relación entre una variable independiente y su variable dependiente a la vez.

Por ejemplo, es posible que desee determinar cómo afectan a los ingresos de su empresa las horas extraordinarias, los días de baja por enfermedad y el total de horas trabajadas. A continuación, puede representar el resultado en un gráfico de dispersión con múltiples líneas o utilizando un modelo 3D.

Hay algo que debe tener en cuenta con la regresión lineal múltiple: el solapamiento entre variables independientes. Si las variables independientes se afectan entre sí, es posible que se exagere su influencia en la variable dependiente. Puede mitigar esto ejecutando regresiones lineales simples entre variables independientes; sólo tiene que hacer que una de ellas sea la variable dependiente para ese análisis.

Análisis de series temporales

Una serie temporal es una secuencia de puntos de datos registrados a lo largo de un periodo específico en orden. Con el análisis de series temporales, se examinan estos datos históricos para identificar tendencias que puedan servir de base para las previsiones.

Por ejemplo, puedes examinar el volumen de ventas histórico de tu empresa para tratar de detectar tendencias estacionales. Si se detecta un descenso de las ventas durante el verano, se puede utilizar esa información en las previsiones futuras, proporcionando a los responsables un conocimiento más preciso del volumen de ventas a lo largo del año.

Previsiones continuas

La mayoría de los métodos de previsión se basan en datos históricos para hacer suposiciones sobre el futuro. Estas suposiciones dan lugar a previsiones estáticas que suelen quedar obsoletas en cuanto se elaboran. Con una previsión renovable, en cambio, se recurre a datos recientes para crear previsiones que se actualizan continuamente.

Por ejemplo, si en un mes las ventas disminuyen drásticamente, una previsión típica mostrará rápidamente una brecha entre las estimaciones y la realidad. Una previsión continua, por su parte, tendrá en cuenta estos datos y ajustará las previsiones futuras teniendo en cuenta este descenso.

Estos métodos pueden ser difíciles de aplicar, ya que requieren un acceso continuo a datos fiables, pero contar con las herramientas adecuadas, como el software FP&A, puede mitigar este problema.

Método Delphi

En lugar de repasar los estados financieros para realizar sus previsiones, el método Delphi consiste en recurrir a expertos y confiar en su análisis de las condiciones generales del mercado. Para ello, puede utilizar cuestionarios, organizar sesiones de grupos de discusión o pedirles que preparen sus propias previsiones.

El uso adecuado de este método depende de la comparación de las previsiones de múltiples expertos y su contexto para construir una previsión final que represente mejor el futuro potencial de su organización.

Previsiones basadas en impulsores

Las previsiones pueden implicar una cantidad abrumadora de datos. Son tantas las variables que influyen en el éxito de su empresa que resulta imposible incluirlas todas. Piense en la previsión basada en impulsores como en un filtro, que le permite centrarse exclusivamente en las variables más importantes.

Con este método, identificará los "impulsores" o factores que más influyen en el rendimiento de su organización. Pueden ser factores externos, como los tipos de interés, o internos, como el número de empleados.

Una vez identificados, puede examinar su impacto en el conjunto de la organización y utilizarlo para elaborar previsiones más precisas.

Previsiones predictivas y prescriptivas

Este enfoque combina una perspectiva cuantitativa (por ejemplo, el análisis de datos históricos) y elementos cualitativos (por ejemplo, percepciones subjetivas y opiniones de expertos) para crear una previsión más holística. Mientras que algunas previsiones pueden abrumar con la cantidad de datos que rastrean, otras excluyen factores contextuales clave. Esto último es lo que evita este método.

Cada elemento puede ponderarse en función de su impacto en los resultados de la organización.

Previsiones basadas en excepciones

Algunos ejercicios sobresalen del resto. Las olas de despidos, las condiciones macroeconómicas y los acontecimientos mundiales pueden afectar seriamente al rendimiento de su organización, creando valores atípicos que pueden afectar a sus previsiones si los incluyera en promedios, regresiones lineales y análisis similares.

La previsión basada en excepciones identifica estos valores atípicos en múltiples variables para que pueda evaluarlos y comprender qué hay detrás de ellos.

Cómo puede ayudarle Prophix con sus modelos de previsión financiera

Independientemente del modelo de previsión financiera que utilice, se encontrará con el mismo problema: la obtención y el procesamiento de datos precisos. Incluso modelos como el método Delphi dependen de la exactitud de los datos, y la mayoría de las empresas tienen dificultades para conseguirlo.

Los modelos de previsión como las previsiones continuas permiten a las empresas trabajar con estimaciones precisas a lo largo del año en lugar de basarse en datos obsoletos. Esto sólo es posible con herramientas sólidas de recopilación, automatización y procesamiento de datos.

Ahí es donde entra en juego una plataforma de rendimiento financiero como Prophix One.

Wilson Construction confía en Prophix One para crear previsiones basadas en datos en tiempo real de su suite de gestión de proyectos y compararlas con su presupuesto para mantener el rumbo hasta su finalización.