Finantsanalüütikute finantsanalüütiku ametijuhend on nelja peamist tüüpi prognoosimismeetodit. Allpool olev finantsanalüütiku ametijuhend sisaldab tüüpilist näidet kõigist oskustest, haridusest ja kogemustest, mida on vaja palgata analüütiku tööle pangas, asutuses või korporatsioonis. . Finantsprognooside, aruandluse ja operatiivmõõdikute jälgimine, finantsandmete analüüs, finantsmudelite loomine tulevaste tulude prognoosimiseks. Müügitulu Müügitulu on tulu, mille ettevõte saab oma kaubamüügist või teenuste osutamisest. Raamatupidamises võib mõisteid "müük" ja "tulu" kasutada ja sageli kasutatakse samamoodi, tähendades sama. Tulu ei tähenda tingimata saadud sularaha. , kulud ja ettevõtte kapitalikulud. Kuigi on palju erinevaid sageli kasutatavaid kvantitatiivseid eelarve prognoosimise tööriistu, keskendume selles artiklis neljale parimale meetodile: (1) sirgjooneline, (2) liikuv keskmine, (3) lihtne lineaarne regressioon ja (4) mitu lineaarne regressioon.
| Tehnika | Kasutage | Matemaatika kaasatud | Andmeid on vaja |
|---|---|---|---|
| 1. Sirge | Pidev kasvutempo | Minimaalne tase | Ajaloolised andmed |
| 2. Liikuv keskmine | Korduvad prognoosid | Miinimumtase | Ajaloolised andmed |
| 3. Lihtne lineaarne regressioon | Võrrelge ühte sõltumatut ühe sõltuva muutujaga | Vajalikud statistilised teadmised | Asjakohaste tähelepanekute valim |
| 4. Mitu lineaarset regressiooni | Võrrelge rohkem kui ühte sõltumatut muutujat ühe sõltuva muutujaga | Vajalikud statistilised teadmised | Asjakohaste tähelepanekute valim |
# 1 sirgjooneline meetod
Sirgjooneline meetod on üks lihtsamaid ja hõlpsasti jälgitavaid prognoosimismeetodeid. Finantsanalüütik kasutab tulevaste tulude kasvu ennustamiseks ajaloolisi andmeid ja suundumusi.
Allpool toodud näites vaatleme, kuidas sirgjoonelisi prognoose teeb jaekaubandusettevõte, mis eeldab järgmise viie aasta jooksul püsivat 4% müügikasvu.
- Lineaarse prognoosi esimene samm on välja selgitada müügi kasvumäär, mida kasutatakse tulevaste tulude arvutamiseks. Aastaks 2016 oli kasvutempo ajalooliste näitajate põhjal 4,0%. Selle numbri saamiseks võime kasutada valemit = (C7-B7) / B7. Eeldades, et kasv jääb ka tulevikus püsivaks, kasutame sama määra ka aastatel 2017 - 2021.
2. Tulevaste tulude prognoosimiseks võtke eelmise aasta näitaja ja korrutage see kasvumääraga. 2017. aasta tulude arvutamiseks kasutatud valem on = C7 * (1 + D5).
3. Valige lahtrid D7 kuni H7, seejärel kasutage otseteed Ctrl + R, et kopeerida valem paremale.
# 2 libisev keskmine
Liikuvad keskmised on silumistehnika, mille abil tulevaste väärtuste hinnangu saamiseks vaadeldakse andmehulga aluseks olevat mustrit. Levinumad tüübid on 3 kuu ja 5 kuu liikuvad keskmised.
- Liikuva keskmise prognoosi tegemiseks tuleks tulude andmed paigutada vertikaalsesse veergu. Looge kaks veergu, 3-kuulised liikuvad keskmised ja 5-kuulised liikuvad keskmised.
2. Kolme kuu liikuv keskmine arvutatakse praeguse ja viimase kahe kuu tulude keskmise põhjal. Esimene prognoos peaks algama märtsis, see on lahter C6. Kasutatav valem on = KESKMINE (B4: B6), mis arvutab keskmise tulu jaanuarist märtsini. Kasutage klahve Ctrl + D, et kopeerida valem detsembrini alla.
3. Samamoodi prognoosib 5 kuu libisev keskmine tulusid alates viiendast perioodist, milleks on mai. Lahtris D8 kasutame jaanuari kuni mai keskmise tulu arvutamiseks valemit = KESKMINE (B4: B8). Kopeerige valem otseteedega Ctrl + D alla.
4. Alati on hea luua joondiagramm, et näidata tulude prognoosimise meetodites tegelike ja MA prognoositud väärtuste erinevust. Pange tähele, et 3-kuuline MA varieerub suuremal määral, võrreldes 5-kuulise MA-ga on ajalooliste tulude märkimisväärne suurenemine või vähenemine. Liikuva keskmise tehnika ajaperioodi otsustamisel peaks analüütik kaaluma, kas prognoosid peaksid tegelikkust rohkem kajastama või peaksid need hiljutisi kõikumisi siluma.
