Was ist finanzielles Forecasting?

Dies unterstützt Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen in Bezug auf Einstellungen, Investitionen, Betriebsabläufe, Budgets und andere Aspekte der Finanzplanung zu treffen.

In der Praxis basiert finanzielles Forecasting in der Regel auf einer Kombination aus historischen Daten, Markttrends und Expertenmeinungen. Finanzanalysten nutzen diese Erkenntnisse, um pro forma (prognostizierte) Finanzberichte zu erstellen, die zukünftige Umsätze, Rentabilität, Barausgaben und die gesamte finanzielle Lage eines Unternehmens vorhersagen.

Finanz-Forecasting ist ein grundlegendes Instrument für die strategische Planung. Es unterstützt Unternehmen dabei, sich neuen Herausforderungen zu stellen, Chancen zu nutzen, Risiken zu managen und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Es liefert außerdem wichtige Finanzdaten für Geschäftspartner wie Kreditgeber, Investoren und Geschäftspartner.

Unternehmen nutzen in der Regel Finanz-Forecasting, um die folgenden Ziele zu erreichen:

• Informierte Entscheidungen treffen: Finanzprognosen helfen Unternehmen bei der Entscheidung, wie sie ihre Ressourcen in Bereichen wie Lohnbuchhaltung, Personalwesen, Bestand und Produktion einsetzen.

• Setzen von Zielen: Genaues Forecasting zur zukünftigen finanziellen Entwicklung unterstützen Unternehmen dabei, realistische Ziele zu setzen, wie beispielsweise angestrebte Wachstumsraten auf der Grundlage der Verfügbarkeit von Betriebskapital.

• Planen von Budgets: Finanzteams verlassen sich auf die Forecasting ihres Unternehmens für Umsatz, Ausgaben und Cashflows, um Ausgabenlimits zwischen Abteilungen und Projekten festzulegen.

• Managen von Risiken: Unternehmen nutzen Finanzprognosen, um für verschiedene Szenarien zu planen, die finanzielle Risiken darstellen könnten, wie z. B. ein Marktrückgang, ein Anstieg der Betriebskosten oder Unterbrechungen der Lieferkette.

• Gewinnen von Investoren: Durch die Prognose zukünftiger Umsätze und Gewinne hilft die Finanzprognose bei der Ermittlung des Unternehmenswerts. Investoren nutzen diese Informationen oft als Grundlage für ihre Investitionsentscheidung in einem Unternehmen.

• Überwachen der Geschäftsleistung: Unternehmen vergleichen oft ihre tatsächlichen Finanzmetriken mit Prognosen, um Fortschritte zu verfolgen oder Probleme zu erkennen und ihre Strategien anzupassen.

Es gibt vier Schlüsselelemente zur Erstellung eines integrierten Finanz-Forecastings:

1. Umsatz-Forecasting
2. Einkommensprognosen
3. Cashflow-Prognosen
4. Bilanzprognosen

Jedes dieser Elemente fungiert als Baustein, der sich mit den anderen verbindet, um eine Prognose darüber zu erstellen, wie sich ein Unternehmen in Zukunft entwickeln könnte.

Die Umsatzprognose bildet die Grundlage für alle anderen Komponenten des Finanz-Forecasting. Es geht darum, vorherzusagen, was ein Unternehmen in einem bestimmten Zeitraum, der in der Regel in Wochen, Monaten oder Quartalen gemessen wird, wahrscheinlich verkaufen wird.

Es werden die Umsatzerlöse aus bereits laufenden Geschäften oder aus Geschäften, die voraussichtlich in die Vertriebspipeline aufgenommen werden, geschätzt.

Sobald die Umsatzprognosen vorliegen, kann mit der Ertragsprognose begonnen werden. Dieser Prozess misst alle erwarteten Einnahmen zusammen mit Ausgaben wie Betriebskosten, Kosten der verkauften Waren, Steuern und Zinszahlungen.

Diese Informationen werden anschließend zur Erstellung einer Pro-forma-Gewinn- und Verlustrechnung verwendet, die den prognostizierten zukünftigen Nettogewinn oder -ertrag eines Unternehmens darstellt.

