Как сделать прогноз выручки

Обновлено: 08.01.2025

Бюджетные прогнозы редко сбываются, потому что управленцы совершают одну и ту же ошибку: берут за отправную точку расчётов бухгалтерскую прибыль и выручку. Даже финансисты забывают, что часть доходов, заложенных в прогноз, будет вымываться за счёт инвестиций в капитальные затраты и оборотный капитал. Ещё в расчётах редко учитывают амортизацию как дополнительный источник денежного потока

Бюджетные прогнозы редко сбываются, потому что управленцы совершают одну и ту же ошибку: берут за отправную точку расчётов бухгалтерскую прибыль и выручку. Даже финансисты забывают, что часть доходов, заложенных в прогноз, будет вымываться за счёт инвестиций в капитальные затраты и оборотный капитал. Ещё в расчётах редко учитывают амортизацию как дополнительный источник денежного потока.

На самом деле вне зависимости от страны, региона и специфики бизнеса основной ценностью для компании является чистый денежный поток, дисконтированный на альтернативную стоимость капитала.

Недавно один региональный поставщик сварочных материалов попросил меня помочь в оценке нового бизнес-проекта — компания прочно стояла на ногах в своём регионе и готова была инвестировать в развитие. Было несколько вариантов: выйти на новый рынок, вложиться в собственное производство или запустить новый продукт.

Компания пришла ко мне с готовыми сценариями инвестиций. Но, что меня удивило, в расчётах не учитывалось снижение стоимости денег со временем. Каждый миллион рублей, который планировалось заработать через определённое время, в ценах на момент расчёта уже стоил дешевле.

Когда мы продисконтировали денежный поток и просчитали вложения для каждой инвестиционной стратегии, проблема выбора разрешилась: в работу имело смысл запустить только один проект.

Шаг 1. Считаем доходы и расходы проекта

Любую бизнес-идею можно упаковать в таблицу с цифрами.

Выполните расчёт предполагаемых продаж. Вам потребуются экспертные мнения и расчёты ваших продажников, маркетологов, специалистов по продуктам.

Далее — затраты, относимые на проект, которые уменьшают доход. Также нужно учесть налог на прибыль, относящийся к доходам проекта.

Поэтому первое действие в управлении финансами – это ПРОГНОЗ! Именно он станет основой наших планов.

Пример 1 — Бюджет расходов и доходов. Основа финансового контроллинга.

А наш план выполнится, если выполнится главное – его доходная часть.

Вы не верите в прогнозы?! В прогнозы продаж, выручки? Значит, Вы относитесь к значимому большинству руководителей и/или бизнесменов, которые не знают:

1. Что прогноз — это просто
2. Как делать прогноз правильно
3. Что прогноз — это не клятва, и погрешность допустима
4. Что настоящий бизнес без прогнозов жить не может!

Влачить существование – может, тут Вы правы!

Многие из вас скажут, у нас прогнозировать выручку невозможно, т.к.:

Для любого бизнеса утверждение – у нас прогнозировать выручку невозможно — вредно и неправильно по двум основным причинам:

Для 90% предприятий очень просто добиться прогноза с погрешностью 2%-8%! Надо только знать, как это делать. Не верите? ПРОВЕРЬТЕ ЛИЧНО.

Важный Финансовый ПОСТУЛАТ. Прогнозы нужно делать по интегральному показателю, т.е. по сумме нарастающим итогом, а не по одномоментным показателям. Это означает, что выручка прогнозируется по кассе нарастающим итогом.

На этом простом графике изображено: (1) выручка каждого дня и (2) выручка нарастающим итогом. Достаточно взглянуть на график и сразу видно каков будет прогноз продаж.

Пример 2 — Прогноз выручки.

Для компаний, у которых 1-7 поступлений в месяц, – метод прогноза будет описан в следующих уроках.

А теперь ГЛАВНОЕ! Для чего эти прогнозы нужны Вам?

Три минуты в день для действия по введению одного числа выручки и получения прогноза выручки предприятия! Это первое и важнейшее действие для формирования своего лучшего финансового будущего! Это время должен найти самый занятый собственник и/или руководитель.

Ежедневно осуществляйте прогноз выручки и сверяйте с планом!
Это лучшая мотивация к действию и к принятию своевременных правильных решений.

