Modelowanie Finansowe - Prognoza przychodów Excel
Spis treści
- 1 Modelowanie Finansowe - Prognoza przychodów Excel
- 1.1 Metoda stałego wzrostu - modelowanie finansowe
- 1.2 Metoda regresji liniowej - modelowanie finansowe MS Excel
- 1.3 Metoda regresji wykładniczej - model finansowy prognoza | planowanie
- 1.4 Podsumowanie - Metody Prognozowania Przychodów w Zarządzaniu Przedsiębiorstwem
- 1.5 WYCENA PRZEDSIĘBIORSTWA - MODEL FINANSOWY BEZPŁATNE KONSULTACJE
Prognozowanie przychodów jest jednym z kluczowych aspektów planowania strategicznego w spółkach. Przychody są kluczowym wskaźnikiem finansowym w procesie modelowania finansowego [excel], który stanowi podstawę do obliczenia wielu innych wskaźników finansowych, takich jak zysk netto, zysk brutto, marża zysku, wskaźnik zysku na akcję, itp. Dlatego dokładne i skuteczne prognozowanie przychodów jest ważne dla sporządzenia kompletnego modelu finansowego przedsiębiorstwa, który obejmuje: rachunek zysków i strat, rachunek przepływów pieniężnych, bilans, analizę płynności, analizę finansową, analizę opłacalności czy zapotrzebowanie na kapitał od inwestora zewnętrznego celem finansowania zaprognozowanych nakładów inwestycyjnych. Zatem prawidłowa prognoza przychodów w procesie modelowania finansowego jest kluczowa dla długoterminowego sukcesu przedsiębiorstwa.
W poniższym artykule zostaną przedstawione niektóre z metod prognozowania przychodów ze sprzedaży, takie jak:
– stałego wzrostu
– regresja liniowa
– regresja wykładnicza
Metoda stałego wzrostu - modelowanie finansowe
Metoda stałego wzrostu jest jedną z najprostszych i najczęściej stosowanych metod prognozowania przychodów. Polega ona na założeniu, że przychody będą rosły o stały procent w każdym roku. Stały wzrost procentowy wskazuje, że firma będzie stale rozwijać swoją sprzedaż, co wpłynie pozytywnie na jej przychody i wyniki finansowe. Na przykład, jeśli firma osiągnęła w 2022 roku przychody w wysokości 1 miliona złotych, a na podstawie analizy rynku i trendów branżowych, przewiduje się stały roczny wzrost sprzedaży na poziomie 5%, to w kolejnych latach przychody będą rosły według następującego schematu:
2023 rok: 1 milion złotych x 1,05 = 1,05 miliona złotych
2024 rok: 1,05 miliona złotych x 1,05 = 1,1025 miliona złotych
2025 rok: 1,1025 miliona złotych x 1,05 = 1,1576 miliona złotych
W tym przypadku firma zakłada stały roczny wzrost sprzedaży na poziomie 5%, co pozwala na przewidywanie przyszłych przychodów i umożliwia planowanie działań związanych z rozwojem firmy.
Aby zastosować metodę stałego wzrostu, należy najpierw określić bazowy poziom przychodów. Można to zrobić na podstawie historii sprzedaży lub prognoz na bieżący rok. Następnie należy określić tempo wzrostu przychodów. Można to zrobić poprzez analizę trendów w branży, sytuacji na rynku oraz prognoz makroekonomicznych. Można również wykorzystać jako dynamikę wzrostu średnią geometryczną lub średnią ruchomą, dla wybranego okresu, który najlepiej odzwierciedla dynamikę zmian.
Średnia ruchoma to narzędzie statystyczne, które pozwala na obliczenie średniej wartości w określonym przedziale czasowym. Średnia geometryczna natomiast to średnia wartość geometryczna (nawet wszystkich) danych. Oba te wskaźniki pozwalają na określenie tempa wzrostu przychodów i są szczególnie przydatne w przypadku, gdy firma ma stabilny poziom przychodów ze sprzedaży. Wykorzystanie tych wskaźników pozwala na określenie tempa wzrostu przychodów, co z kolei ułatwia prognozowanie przyszłych wyników finansowych firmy, z reguły na okres 5 lat.