Die Schätzungen der zukünftigen Umsätze und des Nettogewinns werden dann verwendet, um vorherzusagen, wie und wann Geld in ein Unternehmen fließt und es wieder verlässt.

Zwei gängige Beispiele für Cashflow sind die Zahlung eines Kunden (ein Zufluss) und die Bezahlung der Mitarbeiter eines Unternehmens (ein Abfluss). Eine Pro-forma-Kapitalflussrechnung prognostiziert diese Einnahmen und Ausgaben für ein Unternehmen über einen bestimmten Zeitraum.

Die Prognosen aus den Umsatz-, Ertrags- und Cashflow-Prognosen werden kombiniert, um eine Pro-forma-Bilanz zu erstellen. Dieses Dokument bietet einen umfassenden Überblick über die zukünftigen Assets, Verbindlichkeiten und das Eigenkapital eines Unternehmens.

Beispielsweise könnte dies den Produktbestand (ein Asset), Verbindlichkeiten gegenüber Lieferanten (eine Verbindlichkeit) und Stammaktien (Eigenkapital) umfassen. Dies ermöglicht einen detaillierten Einblick in die voraussichtliche Finanzlage eines Unternehmens.

Die beiden wichtigsten Arten von Finanz-Forecasting sind quantitativ und qualitativ. Unternehmen nutzen üblicherweise eine Kombination beider Prognosemethoden.

Quantitative Forecasts nutzen historische Daten, um vorherzusagen, was in Zukunft wahrscheinlich passieren wird. So können beispielsweise die Umsatzzahlen des letzten Quartals zur Schätzung der Einnahmen für das nächste Quartal herangezogen werden. Sie stützen sich stark auf Statistiken und mathematische Modelle, um zu prognostizieren, wie sich Trends und Muster auf die zukünftige Leistung auswirken werden.

Die folgenden sind gängige quantitative Methoden:

• Gerade Linie: Diese einfache Methode geht davon aus, dass die historische Wachstumsrate eines Unternehmens sich auf dem gleichen Weg fortsetzen wird, wie eine gerade Linie. Wenn ein Unternehmen beispielsweise in den letzten zwei Jahren eine Wachstumsrate von 4 % verzeichnete, würde die lineare Methode für das nächste Jahr erneut ein Wachstum von 4 % prognostizieren. Für stabile Märkte gilt es als effektiv, für Märkte mit häufigen Veränderungen oder Volatilität hingegen als weniger zuverlässig.

• Gleitender Durchschnitt: Im Gegensatz zu einem linearen Trend glättet die Methode des gleitenden Durchschnitts Schwankungen in den Geschäftsdaten im Zeitverlauf. Dieser Prozess wird durchgeführt, indem die Ergebnisse vergangener Perioden gemittelt werden und dieser Durchschnitt zur Prognose zukünftiger Ergebnisse verwendet wird. Beispielsweise könnte der Aktienkurs des nächsten Monats anhand des durchschnittlichen Aktienkurses der letzten fünf Monate geschätzt werden.

• Lineare Regression: Diese Methode nutzt die Regressionsanalyse, um die Beziehung zwischen einer unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen zu verstehen. Sie könnte beispielsweise zeigen, wie die Werbeausgaben (unabhängige Variable) mit dem monatlichen Umsatz (abhängige Variable) zusammenhängen. Dieser Ansatz kann ein Unternehmen dabei unterstützen, zukünftige Umsatzerlöse auf Grundlage der erwarteten Werbeausgaben zu prognostizieren.

Im Gegensatz zur quantitativen Methode, die sich auf Statistiken stützt, verwendet qualitatives Forecasting menschliches Urteilsvermögen und Meinungen als Grundlage für ihre Vorhersagen. Es ist hilfreich in Situationen, in denen keine historischen Daten verfügbar sind, wie zum Beispiel bei der Markteinführung eines neuen Produkts oder der Gründung eines Start-up-Unternehmens.

