Principales méthodes de prévision financière expliquées

Les prévisions financières fournissent aux dirigeants des prévisions spécifiques et précises qu'ils peuvent utiliser pour élaborer des plans pour l'entreprise, sauf circonstances imprévues. Ces plans peuvent affecter tout, de la budgétisation, embauche, des objectifs de vente et des prévisions de bénéfices aux décisions de financement et aux objectifs d'investissement institutionnel.

En bref, les prévisions financières sont au cœur de toutes les décisions que prennent les dirigeants. Sans ça, ils mènent aveuglément l'entreprise vers l'avant et peut-être du haut d'une falaise.

Les prévisions financières ne sont pas une pratique universelle. Il s'agit d'un ensemble de techniques et de méthodes parmi lesquelles les dirigeants choisissent en fonction des données qu'ils utilisent et de l'objectif de la sortie.

Qu'est-ce que la prévision financière ?

Les prévisions financières font référence à un processus utilisé par les entreprises pour prédire les revenus futurs, dépenses et flux de trésorerie. Les dirigeants utilisent les prévisions financières pour les aider à prendre confiance, décisions financières rentables et être en mesure de déterminer où l'entreprise se dirige.

Quelles sont les 4 méthodes de prévision financière ?

Les méthodes de prévision financière se divisent en deux grandes catégories :quantitatives et qualitatives. La première repose sur des données qui peuvent être mesurées et statistiquement contrôlées et rendues. Cette dernière repose sur des données qui ne peuvent être mesurées objectivement.

Il est important de noter qu'aucune prévision financière n'est infaillible puisque vous tracez la route à suivre en regardant dans le rétroviseur. Cependant, quand c'est bien fait, les prévisions sont généralement fiables.

1. 1. Méthode de prévision en ligne droite

   Cette méthode est couramment utilisée lorsque le taux de croissance de l'entreprise est constant, pour obtenir une vue directe de la croissance continue au même rythme. Il n'implique que des mathématiques de base et des données historiques. Finalement, il rend des prévisions de croissance qui peuvent guider les objectifs financiers et budgétaires.

   Un exemple de prévision financière linéaire

   Le taux de croissance annuel d'une chaîne de restaurants s'est maintenu à 5% au cours des trois dernières années. L'entreprise s'attend à ce que sa croissance se poursuive à ce rythme au cours des deux prochaines années. En calculant la croissance de l'année prochaine à 5% par rapport à celle de cette année, et l'année suivante à 5% au-dessus de l'année prochaine, l'entreprise peut faire des prévisions précises sur le nombre de personnes qu'elle devra embaucher et les coûts salariaux supplémentaires pour chacune de ces années.

2. 2. Méthode de prévision de la moyenne mobile

   Une moyenne mobile est le calcul de la performance moyenne autour d'une métrique donnée dans des délais plus courts que la ligne droite, comme les jours, mois ou trimestres. Il n'est pas utilisé pendant des périodes plus longues, comme les années, car cela crée trop de décalage pour qu'il soit utile dans le suivi des tendances.

   Cette méthode est utilisée pour créer une moyenne de valeurs constamment mise à jour avec beaucoup de mouvement, comme les cours des actions, ainsi que des valeurs qui fluctuent souvent mais pas aussi rapidement, tels que les niveaux de stocks pendant les périodes de pointe de la vente au détail.

   En bref, cette méthode permet d'identifier les modèles sous-jacents que vous pouvez ensuite utiliser pour évaluer les mesures financières courantes telles que les revenus, bénéfices, croissance des ventes et cours des actions. Une moyenne mobile en hausse indique une tendance haussière, alors qu'une moyenne mobile en baisse indique une tendance à la baisse.

   Un exemple de prévision financière moyenne mobile

   Un détaillant souhaite calculer la quantité (le cas échéant) de produit qu'il doit commander à nouveau auprès d'un grossiste. C'est la saison des vacances, donc les ventes se passent bien dans l'ensemble, mais il a besoin de savoir quels produits ont une tendance à la hausse. Plutôt que d'essayer de suivre les hausses et les baisses sporadiques des ventes d'un produit spécifique tout au long de la journée ou sur une semaine, il calcule une moyenne mobile pour la semaine pour lui montrer la tendance et piloter ses commandes d'achat d'inventaire.

3. 3. Méthode de prévision de régression linéaire simple

   Il est utilisé pour tracer une ligne de tendance basée sur la relation entre une variable dépendante et indépendante. Une analyse de régression linéaire montre les changements d'une variable dépendante sur l'axe des Y par rapport aux changements de la variable explicative sur l'axe des X. La corrélation entre les variables X et Y crée une ligne graphique, indiquer une tendance, qui se déplace généralement vers le haut ou vers le bas, ou reste cohérent.

