Бюджетирането и прогнозирането е основна функция на бизнеса. От вътрешния инстинкт на малък предприемач до сложните модели на голяма мултинационална компания, всеки бизнес има приблизителна оценка колко ще продаде и колко ще струва.
Проблемът е, че бюджетите често остаряват в началото на годината, въпреки понякога огромните усилия, изразходвани за тяхната подготовка. След това те биват измъчвани или поради тяхната неефективност, или поради това, че са източник на смущение. KPMG изследване на финансовите специалисти установи, че 56% от анкетираните се съгласяват, че „в определен момент от годината бюджетът престава да бъде актуален“. Същото проучване също установи, че 46% от анкетираните „вярват, че настоящият бюджет създава политически съгласуван брой, който не е съобразен с реалните бизнес перспективи“.
Бюджетирането често е a афера отдолу нагоре, където на всеки отдел е даден шаблон, където те въвеждат предположения за бъдещето на качествена основа, понякога с най-високи цели, поставени от ръководството. Хората, които правят прогнози, често са много опитни в продажбите, осигуряването, експлоатацията или наемането, но нямат официално обучение по прогнозиране. Променящият се и несигурен характер на прогнозите е факт от живота, но често тези пристрастия оказват влияние върху точността на бюджета. Това цитат обобщава накратко:
„Бюджетите могат да бъдат молитви, опаковани в противоречиви мотиви, увити в лента на надеждата“
В тази статия ще разгледам най-добрият подход за комбиниране на качествени и количествени концепции с процеса на бюджетиране, което може да помогне за намаляване на въздействието на пристрастията. Това ще осигури структура за ветеринарни предположения и тестови сценарии, често извън кодифицирани диапазони.
Преди да се заемем с добавянето на нова система, нека разгледаме някои от основите на целите и използването на бюджета.
Преди да влезем в пример за добавяне на количествена методология, искам да разгледам някои най-добри практики за бюджетиране като цяло. Макар със сигурност да не е изчерпателен, установих, че тези стъпки ще спестят време и ресурси, като намалят бюджетните повторения и подобрят координацията на отделите.
Подходите за прогнозиране могат да включват отдолу нагоре, отгоре надолу, от тълпата и на нула методи, за да назовем само няколко. Методологиите за всеки могат да бъдат разделени на това дали са качествени или количествени. Качественото се маркира от преценката на собственика на бюджета, докато количественото е по-математически основано. Следователно, както методологиите за качествена, така и количествена прогноза имат своите силни и слаби страни.
Пристрастността може значително да повлияе на полезността на бюджетните техники, така че е важно да се вземат предвид политическите аспекти на даден метод. Независимо дали става въпрос за необходимостта на продавача да „изиграе системата“, за да увеличи шансовете за постигане на бонуса или за висшето ръководство, което трябва да постигне целите, за да успокои инвеститорите, пристрастността често ще обтегне процеса на бюджетиране.
Простите количествени методи също имат своите слабости. С неотдавнашен мой клиент, по време на бюджета си, той използваше средния месечен процент за предходната година за прогнозиране на продажбите на продукти. Въпреки че това е много разумен подход, аз посочих, че процентният растеж е спаднал през годината. Използването на тази средна стойност за цялата година може да доведе до систематична агресивна прогноза, ако тенденцията трябва да продължи или дори да се изравни.
Според мен количествените процеси са най-добрият избор за комбиниране с качествени процеси, тъй като помагат за проверка на грешките на предположенията въз основа на горепосочените проблеми. Препоръчвам количествена основа, тъй като тя е бърза и относително безпристрастна. Той също така изследва „определящите функциите“ на компанията връзки между разходи и приходи, както и тенденциите на растеж. Такива методи са и по-полезни за планиране на сценарии и могат да бъдат добра основа за бенчмаркинг и текущи прогнози.
Използването само на една допълнителна техника за бюджетиране може да разшири уместността на вашата прогноза, като действа като проверка на другата. Също така вярвам, че е важно да се избере методология, която може да предизвика другия и да компенсира неговите слепи зони. Открих, че използването на техника за количествено прогнозиране е изключително ценно при оценяване на качествена прогноза, особено в итеративна среда.
