Prognosemodellen: wat u moet weten |

Of uw bedrijf nu nieuw is of dat het al een tijdje bestaat, u hebt waarschijnlijk nagedacht over het samenstellen van een financiële prognose. <99> De meeste kredietverstrekkers en beleggers zullen het verwachten deel uitmaken van uw bedrijfsplan. Het voorspellen en vergelijken van uw werkelijke gegevens met wat u hebt geprojecteerd, moet een vast onderdeel zijn van uw proces, niet iets dat u een keer of eenmaal per jaar doet.

Maar hoe weet u of uw voorspellingsmodel betrouwbaar is?

voorspelt?

Voordat we ingaan op de manier waarop u kunt beoordelen of een prognosemodel betrouwbaar is, laten we beginnen met wat prognoses eigenlijk zijn. Zakelijke prognoses gissen (of voorspellen of schatten) toekomstige cijfers zoals toekomstige verkopen, kostprijs van verkopen en bedrijfskosten, per maand, kwartaal, jaar, enzovoort.

Prognoses kunnen ook andere bedrijfsnummers voorspellen of schatten zoals webverkeer, conversieratio's of engagementen op sociale media.

Goede prognoses zijn gebaseerd op schattingen op basis van aannames over stuurprogramma's en inzicht in de manier waarop bedrijfsnummers met elkaar verbonden zijn, zoals hoe verkopen verband houden met marketinguitgaven. Hoe verschilt prognose van budgettering?

Voorspellingen en budgetten zijn vaak dezelfde dingen. Een prognose is meer gebruikelijk voor het projecteren van verkopen en meer budget voor het projecteren van uitgaven.

Veel mensen zullen een budget gebruiken om een ​​uitgavenplan met ingebouwde limieten te definiëren, een maximumbedrag dat een manager of een bedrijf kan uitgeven. In dat geval is een budget meer een beheersopdracht dan alleen een prognose.

Maar als sommige bedrijven het hebben over verkoopbudgetten, bedoelen ze precies hetzelfde als een verkoopprognose; en wanneer anderen praten over een uitgavenprognose, bedoelen ze precies hetzelfde als een uitgavenbudget.

Hoe weet u of het prognosemodel dat u gebruikt betrouwbaar is?

Ik had het grote voorrecht om een ​​grad-cursus te volgen voor het wiskundig modelleren van menselijke verschijnselen onderwezen door James G. March in Stanford.

Hij suggereerde drie factoren die moeten worden gebruikt om de waarde van een prognosemodel te beoordelen:

1. Hoe goed het het verleden verklaart.

Hiervoor voert u het model uit met werkelijke gegevens uit het verleden en evalueert u hoe goed het zou hebben voorspeld wat er werkelijk is gebeurd.

2. Hoe goed voorspelt het de toekomst.

Natuurlijk moeten we de toekomst raden, maar je kunt ook de kwaliteit van de in- en uitgangen evalueren. Zijn de ingangen gebaseerd op gegevens die u kunt krijgen? Aannames die u kunt maken?

Bijvoorbeeld, in de context van financiële modellen voor bedrijven, hield ik altijd van mijn eigen model dat toekomstige verzamelingsdagen en toekomstig percentage van verkopen op krediet als input nam om toekomstige saldi in debiteuren te voorspellen, als een component van een model om de kasstroom te voorspellen. En er was een goede inschatting gemaakt van de directe kosten, voorraadwisselingen en minimum voorraadorders om het bedrag aan werkkapitaal dat vastzit in de voorraad te voorspellen, wat ook de kasstroom beïnvloedt.

3. Schoonheid.

Ik hield erg van de manier waarop Marsh, terwijl hij de klas doceerde, de schoonheid van een elegant model respecteerde. Ik denk dat degenen onder ons die graag modelleren, en creëren en werken met wiskundige modellen, schoonheid kunnen waarderen op de manier waarop een model wordt bedacht en uitgevoerd. Er is zoiets als elegantie in code, en elegantie in wiskunde. En over dat onderwerp: Marsh zou punten 1 en 2 hierboven vaak als 'waarheid' kloppen. Dan zou hij zeggen dat financiële modellering over "Waarheid en schoonheid." Ik geniet nog steeds van die gedachte, en de klas waar ik het over heb was decennia geleden.

Prognose-schermafbeelding van LivePlan.

Waarom doen ze soms hun toevlucht tot de "hockeystick-prognose", vooral wanneer zij pitchen aan beleggers?

Ik hoorde de term voor het eerst in de jaren tachtig, tijdens de lunch met een venture capitalist-vriend, toen hij zei dat hij "moe was van al die hockeystick-prognoses" die hij van startups kreeg.

Wat hij bedoelde, was een voorspelling die een langzame of gestage groei vertoonde, totdat hij plotseling op een buigpunt naar een spectaculaire groei groeide. De bocht naar boven is als de bocht in de hockeystick. Engelinvesteerders en durfkapitalisten zoeken naar bedrijven waarvan de verkoop in de toekomst kan opschieten, zoals de hockeystick.

Maar projecties van hockeysticks zijn ook altijd verdacht. Ze genereren cynische reacties en de noodzaak om te rechtvaardigen met echte verschijnselen in de stuurprogramma's, zoals webverkeer of conversies of abonnementen. Ze vinden het niet leuk als de plotselinge groei wordt afgekondigd, alsof ze van boven komen, zonder rijm of reden.

Hoe kun je controleren of een bepaalde voorspelling betrouwbaar is of niet? Zijn er normen voor prognosemodellen

?

verscheen oorspronkelijk op Quora : de plek om kennis te vergaren en te delen, mensen in staat te stellen van anderen te leren en de wereld beter te begrijpen . Een versie van dit antwoord

door Tim Berry , oprichter van Palo Alto Software en Bplans, verschijnt op Quora .