Бизнес план прогноз продаж таблица

Введение

Целью анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия является оценка его текущего финансового состояния, а также определение того, по каким направлениям нужно вести работу по улучшению этого состояния. При этом желательным полагается такое состояние финансовых ресурсов, при котором предприятие, свободно маневрируя денежными средствами, способно путем эффективного их использования обеспечить бесперебойный процесс производства и реализации продукции, а также затраты по его расширению и обновлению. Таким образом, внутренними по отношению к данному предприятию пользователями финансовой информации являются работники управления предприятием, от которых зависит его будущее финансовое состояние.

Вместе с тем, финансовое состояние – это важнейшая характеристика экономической деятельности предприятия во внешней среде. Оно определяет конкурентоспособность предприятия, его потенциал в деловом сотрудничестве, оценивает, в какой степени гарантированы экономические интересы самого предприятия и его партнеров по финансовым и другим отношениям. Поэтому можно считать, что вторая основная задача анализа – показать состояние предприятия для внешних потребителей, количество которых при развитии рыночных отношений значительно возрастает. Внешних пользователей финансовой информации можно разбить на две большие группы:

лица и организации, которые имеют непосредственный финансовый интерес – учредители, акционеры, потенциальные инвесторы, поставщики и покупатели продукции (услуг), различные кредиторы, работники предприятия, а также государство, прежде всего в лице налоговых органов. Так, в частности, финансовое состояние предприятия является главным критерием для банков при решении вопроса о целесообразности или нецелесообразности выдачи ему кредита, а при положительном решении этого вопроса – под какие проценты и на какой срок;
пользователи, имеющие косвенный (опосредованный) финансовый интерес, – аудиторские и консалтинговые фирмы, органы государственного управления, различные финансовые институты (биржи, ассоциации и т. д.), законодательные органы и органы статистики, пресса и информационные агентства.

Все эти пользователи финансовой отчетности ставят перед собой задачу провести анализ состояния предприятия и на его основе сделать выводы о направлениях своей деятельности по отношению к предприятию в ближайшей или долгосрочной перспективе. Таким образом, в подавляющем большинстве случаев, это будут выводы по их действиям в отношении данного предприятия в будущем, а поэтому для всех этих лиц наибольший интерес будет представлять будущее (прогнозное) финансовое состояние предприятия

Это объясняет чрезвычайную важность задачи определения прогнозного финансового состояния предприятия и актуальность вопросов, связанных с разработкой новых и улучшением существующих методов такого прогнозирования

Актуальность задач, связанных с прогнозированием финансового состояния предприятия, отражена в одном из используемых определений финансового анализа, согласно которому финансовый анализ представляет собой процесс, основанный на изучении данных о финансовом состоянии предприятия и результатах его деятельности в прошлом с целью оценки будущих условий и результатов деятельности. Таким образом, главной задачей финансового анализа является снижение неизбежной неопределенности, связанной с принятием экономических решений, ориентированных в будущее. При таком подходе финансовый анализ может использоваться как инструмент обоснования краткосрочных и долгосрочных экономических решений, целесообразности инвестиций; как средство оценки мастерства и качества управления; как способ прогнозирования будущих финансовых результатов. Финансовое прогнозирование позволяет в значительной степени улучшить управление предприятием за счет обеспечения координации всех факторов производства и реализации, взаимосвязи деятельности всех подразделений, и распределения ответственности.

Степень соответствия выводов, сделанных в ходе анализа финансового состояния предприятия, реальности в значительной степени определяется качеством информационного обеспечения анализа. Несмотря на массу критики в адрес бухгалтерской отчетности в нашей стране, у внешних по отношению к предприятию субъектов никакой другой информации, как правило, нет. Эти лица используют публикуемую информацию и не имеют доступа к внутренней информационной базе предприятия.

Шаг 5

Осталось оценить точность модели. Для этого будем использовать среднюю ошибку аппроксимации, которая поможет рассчитать ошибку в относительном выражении. Иными словами, это среднее отклонение расчетных значений от фактических, которое вычисляется по формуле:

yi — спрогнозированные уровни ряда,

yi* — фактические уровни ряда,

n — количество складываемых элементов.

Модель может считаться адекватной, если:

Итак, рассчитываем ошибку аппроксимации для нашего случая. Так как в основе нашего тренда лежит полином третьей степени, прогнозные значения начинают хорошо повторять фактические значения к концу 2016 года, думаю, я думаю, поэтому корректнее было бы рассчитать ошибку аппроксимации для значений 2017 года.

Сложив весь столбец с ошибками аппроксимации и поделив на 12, получаем среднюю ошибку аппроксимации 4,13%. Это значение меньше 15% и можем сделать вывод об адекватности модели.