Различните методологии имат различни изисквания за разходи и време. И все пак в наши дни наблюдаваме как науката за данните играе все по-голяма роля в изграждането и поддържането на инструменти за прогнозиране, които помагат да се намали времето, необходимо за анализ на сценарии.
Включването на количествен метод, като например тенденция или иконометричен анализ, е един от начините за премахване на пристрастията от прогнозите. Тези методи могат да идентифицират спекулативното в дадена прогноза и да предоставят сценарии извън обхвата на груповото мислене. Те могат да предложат насоки и да помогнат за започване на дискусия за това какво трябва да се промени, за да се достигне прогнозната цел. Статистическите методи разчитат на качеството на основните данни и могат да бъдат допълнени от солидно обективно мислене.
Те обаче могат да бъдат сложни и малко „черни кутии“, ако не сте запознати с начина им на работа. Некорректирани, те също не се справят добре с големи промени в основния бизнес. Обърнете внимание на размера на извадката и качество на данните , компромисите по който и да е от тях ще доведат до крайното качество на прозрението и качеството.
В този раздел ще демонстрирам процес на сравняване на бюджета отдолу с количествен процес. Това ще обясни как да се изследва основата за бюджета.
За този пример ще използваме линейна регресия . В най-простата си дефиниция линейната регресия се стреми да намери линия чрез данни, която минимизира разстоянието от тази линия до всички точки. Това показва тенденцията на данните. Въпреки че понякога не е теоретично чист в зависимост от размера на извадката и естеството на данните, все пак го намирам за много полезен инструмент. Също така има и други често използвани регресивни методологии, като например АРИМА , които могат да се специализират за времеви редове, нелинейност или сезонност, но можете да замените всяка методология в общите стъпки, през които ще преминем, за да проверим бюджета.
За тези примери започваме с дивизионния бюджет за P&L, който току-що получихме. Бюджетът тук се състои от приходи до EBITDA.
Първото използване на линейна регресия може да се използва за този анализ на времеви редове. Това е особено полезно за части от P&L, където ръководството няма пряк контрол, като приходи и в по-малка степен COGS (чрез ценообразуване от доставчика). Използвайки последните две години факти, бърза проверка на здравословното състояние показва бюджета, който очаква голямо ускорение на горната линия, съчетано с по-ниски маржове.
Следващата стъпка е да се използва количествената методология за възпроизвеждане на тенденционен модел на P&L. Ще започнем с първия приходен ред на бюджета, Периодични приходи. Често се опитвам да използвам най-малко 24 месеца данни, ако ги имате, но ако имате по-малко, те все още могат да се прилагат.
За това упражнение ще използваме Excel, който има редица начини да направи това. Първият начин е чрез Data Analysis add-in
на Data
Меню. Първо вземете данните и ги преместете на собствен лист и ги ориентирайте в колони. След това добавете колона, за да представите съответните периоди от време. След това изберете пакета за анализ на данни и след това изберете Regression
.
На страницата за анализ на регресията изберете данните, които искате да регресирате (в този случай Периодични приходи) в Input Y Range
и периодите в Input X Range
. Искате да изберете Labels
ако имате някакви заглавия над данните. В раздела за изход обикновено поставям изхода на листа, който използвам за анализ, но това е лично предпочитание.
Сега натиснете OK
и ще генерирате резултата от регресията.
Изходът от регресията ще ни даде информацията, от която се нуждаем, за да изчислим тенденцията. Също така ще ни даде полезна статистика за основната функция на бизнеса. Това ще включва пределно увеличение на данните с течение на времето, възможност за разглеждане на сценарии и доколко линейният модел отговаря на данните.
Регресионният изход изгражда следния анализ:
Нашият основен интерес е в пределните и фиксираните приходи. Можем да ги намерим в жълто засенчената секция с Intercept като константа и Period като наклон (формулата на линейния модел в Excel би била =Intercept + Period * future periods
. Това ще ни даде основата за прогнозата за тенденцията на рецидивиращите приходи, като използваме тези входове в нашата формула и заместване на по-големите периоди. След като имаме прогноза за тенденция за повтарящи се приходи, ще имаме възможността обективно да я сравним с представения бюджет. Освен това ще се възползваме от изхода на доверителния интервал, за да видим вариацията в тенденцията.
