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財務予測は、稼働率を調整するための予想売上の予測、予算管理の一環など、さまざまな理由で実行されます。債権者は、初期および継続的な信用分析を行う際に、しばしば過去および過去の財務諸表の両方を要求します。予測財務諸表はまた、財務報告、不動産計画、M&A、あるいは企業訴訟に必要となる可能性がある事業評価の準備にも使用されます。財務予測の作成には複雑な分析が必要であり、それにはいくつかの制限と課題があります。
履歴データの精度
財務予測は、多くの場合、将来の代用として過去の結果を使用して実行されます。これを行うには、過去の損益計算書および貸借対照表項目を成長傾向などの傾向について分析し、これらの数値を今後適用します。たとえば、ある会社が過去5年間で年間平均5％の安定した成長を達成した場合、来年の売上は5％の成長率で予測できます。広く使用されていますが、このアプローチには問題があります。会社の業績が年々不規則である場合、過去の平均は将来に良い指標を提供しないかもしれません。会社が新興企業である場合、過去の結果はまったく利用できないかもしれません。さらに、外部市場の状況は、過去の結果を分析することによっては捉えられないような方法で財務結果に影響を及ぼす可能性があります。
時間枠
時間枠が長いほど、業績を正確に予測することは難しくなります。来年度の業績を予測することは、今後10年間の数値を予測することほど難しくありません。たとえば、10年間の財務予測を作成しながら5年間の履歴データを使用して傾向を推定している場合、5年間の傾向の適用可能性は10年間に低下する可能性があります。時間が経過するにつれて、会社の財務結果に影響を与える可能性のあるイベントが発生する可能性が高まります。市場占有率が増減したり、経済状況が大幅に変化することがあります。一般的な規則として、短い予測期間はより正確です。
入力データに関する問題
過去のデータを使用する以外に、予測は線形分析を使用して実行されることが多く、将来の財務実績を、基礎となる財務数値と相関するさまざまな従属変数に結び付けます。これは非常に問題がある可能性があります。式garbage in、garbage outで最もよく捉えられます。予測の信頼性は、それを計算するために使用された入力と同じくらい優れています。これは、データの収集または解釈の誤り、または予測モデルへのデータ入力の人的ミスによるエラーの余地を残します。また、人間には、予測の結果について素因のある概念によって予測者の判断がゆがめられるときに発生する、確認の偏りなどのさまざまな偏りがあります。これにより、フォアキャスターは関連性の低いデータ項目を強調しすぎたり、その逆のことが起こる可能性があります。
予見できない出来事
定量的および定性的予測方法を完全に実行したとしても、予測不可能な予測は不可能です。これらの要素は本質的に異なる可能性がありますが、競争、経済、および市場への外部からの衝撃に基づくリスクになる可能性があります。たとえば、長年の成長の後、BlockbusterはNetflixのパフォーマンスに目がくらんでいました。Netflixは、Blockbusterの市場シェアと売上を急速に低下させました。小売店は新しい場所を開拓し、直接の競争相手を路上に広げて販売と収益に影響を与えるためだけに、強い財務成長を予測することができます。
さらに、Black Swanのイベントは、よく準備された財務予測を時代遅れにする可能性があります。 Black Swanイベントは3つの要因を示す、非常にありそうにない発生です - 人々はそのようなイベントの発生を想像することができなかったので、予測することは不可能であり、大きな影響を与えます。