   Un exemple de prévision de régression linéaire simple

   Les ventes et les bénéfices sont deux variables essentielles au succès de chaque entreprise. En utilisant la méthode de régression linéaire simple, si la ligne de tendance des ventes (axe des x) et des bénéfices (axe des y) augmente, alors tout va bien pour l'entreprise et les marges sont fortes. Si la ligne de tendance chute parce que les ventes sont en hausse mais que les bénéfices sont en baisse, quelque chose ne va pas; peut-être y a-t-il des coûts d'approvisionnement en hausse ou des marges étroites. Cependant, si les ventes sont en baisse mais que les bénéfices sont en hausse, la valeur de l'article est à la hausse. Cela signifie que les dépenses/coûts de l'entreprise sont en baisse et que la régression linéaire est bonne - le pourcentage de marge augmente lorsque les bénéfices augmentent.

4. 4. Méthode de prévision de régression linéaire multiple

   Cette méthode utilise plus de deux variables indépendantes pour faire une projection. Essentiellement, la régression linéaire multiple (MLR) crée un modèle de la relation entre les variables explicatives indépendantes (paramètres) et la variable de réponse dépendante (résultat).

   Un exemple de régression linéaire multiple

   Un dirigeant d'une entreprise de camionnage veut prévoir les coûts de carburant au cours des six prochains mois. Les variables indépendantes qu'elle utilise pour cette méthode sont l'EIA Gasoline and Diesel Fuel Update, contrats à terme sur le pétrole d'une bourse à terme, kilométrage des systèmes de routage de flotte GPS, les modèles de trafic des plates-formes de données ouvertes de la ville intelligente et le nombre de camions que l'entreprise prévoit d'être sur la route au cours de la période en fonction des commandes de livraison. Cette liste est à titre indicatif seulement, et d'autres variables peuvent également affecter le résultat (outcome).

   Dans tous les cas, toutes les variables sont indépendantes du résultat mais ont également un effet sur le résultat. Ce modèle prédit le résultat - dans ce cas, les coûts de carburant prévus pour la période, en fonction des variables.

Une note sur les méthodes de prévision qualitative

De par leur nature, les méthodes de prévision qualitatives sont moins précises que quantitatives. Ils sont autant de l'art qu'une science imprécise. Cela ne veut pas dire, cependant, qu'ils sont moins utiles.

Par exemple, un médecin apprend par expérience les signes révélateurs d'une certaine maladie, qui ont motivé sa décision d'ordonner certains tests. Le médecin peut également suspecter une maladie plutôt qu'une autre parce qu'elle est courante dans la région, même s'il est rare à l'échelle nationale.

De la même manière, les dirigeants d'entreprise acquièrent des connaissances spécialisées à partir de l'expérience relative à leur industrie ou à leur gamme de produits. Ces informations ne sont pas nécessairement mesurables, ni confirmé par des données historiques, mais il a néanmoins une valeur commerciale.

Les méthodes de prévisions qualitatives utilisent ou combinent des données souples, telles que des estimations ou des avis d'experts, avec des données concrètes, telles que les données de la machine ou les données de vente, faire des projections qui sont généralement appliquées aux prévisions commerciales à court terme.

Un exemple est la méthode Delphi, qui est similaire aux méthodes d'étude de marché, mais intègre des données non techniques provenant d'experts en la matière. Cela peut impliquer l'utilisation de questionnaires, plutôt que des données recueillies à partir des réponses des consommateurs à un produit ou un service.

Choisir la bonne méthode pour votre entreprise

Le choix de la méthode de prévision financière repose sur plusieurs considérations, principalement:

1. Le contexte de la prévision.
2. La pertinence des données historiques disponibles.
3. Le but de l'analyse.
4. La fenêtre de temps dans laquelle l'analyse doit être terminée ou appliquée.

En général, plus de variables vous donnent un résultat mieux défini puisque le contexte et d'autres facteurs sont pris en compte dans le calcul. Cependant, des méthodes plus simples sont utiles lorsque vous voulez juste une réponse simple - l'une de ces méthodes serait d'opter pour un logiciel de gestion financière. Vous pouvez également sélectionner des méthodes dans un seul but et utiliser leurs résultats dans un autre méthode pour un autre but. Par exemple, les résultats de l'une ou des deux lignes droites et moyennes mobiles peuvent être utilisés comme variables dans l'une ou l'autre des méthodes de régression linéaire.