Metoda stałego wzrostu może być dobrą metodą prognozowania przychodów ze sprzedaży dla firm, które mają stabilny i przewidywalny wzrost sprzedaży w dłuższym okresie czasu. W takich przypadkach możliwe jest określenie stałego tempa wzrostu przychodów, co ułatwia prognozowanie przyszłych wyników finansowych.
Warto jednak pamiętać, że metoda stałego wzrostu ma swoje ograniczenia. Nie uwzględnia ona niuansów związanych z branżą, konkurencją, sytuacją na rynku czy czynnikami makroekonomicznymi, które mogą wpłynąć na wzrost przychodów. Dlatego należy stosować ją z umiarem i w połączeniu z innymi metodami prognozowania.
Metoda regresji liniowej - modelowanie finansowe MS Excel
Metoda regresji liniowej to kolejna metoda prognozowania przychodów ze sprzedaży, która opiera się na średniej dynamice wzrostów przychodów. Dzięki tej metodzie możemy prognozować / wyznaczyć wzrost przychodów na podstawie przeciętnego wzrostu w dłuższym okresie czasu.
Metoda regresji to technika matematyczna, która pozwala na znalezienie zależności między dwoma lub więcej zmiennymi. W przypadku regresji liniowej, jedna zmienna jest nazywana zmienną niezależną, a druga zmienną zależną. Celem regresji jest znalezienie linii lub krzywej, która najlepiej pasuje do danych, a co za tym idzie, pozwala na przewidywanie wartości jednej zmiennej na podstawie wartości innej zmiennej. Jeżeli chcemy prognozować przyszłe przychody na podstawie trendów historycznych, to jako zmienną zależną ujmiemy przychody ze sprzedaży, a jako zmienną niezależną, kolejne okresy.
Metoda regresji liniowej może być dobrą metodą w prognozowaniu przychodów ze sprzedaży w spółkach, które mają stabilną sytuację finansową i stabilny wzrost przychodów. Metoda ta jest oparta na założeniu, że zależność między dwoma zmiennymi jest stała w czasie i liniowa, czyli każda zmiana wartości jednej zmiennej wiąże się z proporcjonalną zmianą wartości drugiej zmiennej.
Przykładowo, spółka o ustabilizowanej pozycji na rynku, regularnych przychodach ze sprzedaży i niewielkiej zmienności w działalności może być dobrym kandydatem do zastosowania tej metody. W takim przypadku, regresja liniowa może pozwolić na dokładne oszacowanie przyszłych przychodów i umożliwić podjęcie odpowiednich decyzji biznesowych.
Ostatecznie, wybór odpowiedniej metody prognozowania przychodów ze sprzedaży zależy od indywidualnych cech i sytuacji finansowej danej spółki.
Metoda regresji liniowej jest bardziej elastyczna i może uwzględniać szerszy zakres zmiennych wpływających na przychody ze sprzedaży niż metoda stałego wzrostu. Metoda stałego wzrostu zakłada, że wpływ zmiennych niezależnych na przychody jest stały i niezależny od innych zmiennych. Z kolei metoda regresji liniowej może uwzględniać interakcje między zmiennymi, co oznacza, że wpływ jednej zmiennej może zależeć od poziomu innej zmiennej. Dzięki temu może być stosowana w przypadku bardziej złożonych modeli biznesowych i zmiennych wpływających na sprzedaż, prognozy finansowe, cash flow czy rentowność.
Metoda regresji wykładniczej - model finansowy prognoza | planowanie
Regresja wykładnicza to metoda analizy regresji, która jest stosowana do modelowania zależności między dwiema zmiennymi, przy czym zmienna zależna rośnie wykładniczo, a zmienna niezależna jest liniowo z nią związana. W tym przypadku wykładniczo rosły będą przychody ze sprzedaży. Regresja wykładnicza jest stosowana w przypadku, gdy dane w zestawie są charakteryzowane przez bardzo szybki wzrost. W takim przypadku regresja liniowa może być niewystarczająca do opisania związku między zmiennymi.