Не забывайте, что прогнозы не бывают точными на 100%. Любые неожиданные внешние воздействия могут развернуть значения уровней ряда в неизвестном направлении ?

Полезные ссылки:

Ссылка на пример Google Sheets
Построение функции тренда в Excel. Быстрый прогноз без учета сезонности
Бывшев В.А. Эконометрика
Об авторе
Свежие записи

Екатерина ШиповаМагистр прикладной математики и информатики, веб-аналитик. Сертифицированный специалист Google Аnalytics и Яндекс.Метрика.

Did you find apk for android? You can find new Free Android Games and apps.

Особенности использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

Функция имеет следующую синтаксическую запись:

x – обязательный для заполнения аргумент, характеризующий одно или несколько новых значений независимой переменной, для которых требуется предсказать значения y (зависимой переменной). Может принимать числовое значение, массив чисел, ссылку на одну ячейку или диапазон;
известные_значения_y – обязательный аргумент, характеризующий уже известные числовые значения зависимой переменной y. Может быть указан в виде массива чисел или ссылки на диапазон ячеек с числами;
известные_значения_x – обязательный аргумент, который характеризует уже известные значения независимой переменной x, для которой определены значения зависимой переменной y.

Второй и третий аргументы рассматриваемой функции должны принимать ссылки на непустые диапазоны ячеек или такие диапазоны, в которых число ячеек совпадает. Иначе функция ПРЕДСКАЗ вернет код ошибки #Н/Д.
Если одна или несколько ячеек из диапазона, ссылка на который передана в качестве аргумента x, содержит нечисловые данные или текстовую строку, которая не может быть преобразована в число, результатом выполнения функции ПРЕДСКАЗ для данных значений x будет код ошибки #ЗНАЧ!.
Статистическая дисперсия величин (можно рассчитать с помощью формул ДИСП.Г, ДИСП.В и др.), передаваемых в качестве аргумента известные_значения_x, не должна равняться 0 (нулю), иначе функция ПРЕДСКАЗ вернет код ошибки #ДЕЛ/0!.
Рассматриваемая функция игнорирует ячейки с нечисловыми данными, содержащиеся в диапазонах, которые переданы в качестве второго и третьего аргументов.
Функция ПРЕДСКАЗ была заменена функцией ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН в Excel версии 2016, но была оставлена для обеспечения совместимости с Excel 2013 и более старыми версиями.
Для предсказания только одного будущего значения на основании известного значения независимой переменной функция ПРЕДСКАЗ используется как обычная формула. Если требуется предсказать сразу несколько значений, в качестве первого аргумента следует передать массив или ссылку на диапазон ячеек со значениями независимой переменной, а функцию ПРЕДСКАЗ использовать в качестве формулы массива.

Шаг 4

Имея рассчитанные значения S(t) и T(t) мы можем рассчитать прогнозные значения уровней ряда Y(t). Для этого накладываем уровни сезонности на тренд.

Теперь построим график известных значений Y(t) и спрогнозированных за 2018 год.

Вот мы и нашли спрогнозированные значения уровней продаж на 2018 год. Значения отражают возрастающую тенденцию и сезонные пики. Конечно, эти данные не дают 100% точности, ведь существует множество внешних воздействий, которые могут изменить направление тренда, поэтому к прогнозным значениям обычно строят доверительный интервал, это такой коридор, внутри которого могут колебаться прогнозные значения с заданной вероятностью (чаще всего выбирают 95%). Но об этом я расскажу в следующей статье.

Постановка задачки

Начальные данные

Для начала, давайте определимся, какие у нас есть начальные данные и что нам необходимо получить на выходе. Практически, все что у нас есть, это некие исторические данные. Если мы говорим о прогнозировании продаж, то историческими данными будут реализации за прошлые периоды.

Примечание. Собранные в различные моменты времени значения одной и той же величины образуют временной ряд. Каждое значение такового временного ряда именуется измерением. К примеру: данные о продажах за крайние 5 лет по месяцам — временной ряд; реализации за январь прошедшего года — измерение.

Составляющие прогноза

Последующий шаг: давайте определимся, что нам необходимо учитывать при построении прогноза. Когда мы исследуем наши данные, нам нужно учитывать последующие причины:

Изменение нашей пронозируемой величины (к примеру, продаж) подчиняется некому закону. Иными словами, в временном ряде можно проследить некоторую тенденцию. В арифметике таковая тенденция именуется трендом.
Изменение значений в временном ряде может зависить от промежутка времени. Иными словами, при построении модели нужно будет учитывать коэффициент сезонности. К примеру, реализации арбузов в январе и августе не могут быть схожими, т.к. это сезонный продукт и в летнюю пору реализации существенно выше.
Изменение значений в временном ряде временами повторяется, т.е. наблюдается некая цикличность.

