9 modèles de prévisions financières pour prédire la performance des entreprises

Savez-vous combien d'organisations ont une approche formalisée des prévisions ? Pour élaborer une stratégie efficace, il est essentiel de savoir à quoi ressembleront les recettes, les dépenses et les performances globales de votre organisation à l'avenir. La plupart des organisations devraient donc avoir une bonne idée de ces prévisions, n'est-ce pas ?

33%. C'est le pourcentage d'organisations qui disposent d'un processus formel de prévision.

Changeons cela. Voici votre guide des modèles de prévisions financières :

Qu'est-ce que les prévisions financières ?

Les prévisionsfinancières consiste à examiner des données, des variables et des avis d'experts afin d'estimer les performances futures d'une organisation. Le résultat de ce processus s'appelle une prévision.

Les organisations utilisent les prévisions pour essayer de prédire le montant des recettes qu'elles peuvent s'attendre à générer à l'avenir, estimer les ressources dont elles auront besoin et créer des stratégies pour atteindre des objectifs importants.

Les prévisions affectent de nombreux processus, de la création de budgets à l'élaboration de plans d'embauche. Elles constituent également un élément essentiel des rapports financiers, de la planification financière et de l'analyse.

Mais malgré l'importance de ce processus, la normalisation est rare, ce qui conduit à des prévisions inexactes. Seuls 7 % des responsables des ventes parviennent à établir des prévisions de chiffre d'affaires avec une marge de 5 % par rapport aux chiffres réels, et cette difficulté n'est pas l'apanage de l'équipe de vente.

C'est pourquoi il est essentiel d'utiliser la bonne méthode.

Modèles de prévisions financières quantitatives et qualitatives

Comme pour la plupart des autres processus financiers, il existe de multiples façons pour les organisations de produire des prévisions précises. Ces méthodes sont soit quantitatives, soit qualitatives :

• Les modèles de prévisionquantitatifs se concentrent sur les chiffres. Toutes les informations que vous collectez et les prévisions que vous établissez reposent sur des chiffres tels que les revenus et les dépenses.

• Les prévisionsqualitatives s'appuient sur des facteurs qui ne peuvent être quantifiés. Vous obtiendrez des perspectives, un contexte et des informations de la part d'experts au sein de votre organisation afin d'estimer les performances futures.

La plupart des organisations utilisent une combinaison de données quantitatives et qualitatives pour établir leurs prévisions. Voici quelques-unes des méthodes les plus courantes.

Prévisions fondées sur une moyenne mobile

Il s'agit de l'une des méthodes les plus simples pour établir des prévisions financières. Il s'agit de calculer la moyenne d'un point de données spécifique sur plusieurs périodes et de trouver la moyenne à l'aide de la formule suivante :

Moyenne de la première période + Moyenne de la deuxième période + Moyenne de la troisième période / Nombre total de périodes

Supposons, par exemple, que vous ayez besoin d'une moyenne mobile des dépenses sur les cinq derniers exercices, en utilisant les moyennes pour chaque mois de l'année pour obtenir le total. En utilisant quelques exemples de chiffres, votre calcul pourrait ressembler à ceci :

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

Votre moyenne mobile pour les dépenses annuelles s'élèverait donc à 2 400 000 $. Vous pouvez ensuite utiliser ce chiffre pour prévoir vos dépenses pour les exercices à venir.

Régression linéaire simple

Une régression linéaire simple est un type de calcul utilisé pour déterminer comment une variable (c'est-à-dire la variable indépendante) affecte une autre (c'est-à-dire la variable dépendante). Par exemple, vous pourriez utiliser une régression linéaire pour calculer l'impact des heures supplémentaires sur le chiffre d'affaires de votre organisation.

Vous devez collecter des données sur les deux variables tout au long de la période historique que vous souhaitez utiliser pour vos prévisions (par exemple, l'année fiscale écoulée) et les ajouter sous forme de points sur un graphique, avec la variable indépendante (heures supplémentaires) sur l'axe X et la variable dépendante (recettes) sur l'axe Y. Ensuite, vous devez utiliser cette équation pour tracer la relation entre les deux variables :

Y = BX + A

• Y : Variable indépendante (par exemple, heures supplémentaires)

• X : Variable dépendante (par exemple, le chiffre d'affaires)

• B: Pente de la ligne

• A : est l'ordonnée à l'origine

Le résultat vous aidera à comprendre la relation entre ces variables, que vous pourrez utiliser dans vos prévisions globales. Ne vous inquiétez pas, la plupart des logiciels FP&A vous permettent d'effectuer ce calcul automatiquement.

Régression linéaire multiple

Une régression linéaire multiple fonctionne essentiellement de la même manière qu'une régression linéaire simple, sauf qu'elle tient compte de la relation entre plusieurs variables indépendantes et votre variable dépendante. Elle utilise la même équation qu'une régression linéaire simple, en cartographiant la relation entre une variable indépendante et votre variable dépendante à la fois.

Par exemple, vous pourriez vouloir déterminer l'impact des heures supplémentaires, des jours de maladie et du nombre total d'heures travaillées sur le chiffre d'affaires de votre organisation. Vous pouvez ensuite représenter le résultat sur un diagramme de dispersion avec plusieurs lignes ou à l'aide d'un modèle en 3D.