В прошлой главе был проведен финансовый анализ оцениваемого предприятия (Белгородский хладокомбинат), и следующим шагом будет выполнение прогноза компонентов денежного потока.

В качестве прогнозируемых элементов денежного потока мы берем следующие показатели оцениваемого предприятия:

• - выручка;
• - себестоимость;
• - валовая прибыль;
• - коммерческие и управленческие расходы; - проценты к получению и уплате;
• - прочие доходы и расходы - прибыль до налогообложения - налог на прибыль.

Методом дисконтирования денежных потоков мы устанавливаем, что прогнозный период будет взять 5 лет.

Величину выручки профессиональные оценщики исходят из анализа информации предоставленной клиентом (финансовые показатели предприятия,

Бизнес планы, запланированные объемы производства продукции), макроэкономического анализа предприятия в отрасли (объемы рынка, спрос на продаваемую продукцию, конкурентоспособность и уровень цен).

Изменение выручки на предприятие за прошедшие годы представлено в таблице 21.

Таблица 21. Темп роста выручки

Прогнозируя выручку предприятия, мы будем исходить из данных горизонтального анализа и анализа рынка. На основе имеющихся данных мы получаем формулу прогноза выручки:

где - Rt - величина выручки в прогнозном периоде; Rt-1 - выручка за прошедший прогнозный период; kg - средневзвешенный темп роста; b - коэффициент торможения.

Средневзвешенный темп роста берется, как темп роста выручки за анализируемый период, которому даются удельные веса, при этом удельный вес придается по убыванию, начиная с последнего прошедшего года.

Коэффициент торможения же, находится как отношение средневзвешенного темпа роста выручки к выручке за последний год в анализируемом периоде.

Формула коэффициента торможения будет выглядит так:

где kg - средневзвешенный темп роста;

R_t-1 - выручка за прошедший прогнозный период;

Формула средневзвешенного темпа роста представлена в формуле:

где K_t - темп роста выручки в t году анализируемого периода; t - год анализируемого периода;

n - продолжительность анализируемого периода в годах.

Определяя средневзвешенный темп роста выручки, мы получаем следующие расчеты:

g = (0,12/6) + 3 + (0,11/6)+ 2 + (0,10/6) 1 = 0,11

Получается, подставив полученные данные в исходную формулу прогноза выручки, мы получим прогноз выручки на 2016 год:

R₂₀₁₆=1071505 (1+ 0,11 (0,11/0,12) (1-1) ) = 1192876 тыс. руб.

Следуя по данной формуле, мы можем спрогнозировать выручку на последующие года.

Таблица 22. Прогноз выручки

Где С/стt - себестоимость в прогнозируемом периоде;

С/стt-1 - себестоимость в последнем году анализируемого периода.

Таблица 23. Прогноз себестоимости

Расчет валовой прибыли прогнозируемого периода мы можем рассчитать, как разность прогнозируемой выручки к себестоимости.

Прогнозирование коммерческих и управленческих расходов происходит по аналогичной формуле:

где Se_t - коммерческие расходы в прогнозном периоде;

Se_t-1 - коммерческие расходы в последнем году анализируемого периода; Me_t - управленческие расходы в прогнозном периоде;

Me_t-1 - управленческие расходы в последнем году анализируемого периода.

Исходя из полученных прогнозируемых данных, мы можем получить прибыль от продаж.

Таблица 24. Прогноз прибыли от продаж

Прибыль от продаж

Следующим этапом мы можем спрогнозировать проценты к получению и уплате в прогнозируемом периоде предприятия.

где Ir_t - проценты к получению в прогнозном периоде;

Ir_t-1 - проценты к получению в последнем году анализируемого периода; Pp_t - проценты к уплате в прогнозном периоде;

Pp_t-1 - проценты к уплате в последнем году анализируемого периода.

Также не обходимо спрогнозировать прочие расходы и прочие доходы оцениваемого предприятия.

где Oi_t - прочие доходы в прогнозном периоде;

Oi_t-1 - прочие доходы в последнем году анализируемого периода; Oc_t - прочие расходы в прогнозном периоде;

Oc_t-1 -прочие расходы в последнем году анализируемого периода.

