Hva er Rolling Forecast?
Rullende prognose er et økonomisk modelleringsverktøy som brukes av ledelsen, og som hjelper organisasjonen til kontinuerlig å forutsi sin tilstand over en bestemt tidshorisont. for eksempel, hvis den er utarbeidet for en periode på tolv måneders rullende periode, tar den hensyn til neste tolv måneder for prognose så snart de faktiske dataene på en måned er avsluttet.
Komponenter
# 1 - Tidsramme
Enhver virksomhet mens de utarbeider en rullerende prognosemodell, må bestemme om de vil oppdatere prognosedataene ukentlig, månedlig eller kvartalsvis, ettersom det er en tidkrevende og skremmende oppgave å analysere de faktiske resultatene med prognosen og deretter oppdatere prognosene for neste periode. I de fleste tilfeller er dette utarbeidet over en periode på tolv måneder.
# 2 - Drivere
Prognosen må omfatte sjåførene og ikke bare antall totale inntekter eller utgifter. La oss forstå dette med et eksempel - hvis et bilproduserende selskap ønsker å gjøre en rullende prognose for inntektene. Den må inkludere antall og salgspris på modellen, som selger mest og skaper maksimal inntekt.
Så neste gang, når det er en økning i inntektene, bør den kunne forklare om økningen skyldes en økning i salgspris eller ekstra solgte mengder. På samme måte, hvis det er en nedgang i inntektene, bør den forklare om nedgangen skyldes tilbudte rabatter eller færre solgte mengder.
# 3 - Variansanalyse
Etter at regnskapene er utarbeidet i en måned, må resultatene sammenlignes med forventede tall, og avhengig av resultatet av avviksanalysen; passende endringer bør gjøres i neste prognoseperiode. For eksempel - hvis et teleselskap har spådd at det må betale et leiegebyr på 25.000 dollar hver måned, og på grunn av integrasjon og nylig oppkjøp, har det sluttet å ta tjenester fra det tårnet. Disse $ 25.000 bør ekskluderes fra de neste månedens forventede utgifter.
# 4 - Datakilde
Når prognosen er utarbeidet, må datakilden være fri for skjevhet og bør inkluderes etter en grundig analyse fordi bonusene til seniorledelsen er knyttet til deres avdelingsprestasjoner, slik at en partisk leder kan gi et veldig konservativt antall for prognoser og deretter overstige de forventede tallene i faktiske resultater, noe som vil føre til uetisk praksis. Også de prognostiserte tallene må ikke komme fra noen som ikke forstår hele prosessen og kan gi noen prognostiserte tall umulige å oppnå.
# 5 - Mål og toppledelse
Den rullende prognosemodellen innebærer mye analyse og hyppige endringer i de forventede tallene og rask beslutningstaking. Denne modellen trenger definitivt støtte fra toppledelsen for vellykket implementering, og den bør tilpasses organisatoriske mål.
Rolling Forecast Eksempel
- Vennligst vurder tabellene nedenfor i en fortsettelse som viser tallene for perioden januar 2019 til mars 2020. Hvis vi mener at X Ltd. har utarbeidet en rullerende prognose for en periode på tolv måneder, vil X Ltd. i utgangspunktet utarbeide prognosedata for Jan - Desember 2019 periode.
- Så snart finansrapportene er klare for januar 2019, bør det sammenlignes med prognostiserte data, og avvik bør tas i betraktning for fremtidige periodes innganger.
- Etter faktiske resultater fra januar 2019 vil tabellen vise prognosetallene for perioden februar 2019 til januar 2020. Når de faktiske tallene for februar og mars 2019 er ute, viser den rullende prognosemodellen prognosen fra 19. mars til 20. februar etter resultatene fra februar og prognosen fra 19. april til 20. mars etter resultatene fra 19. mars.
For detaljerte beregninger, se dette excel-arket.
Fordeler
- Det tar månedlige endringer i betraktning som er avgjørende for risikovurderingen
- Hjelpsom seniorledelse i beslutningsprosesser
- Det hjelper med å sette opp et ordentlig team for økonomisk planlegging og analyse
- Fremhever nøkkelfaktorene og endringene hver måned
- Skaper ikke press for å utarbeide den komplette årlige prognosen etter årsskiftet, ettersom de neste 12 måneders prognosetall alltid er tilgjengelige
- Den holder rede på viktige drivere som er kritiske for suksessen til enhver organisasjon
Ulemper
- Det er en tidkrevende prosess
- Mange organisasjoner synes det er utfordrende å implementere
- Hyppige endringer er utfordrende å behandle periode over periode
Poeng å merke seg
I dag, med utviklingen av et datastyrt regnskapssystem, er det enkelt og raskt å forberede rullende prognosetall og kontobøker, ettersom alle avdelingene er koblet sammen gjennom ERP - Enterprise Resource Planning-systemer. En organisasjon må alltid overvåke og analysere rullerende prognosetall med faktiske økonomiske resultater for å gjennomføre eventuelle endringer. Simuleringsprosessen skal også kjøres med den maksimale variabelen for å forstå effekten av endringer i en variabel på endelige tall.
Konklusjon
Rullende prognose, ifølge en undersøkelse, brukes fortsatt av bare 42% av organisasjonen, og resten bruker igjen en statisk prognosemetode, som utarbeides en gang i året, og det gjøres ikke hyppige endringer. Så vi forstår her at implementering og utarbeidelse av en slik modell er en tøff oppgave. Imidlertid kan det som sine egne eksklusive fordeler, som er en vesentlig del av enhver forretningsenhet i dagens stikkende konkurranse der informasjon går i lett hastighet og riktig beslutning til rett tid, gjøre underverker. Så, en organisasjon etter en grundig analyse bør gå til en rullende prognosemodell fra en statisk.
