جدول المحتويات:
يتم تنفيذ التنبؤ المالي لمجموعة واسعة من الأسباب ، مثل توقع المبيعات المتوقعة من أجل ضبط معدلات السعة ، أو كجزء من إدارة الميزانية. غالبًا ما يطلب الدائنون كلاً من البيانات المالية التاريخية والمتوقعة عند إجراء تحليلهم الائتماني الأولي والمستمر. تُستخدم البيانات المالية المتوقعة أيضًا لإعداد تقييمات الأعمال ، والتي قد تكون ضرورية لأغراض إعداد التقارير المالية أو التخطيط العقاري أو عمليات الدمج أو الاستحواذ أو حتى التقاضي ضد الشركات. يتطلب إعداد التنبؤات المالية تحليلات معقدة ، والتي تخضع لعدد من القيود والتحديات.
دقة البيانات التاريخية
يتم تنفيذ التنبؤ المالي غالبًا باستخدام النتائج التاريخية كبديل للمستقبل. يمكنك القيام بذلك عن طريق تحليل بيان الدخل السابق وعناصر الميزانية العمومية للاتجاهات ، مثل اتجاهات النمو ، وتطبيق هذه الأرقام في المستقبل. على سبيل المثال ، إذا حققت الشركة نموًا مستقرًا بلغ متوسطه 5 في المائة سنويًا خلال السنوات الخمس الماضية ، فيمكنك توقع مبيعات العام المقبل باستخدام معدل نمو بنسبة 5 في المائة. في حين تستخدم على نطاق واسع ، يمكن أن يكون هذا النهج إشكالية. إذا كانت نتائج الشركة غير منتظمة من سنة إلى أخرى ، فقد لا توفر المؤشرات التاريخية مؤشرات جيدة للمستقبل. إذا كانت الشركة شركة ناشئة ، فقد لا تتوفر النتائج التاريخية على الإطلاق. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تؤثر ظروف السوق الخارجية على النتائج المالية بطريقة لا يمكن الحصول عليها من خلال تحليل النتائج التاريخية.
إطار زمني
كلما زاد طول الإطار الزمني ، زاد صعوبة التنبؤ بالنتائج المالية بدقة. من الصعب توقع النتائج المالية للعام المقبل مقارنة بالأرقام المتوقعة للعقد القادم. على سبيل المثال ، إذا كنت تقوم باستقراء الاتجاهات باستخدام خمس سنوات من البيانات التاريخية أثناء إعداد توقعات مالية مدتها 10 سنوات ، فمن المحتمل أن تكون إمكانية تطبيق اتجاهات مدتها خمس سنوات أقل إلى فترة 10 سنوات. مع مرور الوقت ، يزداد احتمال حدوث الأحداث التي قد تؤثر على النتائج المالية للشركة. يمكن أن تزيد حصة السوق أو تنقص ، أو يمكن أن تتغير الظروف الاقتصادية بشكل كبير. كقاعدة عامة ، تكون فترات الإسقاط الأقصر أكثر دقة.
مشاكل مع إدخال البيانات
إلى جانب استخدام البيانات التاريخية ، غالبًا ما يتم تنفيذ التوقعات باستخدام تحليل خطي ، والذي يربط الأداء المالي في المستقبل بمختلف المتغيرات التابعة المرتبطة بالأرقام المالية الأساسية. هذا يمكن أن يكون مشكلة كبيرة - أفضل ما تم التقاطه بواسطة التعبير "garbage in" و "garbage out". تعد موثوقية تنبؤاتك جيدة مثل المدخلات المستخدمة لحسابها. هذا يترك مجالًا للأخطاء الناجمة عن الأخطاء التي حدثت في جمع أو تفسير البيانات ، أو خطأ بشري في إدخال البيانات في نموذج التنبؤ. أيضًا ، يخضع البشر لتحيزات مختلفة ، مثل تحيز التأكيد ، والذي يحدث عندما يتم تشويه حكم المُنبِّت بمفاهيم مُهيَّلة حول النتائج المتوقعة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى أن يقوم مسؤول التوقع بوضع الكثير من التركيز على عناصر البيانات الأقل صلة ، أو العكس.
أحداث غير متوقعة
حتى لو كنت تؤدي طرق التنبؤ الكمي والنوعي بشكل مثالي ، فمن المستحيل التنبؤ بما هو غير متوقع. يمكن أن تختلف هذه العناصر في طبيعتها ، ولكن يمكن أن تكون مخاطر تستند إلى المنافسة والاقتصاد والصدمات الخارجية للسوق. على سبيل المثال ، بعد سنوات عديدة من النمو ، تعثرت Blockbuster من أداء Netflix ، مما أدى إلى تآكل حصة ومبيعات Blockbuster في السوق بسرعة كبيرة. بإمكان منفذ البيع بالتجزئة فتح موقع جديد وإظهار نمو مالي قوي ، فقط لفتح منافس مباشر عبر الشارع ، مما يؤثر على المبيعات والأرباح.
علاوة على ذلك ، يمكن لحدث Black Swan أن يجعل التوقعات المالية المعدة جيدًا عتيقة. يعد حدث Black Swan حدثًا مستبعدًا للغاية ، حيث يظهر ثلاثة عوامل - من المستحيل التنبؤ به ، وله تأثير هائل ، وقيمته الصدمية مذهلة ، لأن الناس لا يستطيعون أبدًا تصور حدوث مثل هذا الحدث.