Поставянето на тази тенденция спрямо съществуващия бюджет ни позволява да видим за добра форма.
Повтаряме формулите, като използваме зелените сенчести входове за високи и ниски оценки на тенденцията. Това ще ни даде математически строги граници за изследване, показани от сивата зона в дясната диаграма.
От предишните диаграми виждаме, че бюджетът е доста над тенденцията и нейната вариация. Ако изчислим средното месечно увеличение на бюджета, то е почти 3 пъти по-голямо от скорошната тенденция ($ 99,1 до $ 33,5). Отново използваме един период от данни и a еднофамилен линеен модел за този пример.
Това би трябвало да лежи в основата на дискусията с екипа или собственика на бюджета относно това, което движи превъзходството. Намирам това за важно или да намеря количествено измерими действия или събития, които движат превъзходството, или да предостави основа за преоценка на предположенията или да оспори целите, които са довели до този бюджет. Това може да включва предположения за органичен растеж, нови бизнес вероятности и свързаните с тях разходи, необходими за постигане на този резултат.
Сега, след като видяхме как да използваме регресия, за да изследваме бюджетите на времевите редове, ще го използваме, за да изследваме връзките в бизнеса. При бюджетиране , Често използвам структурата на времевите редове за елементи, които са предимно извън контрола на бизнеса, което е предимно приходи. За използването на връзката търся какво е необходимо на базата на пределни разходи, за да поддържа нивото на растеж. За този пример ще разгледаме как оперативните разходи са свързани с приходите.
В този бюджет имаме оперативни разходи, които изглежда проследяват отблизо приходите. Можем да изследваме връзката между двете, като използваме разпръснат парцел. Това ще ни даде представа за пределната връзка между двамата, в допълнение към това колко добре са оборудвани, като видим вариацията около регресията.
Можем да повторим регресията от примера Timeseries, като направим Operations Expense зависимата променлива и направим Total Revenue независимата променлива. Разпръснатият график, показващ корелацията с двете, е получен от следващия изход.
В този случай пределната сума показва размера на увеличението на оперативните разходи на долар приходи. През последните две години за всеки долар приходи оперативните разходи са се увеличили с 0,72 долара. Това би означавало, че оперативните разходи като процент от приходите се покачват през последните две години, което всъщност и е. R² ( коефициент на определяне ) от 83,5% също показва силна степен на корелация (и по този начин връзка) между двата набора променливи
С резултатите от регресията вече можем да изградим модел на тенденция. Но тъй като това е модел на взаимоотношения, имаме два начина да го направим. Можем да изградим модела въз основа на предвидените в бюджета суми на приходите, в допълнение към резултатите от тенденцията на приходите от предишната ни регресия.
Първо, нека разгледаме приходите с модела, базиран на предвидените в бюджета приходи. Този подход ни позволява да разгледаме пределните предположения, заложени в бюджета. Както и преди, ние изграждаме както линията на тренда, така и променливостта.
Тъй като бюджетът е близо до тенденцията и е в границите на променливостта, бюджетът изглежда разумен. Анализът обаче повдига някои въпроси за собственика на бюджета.
Виждаме, че бюджетът проследява тенденцията за първата половина на годината и след това започва да изостава. Това би означавало, че собственикът на бюджета очаква определена ефективност от предишни операции. Всъщност до декември бюджетът е с 10% по-нисък процент от тенденцията. Дискусията може да се съсредоточи върху това, което движи ефективността в по-късната част на годината.
Вторият анализ, използващ резултатите, би бил да се стартира моделът отново, като се използват приходите от тренда. Това би ни позволило да сравним бюджета с това, което ще бъде връзката на тенденцията. Отново вземаме резултатите от регресията и изчисляваме тенденцията, като използваме приходите от тренда.
Тъй като тенденционните приходи са значително под предвидените в бюджета приходи, оперативните разходи също са под бюджета. Този анализ би породил въпроси, ако разходите трябва да бъдат предварително натоварени или зависят от предвидените в бюджета приходи. Също така, този анализ може да предизвика анализ на риска за непредвидени обстоятелства, ако приходите не се материализират.