W regresji wykładniczej poszukujemy krzywej najlepszego dopasowania, która przewiduje wartości zmiennej zależnej dla różnych wartości zmiennej niezależnej.
Podobnie jak w regresji liniowej, regresja wykładnicza może być stosowana do prognozowania przyszłych wartości zmiennej. Jednakże, z uwagi na charakterystykę wzrostu opisywaną przez funkcję wykładniczą, regresja ta może być bardziej skomplikowana w interpretacji niż regresja liniowa. Po pierwsze, w przypadku regresji wykładniczej, zmienna zależna i niektóre zmienne niezależne będą wykazywać zmienność w tempie wykładniczym, co może być trudne do zrozumienia i interpretacji. To oznacza, że wzrost wartości zmiennej zależnej będzie wykładniczy, a nie liniowy. Po drugie, regresja wykładnicza może generować prognozy, które są bardziej podatne na błędy niż regresja liniowa. Wynika to z faktu, że zmienność w tempie wykładniczym może prowadzić do większych błędów prognozowania w dalszej przyszłości. Po trzecie, interpretacja wyników regresji wykładniczej może być skomplikowana z powodu istnienia efektu nieliniowości. Oznacza to, że efekt jednej zmiennej na wartość zmiennej zależnej może się zmieniać w zależności od wartości innych zmiennych niezależnych. Dlatego też, regresja wykładnicza wymaga uważniejszej interpretacji i analizy wyników niż regresja liniowa.
Przykładem spółek, które mogą stosować regresję wykładniczą, są firmy technologiczne, które obecnie rozwijają się w bardzo szybkim tempie. Regresja wykładnicza może pomóc im w prognozowaniu, jak szybko będą się rozwijać i jakie będą długoterminowe trendy. Są to spółki, które w relatywnie krótkim czasie osiągają wysokie przychody ze sprzedaży np. w wyniku sukcesu danego produktu.
Podsumowanie - Metody Prognozowania Przychodów w Zarządzaniu Przedsiębiorstwem
Podczas prognozowania przyszłych przychodów ze sprzedaży dla danej spółki istnieją różne metody, które można zastosować. Jedną z podstawowych metod jest metoda stałego wzrostu, która opiera się na założeniu, że przychody będą rosły o stały procent w każdym roku. Inną popularną metodą jest regresja liniowa, która opiera się na średniej dynamice wzrostów przychodów ze sprzedaży. Wybór między różnymi metodami prognozowania zależy od wielu czynników, takich jak charakterystyka danej spółki, branży, stabilność przychodów oraz dostępność danych historycznych. Dlatego ważne jest, aby zastosować kilka różnych metod i porównać wyniki w celu uzyskania bardziej wiarygodnych prognoz. Istnieją różne metody prognozowania, a ich wybór zależy od charakterystyki danej spółki i dostępności danych. Prognozę przychodów należy wykonać możliwie z dużą dokładnością ponieważ ta zmienna ma kluczowe znaczenie w tworzeniu modeli finansowych w tym: tworzeniu prognoz sprawozdań finansowych, zarządzania płynnością, oceną opłacalności przedsięwzięcia, planowania / prognozowaniu kosztów stałych [np. wynagrodzenia pracowników], zmiennych [koszów marketingowych, kosztu kapitału,], a tym samym prognoza przychodów wpływa na ocenę opłacalności inwestycji, decyzję inwestycyjne o zaangażowaniu kapitału własnego / kapitału obcego w dane przedsiębiorstwo lub projekt.
PS.
W przypadku trudniejszych do zinterpretowania wyników, zawsze warto skonsultować się z doświadczonym doradcą inwestycyjnym 😉
Autor: Katarzyna Wróbel
Znajdź mnie na Linkedin!