# 3 Lihtne lineaarne regressioon
Regressioonanalüüs on laialt kasutatav vahend muutujate seose analüüsimiseks prognoosimise eesmärgil. Järgmises tulude prognoosimise meetodite näites vaatleme raadioreklaamide ja tulude suhet, käivitades kahe muutuja regressioonanalüüsi.
- Valige lahtrites B4 kuni C15 olevad raadioreklaamid ja tuluandmed ning seejärel valige Lisa> Diagramm> Hajumine.
2. Paremklõpsake andmepunktidel ja valige Format Data Series. Jaotises Turuvalikud muutke soovitud värv ja valige piirjooneta.
3. Paremklõpsake andmepunktidel ja valige Add Trendline. Valige Lineaarjoon ja märkige ruudud Kuva võrrandi kuvamiseks diagrammil ja Kuva R-ruudu väärtus diagrammil. Liigutage võrrandikast joone alla. Suurendage joone laiust 3 pt-ni, et see oleks paremini nähtav.
4. Valige nii diagrammi kui ka graafiku ala jaoks täitmine ja piirjooneta. Eemaldage diagrammilt vertikaalsed ja horisontaalsed võrgujooned.
5. Minge lindil Kujundus Lisa diagrammi element ja sisestage nii horisontaalse kui ka vertikaalse telje pealkirjad. Nimetage vertikaaltelg ümber „Tulu” ja horisontaaltelg ümber „Raadioreklaamide arv”. Muutke diagrammi pealkirjaks „Reklaamide ja tulude suhe”.
6. Lisaks lineaarse regressioonijoone loomisele saate tulusid prognoosida ka Exceli prognoosifunktsiooni abil. Näiteks avaldab ettevõte järgmise kuu jooksul 100 reklaami ja soovib prognoosida oma tulusid regressiooni põhjal. Lahtris C20 kasutage valemit = PROGNOOS (B20, $ C $ 4: $ C $ 15, $ B $ 4: $ B $ 15). Valem võtab prognoosi loomiseks veergude Raadio reklaamid ja Tulud andmed.
7. Teine meetod on kasutada regressioonijoone võrrandit. Joone kalle on 78,08 ja y-lõikepunkt 7930,35. Nende kahe numbri abil saame prognoositava tulu arvutada kindla x väärtuse põhjal. Lahtris C25 saame tulude väljaselgitamiseks kasutada valemit = ($ A $ 25 * B25) + $ A $ 26, kui on 100 raadioreklaami.
# 4 Mitu lineaarne regressioon
Kui prognoosimiseks on vaja kahte või enamat sõltumatut muutujat, kasutab ettevõte tulude prognoosimiseks mitut lineaarset regressiooni. Allpool toodud näites tagastame reklaamikulu, reklaamikulude ja tulude regressiooni, et tuvastada nende muutujate vahelised seosed.
- Valige vahekaart Andmed> Andmete analüüs> Regressioon. Valige sisendi Y vahemiku jaoks D3 kuni D15 ja sisendi X vahemiku jaoks B3 kuni C15. Märkige ruut Sildid. Määrake lahtris A33 väljundivahemik.
2. Kopeerige kõige viimane tabel kokkuvõtte väljundist ja kleepige see lahtrisse A24. Tabeli koefitsiente kasutades saame prognoosida tulu, arvestades reklaamikulu ja reklaamikulusid. Näiteks kui eeldame, et reklaamikulu on 125 ja reklaamikulu 250, võime tulude prognoosimiseks kasutada lahtris B20 olevat võrrandit: = $ B $ 25 + (B18 * $ B $ 26) + (B19 * $ B $ 27 ).
Rohkem ressursse
Täname, et lugesite selle juhendi peamiste tulude prognoosimise meetodite kohta. Finance on ülemaailmse finantsmudeli modelleerimise ja hindamise analüütiku (FMVA) ametlik pakkuja. FMVA® sertifikaat. Liituge 350 600+ üliõpilasega, kes töötavad sellistes ettevõtetes nagu Amazon, JP Morgan ja Ferrari, mis on loodud selleks, et aidata kõigil saada maailmatasemel finantsanalüütikuks . Oma karjääri edendamiseks on kasulikud allpool olevad täiendavad finantsressursid:
- Finantsmodelleerimise juhend Tasuta finantsmodelleerimise juhend See finantsmudeli juhend sisaldab Exceli näpunäiteid ja parimaid tavasid eelduste, draiverite, prognoosimise, kolme väite linkimise, DCF-i analüüsi ja muu kohta.
- 3 Aruande mudel 3 Aruande mudel 3 aruande mudel seob kasumiaruande, bilansi ja rahavoogude aruande üheks dünaamiliselt ühendatud finantsmudeliks. Näited, juhend
- Kasumiaruande reaartiklite prognoosimine Kasumiaruande reaartiklite prognoosimine Arutame kasumiaruande reaartiklite prognoosimise erinevaid meetodeid. Kasumiaruande ridade prognoosimine algab müügitulust ja seejärel maksumusest
- Bilansiridade prognoosimine Bilansiridade prognoosimine Bilansiridade prognoosimine hõlmab käibekapitali, ostu- ja kapitalikulude, võlakapitali kapitali ja puhaskasumi analüüsimist. Selles juhendis kirjeldatakse, kuidas arvutada