Сега, когато разполагаме както с времевите редове, така и с инструментите за взаимоотношения, можем да изградим количествен модел на P&L. С приходите, изчислени на базата на времевите серии, и разходите, базирани на връзката с приходите, можем да проектираме P&L на Trend. В този случай ние изграждаме тенденцията, като използваме функциите на excel за =SLOPE()
и =INTERCEPT()
. Това може да ни предостави динамичен модел, който може да се актуализира през цялата година.
Този количествен инструмент може да се използва не само за оценка на бюджета, но и в основата на текущи прогнози, бенчмаркинг или алтернативни методологии за прогнозиране. Намерих този инструмент за изключително полезен. Отклонението от тенденцията предоставя допълнителна информация за ефективността на бизнес инициативата или може да предостави ранни предупреждения, когато действителните резултати започнат да се движат в грешната посока.
Правейки това упражнение не използва много ресурси за управление. Основните статистически данни се извличат от действителните операции на компанията и не включват пристрастия на агентите. Това позволява отклоненията от тенденцията да предоставят информация за това как се променя бизнесът и с колко точно. Възможен е и анализ на сценарии: високият и най-ниският могат да бъдат настроени на различни нива или автоматично зададени на определен праг на вариабилност.
Сега можем да сравним резултатите от тенденцията с представения бюджет. На базата на редове можем да разгледаме представения бюджет и да оценим предположенията, да зададем критерии и да прегледаме как е функционирал бизнесът в миналото.
Както можете да видите, анализът на тенденциите показва, че бизнесът може да има твърде оптимистична прогноза за горната линия. Прогнозата за неговите приходи може да бъде превишаване, като разходите се увеличат, за да се поддържат резултатите от EBITDA в съответствие. Тук този риск е, че мениджърите се увеличават към предвидените в бюджета нива на разходите и най-добрите резултати изостават, оказвайки негативно влияние върху маржовете на печалба.
Както споменах по-рано, хората, които правят качествени бюджети, също определят повествованието и това понякога може да бъде съобразено с техните микропрограми в рамките на бизнеса като цяло.
Сега добавихме количествен подход към нашия качествен бюджет. Въпреки че в крайна сметка бюджетът може да остане същият, този подобрен подход подчерта рисковете, като предостави сценарии, които трябва да бъдат планирани, и предостави на собствениците на бюджета референтни показатели. Разполагаме и с модел, който можем да използваме за прогнозиране на тенденциите напред, за да зададем критерии, които да победим.
Да речем, бюджетите могат да бъдат нереалистични и направени повече за удоволствие на борда или за поставяне на висока лента за насърчаване на резултатите, а не за директно управление. Амбициозното бюджетиране задава положителен манталитет, но ако няма метод за това, точността ще бъде съмнителна. Наличието на инструменти като описаните тук осигурява количествена проверка, за да сте сигурни, че сте на прав път.
Както винаги, прогнозите и бюджетите са най-добри с подход на инструментариум и добавянето на друга методология ще ви помогне да видите извън полето „групово мислене“. Използването на постоянна прогноза и различни методологии за прогнозиране може да подобри ефективността на прогнозирането. Когато прогнозирам, оценяването кои инструменти работят най-добре ми дава представа за функцията на компанията. Следването на този манталитет ще ви помогне да създадете бюджет, който да трае годината.
На бъдеща дата ще преразгледам този пример, за да покажа как да проследявате бюджетите, да ги променяте по пътя и да провеждате полезно посмъртно проучване, за да определите как реалността се е променила спрямо очакванията.
Бюджетът започва от самия връх, когато е зададена заглавна цел. След това се стига до дъното, където под-екипите трябва да планират и проектират своите очаквания за приходи и разходи за годината. Преди да преминете през звена и подразделения, преди да бъдат консолидирани в бюджета на цялата компания.
Методите за количествено прогнозиране прилагат обективни статистически мерки за прогнозиране на бъдещи резултати. Техните резултати се влияят чисто от въведените числа и по този начин могат да се считат за по-малко пристрастни и по-надеждни от качествените инструменти.
Финансовото прогнозиране служи за поставяне на подходящи цели в организациите. Това помага да се приведат в съответствие резултатите, да се определят стимули и да се осигури смислен контекст за минала оценка и