Il y a une chose à laquelle vous devez faire attention avec la régression linéaire multiple : le chevauchement entre les variables indépendantes. Si vos variables indépendantes s'influencent mutuellement, il est possible de surestimer leur influence sur votre variable dépendante. Vous pouvez atténuer ce risque en effectuant des régressions linéaires simples entre les variables indépendantes. Il vous suffit de faire de l'une d'entre elles la variable dépendante pour cette analyse.

Analyse des séries chronologiques

Une série chronologique est une séquence de points de données enregistrés dans l'ordre sur une période donnée. L'analyse des séries temporelles consiste à examiner ces données historiques afin d'identifier les tendances que vous pouvez utiliser comme base pour vos prévisions.

Vous pouvez, par exemple, examiner l'historique du volume des ventes de votre organisation pour essayer de repérer les tendances saisonnières. Si vous avez repéré un fléchissement des ventes pendant l'été, vous pourrez utiliser cette information dans vos prévisions futures, ce qui permettra aux dirigeants d'avoir une idée plus précise du volume des ventes tout au long de l'année.

Prévision glissante

La plupart des méthodes de prévision s'appuient sur des données historiques pour formuler des hypothèses sur l'avenir. Ces hypothèses conduisent à des prévisions statiques qui deviennent souvent obsolètes dès qu'elles sont produites. Les prévisions glissantes s'appuient sur des données récentes pour créer des prévisions actualisées en permanence.

Si, par exemple, vous enregistrez une baisse spectaculaire des ventes au cours d'un mois, une prévision classique fera rapidement apparaître un écart entre vos estimations et la réalité. Une prévision glissante, en revanche, tiendra compte de ces données et ajustera les projections futures en tenant compte de cette baisse.

Ces méthodes peuvent être difficiles à mettre en œuvre car elles nécessitent un accès permanent à des données fiables, mais le fait de disposer des bons outils, tels que les logiciels de gestion des finances et de l'administration, peut atténuer ce problème.

Méthode Delphi

Au lieu d'examiner les états financiers pour établir vos prévisions, la méthode Delphi consiste à faire appel à des experts et à s'appuyer sur leur analyse des conditions générales du marché. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des questionnaires, organiser des sessions de groupes de discussion ou leur demander de préparer leurs propres prévisions.

Pour utiliser correctement cette méthode, il faut comparer les prévisions de plusieurs experts et leur contexte afin d'établir une prévision finale qui représente au mieux l'avenir potentiel de votre organisation.

Prévisions basées sur les moteurs

Lesprévisions peuvent impliquer une quantité écrasante de données. Les variables qui influencent le succès de votre organisation sont si nombreuses qu'il est impossible de les inclure toutes. Les prévisions basées sur les déterminants constituent un filtre qui vous permet de vous concentrer exclusivement sur les variables les plus importantes.

Avec cette méthode, vous identifierez les "moteurs", c'est-à-dire les facteurs qui ont le plus d'influence sur les performances de votre organisation. Il peut s'agir de facteurs externes, comme les taux d'intérêt, ou de facteurs internes, comme le nombre d'employés.

Une fois ces facteurs identifiés, vous pouvez examiner leur impact sur l'ensemble de l'organisation et vous en servir pour établir des prévisions plus précises.

Prévisions prédictives et prescriptives

Cette approche combine une perspective quantitative (par exemple, l'analyse de données historiques) et des éléments qualitatifs (par exemple, des idées subjectives et des avis d'experts) pour créer une prévision plus holistique. Si certaines prévisions peuvent vous submerger par la quantité de données qu'elles recensent, d'autres excluent des facteurs contextuels clés. C'est ce que cette méthode permet d'éviter.

Chaque élément peut être pondéré, en fonction de votre estimation de son impact sur les performances de votre organisation.

Prévisions basées sur les exceptions

Certains exercices se distinguent des autres. Les vagues de licenciements, les conditions macroéconomiques et les événements mondiaux peuvent tous affecter sérieusement les performances de votre organisation, créant des valeurs aberrantes qui peuvent avoir un impact sur vos prévisions si vous deviez les inclure dans des moyennes, des régressions linéaires et d'autres analyses similaires.

Les prévisions basées sur les exceptions identifient ces valeurs aberrantes à travers plusieurs variables afin que vous puissiez les évaluer et comprendre ce qui les sous-tend.

Comment Prophix peut vous aider avec vos modèles de prévisions financières

Quel que soit le modèle de prévision financière que vous utilisez, vous rencontrerez le même problème : l'obtention et le traitement de données exactes. Même les modèles tels que la méthode Delphi dépendent de l'exactitude des données, et la plupart des organisations se heurtent à ce problème.

Les modèles de prévision tels que les prévisions glissantes permettent aux organisations de travailler avec des estimations précises tout au long de l'année au lieu de s'appuyer sur des données obsolètes. Ces modèles ne sont possibles qu'avec des outils robustes de collecte, d'automatisation et de traitement des données.

C'est là qu'intervient une plateforme de performance financière comme Prophix One.

Wilson Construction s'appuie sur Prophix One pour créer des prévisions basées sur des données en temps réel provenant de leur suite de gestion de projet et les comparer à leur budget afin de rester sur la bonne voie jusqu'à ce qu'il soit terminé.