Gängige qualitative Analysemethoden umfassen die hier beschriebenen Techniken:

• Marktforschung: Verbraucherumfragen und Fokusgruppen sowie Wettbewerbsanalysen sind gängige Methoden, die Unternehmen zur Durchführung von Marktforschung einsetzen. Die von ihnen gesammelten Daten können ihnen dabei helfen, zukünftige Marktbedingungen wie Verbraucherverhalten, Nachfrage, Preisvorstellungen und Strategien der Wettbewerber zu antizipieren.

• Expertenmeinung: Diese Methode stützt sich auf das Fachwissen von Experten innerhalb und außerhalb eines Unternehmens, wie beispielsweise Führungskräften, Vertriebsteams, Finanzanalysten und Branchenanalysten. Meinungen werden in der Regel durch Umfragen, Interviews oder Ausschüsse gesammelt und anschließend zu Prognosen zusammengefasst.

• Delphi-Methode: Die Delphi-Methode ist ein System, das darauf ausgelegt ist, die Forecasting-Genauigkeit von Expertenmeinungen zu erhöhen. Dabei werden in mehreren Runden Expertenmeinungen gesammelt, analysiert und verfeinert, um schrittweise einen Konsens zu erzielen. Da dies wiederholtes Feedback erfordert, ist es oft teurer und zeitaufwändiger als andere qualitative Methoden.

Finanz-Forecasts sagen zukünftige finanzielle Ergebnisse voraus. Die Finanzmodellierung hilft Unternehmen, ihre Strategie auf der Grundlage dieser Vorhersagen zu entwickeln.

Mit anderen Worten: Prognosen bieten eine Grundlage für mathematische Modelle (oft in Excel), die die Ergebnisse verschiedener Szenarien analysieren und vorhersagen. Wenn zum Beispiel eine Finanzprognose den Umsatz des nächsten Monats vorhersagt, kann ein Finanzmodell prognostizieren, wie sich eine Preiserhöhung auf diese Zahl auswirken würde.

Finanz-Forecasting und Budgetierung sind eng miteinander verknüpft, aber unterschiedliche Prozesse. Budgets bieten in der Regel eine statische Roadmap dafür, wie ein Unternehmen die erwarteten Einnahmen und Ressourcen während eines Geschäftsjahres zuweist.

Der Finanzprognoseprozess ist dynamischer und prognostiziert zukünftige Ergebnisse sowohl kurz- als auch langfristig. Finanzprognosen für Einnahmen, Cashflow und Ausgaben sind für die Erstellung realistischer und zuverlässiger Budgets unerlässlich.

Viele Unternehmen setzen mittlerweile KI-gestützte Finanzprognosetools ein, um vergangene Leistungen zu analysieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Laut einer Umfrage des IBM Institute of Business Value unter 300 Finanzvorständen geben 58 % an, dass sie derzeit traditionelle künstliche Intelligenz (KI) für Prognosen und Modellierungen einsetzen. Unterdessen geben 42 % an, dass sie in Zukunft generative KI für Forecasting und Modellierungen einsetzen wollen.

Zu den Vorteilen des Einsatzes von KI für finanzielles Forecasting gehören folgende Hauptvorteile:

• Forecasting in Echtzeit: KI-Forecasting-Modelle können interne und externe Datenquellen analysieren, um auf der Grundlage der neuesten Marktveränderungen Echtzeitprognosen zu erstellen.

• Automatisierte Berichterstellung: KI kann die Erstellung von Finanzprognosen mithilfe von Prompts in natürlicher Sprache automatisieren und so die für die Berichterstellung benötigte Zeit von Tagen auf Minuten reduzieren.

• Präzise Vorhersagen: KI kann Muster, Trends und Ausreißer in riesigen Datenmengen aufdecken, die mit herkömmlichen Methoden schwer oder zeitaufwändig zu entdecken wären.

• Risikoerkennung: KI kann frühzeitig vor Datenmustern warnen, die finanzielle Risiken darstellen könnten, wie beispielsweise betrügerische Transaktionen oder Störungen in der Lieferkette.