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Guide
Guide des leaders FP&A :
comment effectuer ses prévisions en 2024
Votre guide complet pour réussir votre forecast financier. Tout ce que vous devez savoir sur les approches de prévision traditionnelles vs rolling forecast, pourquoi utiliser les nouvelles solutions EPM, comment construire son forecast etc...
Sommaire
01. Prévisions traditionnelles vs. rolling forecast
L'objectif principal des prévisions financières est de prévoir les résultats financiers futurs à l'aide de divers éléments, notamment des données historiques sur les entreprises, les tendances du marché, des hypothèses économiques et les attentes des clients afin de fournir une estimation de ce qui se passera dans le futur. Pour être efficaces, les prévisions doivent soutenir la prise de décisions adaptatives afin de tenir compte de l'évolution des conditions du marché, de l'évolution de l'économie mondiale et des événements imprévus.
Par le passé, les prévisions étaient généralement établies en même temps que le budget et couvraient la même période. Le problème est que les prévisions deviennent rapidement obsolètes et ne permettent pas aux organisations de s'adapter au changement.
Par conséquent, la pratique courante consiste désormais à adopter un modèle de prévisions glissantes, c'est-à-dire à établir des prévisions pour une période déterminée dans le futur, puis à les mettre à jour régulièrement (le plus souvent tous les mois ou tous les trimestres). De cette façon, vous avez toujours une vision de l'avenir qui reflète les conditions commerciales d'aujourd'hui.
Étant donné que les prévisions sont censées être une prédiction aussi précise que possible de l'avenir, les données réelles passées peuvent entraîner une modification des prévisions futures. Par exemple, si les recettes ont tendance à diminuer au cours du premier semestre, il peut être nécessaire d'ajuster également à la baisse les prévisions pour le second semestre si l'on considère que la tendance est une bonne indication de l'avenir.
Les prévisions s'effectuent sur un support dynamique, destiné à être modifié en fonction des conditions du marché. La comparaison avec les données réelles est un bon baromètre. Un bon exemple de rolling forecast serait un 3+9 : trois mois de données réelles, suivis de neuf mois de données prévisionnelles (le tout au sein d'un même tableau).
La fréquence des mises à jour et la durée des prévisions dépendent de trois facteurs propres à l'organisation : la rapidité avec laquelle les conditions du marché sont susceptibles d'évoluer pour votre organisation, votre taux de croissance et les ressources internes dont vous disposez.
02. Comment sont établies les prévisions
Les prévisions financières se concentrent généralement sur la prévision des revenus, des coûts et des retours sur investissement à court terme. Les méthodes d'élaboration des prévisions financières font appel à des approches analytiques quantitatives, telles que la modélisation financière et les statistiques, ainsi qu'à des approches qualitatives fondées sur des observations et des jugements élaborés au sein du département financier.
Les prévisions financières sont souvent établies sur la base d'un ensemble standard de composants, qui peut inclure :
Prévision des dépenses et du coût des biens vendus
Prévision des marges, des profits et des pertes
Revenue forecasting
Cash flow forecasting
Balance sheet forecasting
Capital investment/expenditure forecasting
03. Methodologies used for forecasting
Many organizations’ initial approaches to financial forecasting include using pro forma statements modeled after income statements, balance sheets, and cash flow statements. Pro forma forecasting of these statements can provide a picture of the organization’s financial health and future performance, as impacted by changes in economic and market conditions. Most organizations run multiple scenarios based on different market and economic assumptions to provide alternative views of future performance.
Quantitative methods are used extensively in producing financial forecasts. They form the basis of scenario planning, where models are prepared that model the impact of market, economic, and internal factors. While they are used extensively in forecasting, it must be understood that additional factors that influence performance can't be quantified and many organizations adjust their forecasts to use qualitative approaches, relying on expert knowledge and experience to predict performance rather than historical numerical data.
The Harvard Business School has identified seven quantitative approaches that are used in financial forecasting that must be considered:
- Percent of Sales: Calculate future forecasts using a percentage of sales approach. This would include modeling forecasts using the cost of goods sold, which is typically based on a percentage of sales revenue.
- Straight Line: Forecast using assumptions about historical growth rates that will remain constant. A good place to start with a forecast, however, does not take into consideration market, economic and supply chain issues.
- Moving Average: Forecast using a weighted average of prior periods, such as building a forecast by averaging the previous quarter performance. This is an underlying approach in rolling forecasts.
- Simple Linear Regression: Forecast metrics based upon the relationship between dependent and independent variables.
- Multiple Linear Regression: Forecast metrics based upon two or more variables impacting a company’s performance. The ability to account for several variables that affect performance should lead to a more accurate forecast.
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