Высчитав из полученных прогнозируемых данных прибыль до налогообложения, мы можем рассчитать налог на прибыль. Так как в российском налогообложении, налогом на прибыль облагается не вся прибыль, а которую мы можем отобразить, применение стандартной ставки налога на прибыль 20 % будет неверно, поэтому рассчитав на основе анализируемых данных, были проанализированы налог на прибыль предприятия за анализируемый период, были рассчитаны ставки налогов на прибыль, и на основе была выведена средняя ставка налога на прибыль 28%.

Исходя из приведенных формул прогноза компонентов прибыли, мы можем представить все прогнозируемые данные в таблице 25.

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Постановка задачи

Исходные данные

Для начала, давайте определимся, какие у нас есть исходные данные и что нам нужно получить на выходе. Фактически, все что у нас есть, это некоторые исторические данные. Если мы говорим о прогнозировании продаж, то историческими данными будут продажи за предыдущие периоды.

Примечание. Собранные в разные моменты времени значения одной и той же величины образуют временной ряд. Каждое значение такого временного ряда называется измерением. Например: данные о продажах за последние 5 лет по месяцам — временной ряд; продажи за январь прошлого года — измерение.

Составляющие прогноза

Следующий шаг: давайте определимся, что нам нужно учесть при построении прогноза. Когда мы исследуем наши данные, нам необходимо учесть следующие факторы:

• Изменение нашей пронозируемой величины (например, продаж) подчиняется некоторому закону. Другими словами, в временном ряде можно проследить некую тенденцию. В математике такая тенденция называется трендом.
• Изменение значений в временном ряде может зависить от промежутка времени. Другими словами, при построении модели необходимо будет учесть коэффициент сезонности. Например, продажи арбузов в январе и августе не могут быть одинаковыми, т.к. это сезонный продукт и летом продажи значительно выше.
• Изменение значений в временном ряде периодически повторяется, т.е. наблюдается некоторая цикличность.

Эти три пункта в совокупность образуют регулярную составляющую временного ряда.

Примечание. Не обязательно все три элемента регулярной составляющей должны присутствовать в временном ряде.

Однако, помимо регулярной составляющей, в временном ряде присутствует еще некоторое случайное отклонение. Интуитивно это понятно — продажи могут зависеть от многих факторов, некоторые из которых могут быть случайными.

Вывод. Чтобы комплексно описать временной ряд, необходимо учесть 2 главных компонента: регулярную составляющую (тренд + сезонность + цикличность) и случайную составляющую.

Виды моделей

Следующий вопрос, на который нужно ответить при построении прогноза: “А какие модели временного ряда бывают?”

Обычно выделяют два основных вида:

• Аддитивная модель: Уровень временного ряда = Тренд + Сезонность + Случайные отклонения
• Мультипликативная модель: Уровень временного ряда = Тренд X Сезонность X Случайные отклонения

Иногда также выделают смешанную модель в отдельную группу:

• Смешанная модель: Уровень временного ряда = Тренд X Сезонность + Случайные отклонения

Классический вариант такой:
— Аддитивная модель используется, если амплитуда колебаний более-менее постоянная;
— Мультипликативная – если амплитуда колебаний зависит от значения сезонной компоненты.

Решение задачи с помощью Excel

Итак, необходимые теоретические знания мы с вами получили, пришло время применить их на практике. Мы будем с вами использовать классическую аддитивную модель для построения прогноза. Однако, мы построим с вами два прогноза:

1. с использованием линейного тренда
2. с использованием полиномиального тренда

Во всех руководствах, как правило, разбирается только линейный тренд, поэтому полиномиальная модель будет крайне полезна для вас и вашей работы!

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Модель с линейным трендом

Пусть у нас есть исходная информация по продажам за 2 года:

Учитывая, что мы используем линейный тренд, то нам необходимо найти коэффициенты уравнения

• y — значения продаж
• x — номер периода
• a — коэффициент наклона прямой тренда
• b — свободный член тренда

Рассчитать коэффициенты данного уравнения можно с помощью формулы массива и функции ЛИНЕЙН. Нам необходимо будет сделать следующую последовательность действий:

1. Выделяем две ячейки рядом
2. Ставим курсор в поле формул и вводим формулу =ЛИНЕЙН(C4:C27;B4:B27)
3. Нажимаем Ctrl+Shift+Enter, чтобы активировать формулу массива

На выходе мы получили 2 числа: первое — коэффициент a, второе — свободный член b.

Теперь нам нужно рассчитать для каждого периода значение линейного тренда. Сделать это крайне просто — достаточно в полученное уравнение подставить известные номера периодов. Например, в нашем случае, мы прописываем формулу =B4*$F$4+$G$4 в ячейке I4 и протягиваем ее вниз по всем периодам.

Нам осталось рассчитать коэффициент сезонности для каждого периода. Учитывая, что у нас есть исторические данные за два года, разумно будет учесть это при расчете. Можем сделать следующим образом: в ячейке J4 прописываем формулу =(C4+C16)/СРЗНАЧ($C$4:$C$27)/2 и протягиваем вниз на 12 месяцев (т.е. до J15).

Что нам это дало? Мы посчитали, сколько суммарно продавалось каждый январь/каждый февраль и так далее, а потом разделили это на среднее значение продаж за все два периода.

То есть мы выяснили, как продажи двух январей отклонялись от средних продаж за два года, как продажи двух февралей отклонялись и так далее. Это и дает нам коэффициент сезонности. В конце формулы делим на 2, т.к. в расчете фигурировало 2 периода.

Примечание. Рассчитали только 12 коэффициентов, т.к. один коэффициент учитывает продажи сразу за 2 аналогичных периода.

Итак, теперь мы на финишной прямой. Нам осталось рассчитать тренд для будущих периодов и учесть коэффициент сезонности для них. Давайте амбициозно построим прогноз на год вперед.

Сначала создаем столбец, в котором прописываем номера будущих периодов. В нашем случае нумерация начинается с 25 периода.

Далее, для расчета значения тренда просто прописываем уже известную нам формулу =L4*$F$4+$G$4 и протягиваем вниз на все 12 прогнозируемых периодов.

И последний штрих — умножаем полученное значение на коэффициент сезонности. Вуаля, это и есть итоговый ответ в данной модели!

Модель с полиномиальным трендом

Конструкция, которую мы только что с вами построили, достаточно проста. Но у нее есть один большой минус — далеко не всегда она дает достоверные результаты.

Посмотрите сами, какая модель более точно аппроксимирует наши точки — линейный тренд (прямая зеленая линия) или полиномиальный тренд (красная кривая)? Ответ очевиден. Поэтому сейчас мы с вами и разберем, как построить полиномиальную модель в Excel.

Пусть все исходные данные у нас будут такими же. Для простоты модели будем учитывать только тренд, без сезонной составляющей.

Для начала давайте определимся, чем полиномиальный тренд отличается от обычного линейного. Правильно — формой уравнения. У линейного тренда мы разбирали обычный график прямой:

У полиномиального тренда же уравнение выглядит иначе:

где конечная степень определяется степенью полинома.

Т.е. для полинома 4 степени необходимо найти коэффициенты уравнения:

Согласитесь, выглядит немного страшно. Однако, ничего страшного нет, и мы с легкостью можем решить эту задачку с помощью уже известных нам методов.

Кстати говоря, мы можем легко сами себя проверить. Давайте построим график наших продаж и добавим к нему полиномиальный тренд.

Теперь вы наглядно можете видеть, как рассчитанный тренд аппроксимирует исходные данные и как выглядит само уравнение. Можно сравнить уравнение на графике с вашими коэффициентами. Сходится? Значит сделали все верно!

Помимо всего прочего, вы можете сразу оценить точность аппроксимации (не полностью, но хотя бы первично). Это делается с помощью коэффициента R^2. Тут у вас снова есть два пути:

Заключение

Мы с вами подробно разобрали вопрос прогнозирования — изучили необходимые термины и виды моделей, построили аддитивную модель в Excel с использованием линейного и полиномиального тренда, а также научились отображать результаты своих вычислений на графиках. Все это позволит вам эффективно внедрять полученные знания на работе, усложнять существующие модели и уточнять прогнозы. Чем большим количеством методов и инструментов вы будете владеть, тем выше будет ваш профессиональный уровень и статус на рынке труда.

Автор: Алексанян Андрон, эксперт SF Education

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Читайте также:

  
• Как сделать продувание ушей дома
  
• Как сделать нишу с подсветкой в натяжном потолке
  
• Как сделать из турбулентного потока ламинарный
  
• Как сделать куриные котлеты сочными и мягкими на сковородке из фарша без хлеба
  
• Как сделать копировать как путь