Эти три пт в совокупа образуют регулярную составляющую временного ряда.

Примечание. Не непременно все три элемента постоянной составляющей должны находиться в временном ряде.

Но, кроме постоянной составляющей, в временном ряде находится еще некое случайное отклонение. Интуитивно это понятно — реализации могут зависеть от почти всех причин, некие из которых могут быть случайными.

Вывод. Чтоб комплексно обрисовать временной ряд, нужно учитывать 2 основных компонента: регулярную составляющую (тренд + сезонность + цикличность) и случайную составляющую.

Виды моделей

Последующий вопросец, на который необходимо ответить при построении прогноза: “А какие модели временного ряда бывают?”

Обычно выделяют два главных вида:

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

Время от времени также выделают смешанную модель в отдельную группу:

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

С моделями мы обусловились, но сейчас возникает очередной вопросец: «А когда какую модель лучше употреблять?»

Традиционный вариант таковой: — Аддитивная модель употребляется, если амплитуда колебаний более-менее неизменная; — Мультипликативная – если амплитуда колебаний зависит от значения сезонной составляющие.

Как посчитать недельную сезонность?

Иногда этот показатель важен. Например, перед 8 марта традиционно растёт спрос на конфеты. Как считается коэффициент сезонности в таких случаях? Мы можем посчитать недельную сезонность так же, как и месячную. Агрегируем данные по неделям, даём им номера и считаем коэффициенты. Но у вас получится уже на 12, а 52 коэффициента. А чем больше декомпозиция данных, тем сложнее расчёты и их интерпретация. Если вам важен показатель недельной сезонности, рассчитывайте его отдельно.

Помимо недельной сезонности существует и внутринедельная. Например, продажи по алкогольным напиткам по пятницам и субботам всегда значительно выше, чем в другие дни недели. Нужно ли это учитывать? Если мы строим прогноз с учётом сезонности на месяц или больший период, то смысла в этом нет. В месяце будет примерно одинаковое количество пятниц, суббот и других дней недели. Но если мы делаем заказ на какие-то скоропортящиеся продукты, конечно, показатель внутринедельной сезонности важен. Например, если мы заказываем молоко с маленьким сроком хранения на четверг и пятницу, логичнее опираться на данные по продажам в эти дни. Если же мы делаем заказ пастеризованного молока на месяц вперёд, то этот показатель не имеет значения.

Прогнозирование в Excel сроков изготовления заказов.

Функция ПРЕДСКАЗ.ETS — Служба поддержки Office

Из чего состоит временной ряд

Уровни временного ряда (Yt) представляют из себя сумму двух компонент:

Регулярную составляющую
Случайную составляющую

В свою очередь регулярная составляющая состоит из:

Тренда
Сезонности
Циклической составляющей

Однако, в модели необязательно наличие всех этих компонент сразу.

Случайная компонента отражает влияние случайных возмущений на модель, которые по отдельности имеют незначительное воздействие, но суммарно их влияние ощущается.

То есть, в общем случае временной ряд представляет из себя наличие четырех составляющих:

Тренд (Tt)
Сезонность (St)
Цикличность (Ct)
Случайные возмущения (Et)

Циклическая компонента, по сравнению с сезонностью, имеет более длительный эффект и меняется от цикла к циклу. Поэтому, ее обычно объединяют с трендом.

Примеры использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

Функция ПРЕДСКАЗ использует метод линейной регрессии, а ее уравнение имеет вид y=ax+b, где:

Коэффициент a рассчитывается как Yср.-bXср. (Yср. и Xср. – среднее арифметическое чисел из выборок известных значений y и x соответственно).
Коэффициент b определяется по формуле:

Пример 1. В таблице приведены данные о ценах на бензин за 23 дня текущего месяца. Согласно прогнозам специалистов, средняя стоимость 1 л бензина в текущем месяце не превысит 41,5 рубля. Спрогнозировать стоимость бензина на оставшиеся дни месяца, сравнить рассчитанное среднее значение с предсказанным специалистами.

Вид исходной таблицы данных:

Пример 1.» src=»https://exceltable.com/funkcii-excel/images/funkcii-excel145-2.png» >

Чтобы определить предполагаемую стоимость бензина на оставшиеся дни используем следующую функцию (как формулу массива):

A26:A33 – диапазон ячеек с номерами дней месяца, для которых данные о стоимости бензина еще не определены;
B3:B25 – диапазон ячеек, содержащих данные о стоимости бензина за последние 23 дня;
A3:A25 – диапазон ячеек с номерами дней, для которых уже известна стоимость бензина.

Рассчитаем среднюю стоимость 1 л бензина на основании имеющихся и расчетных данных с помощью функции:

Можно сделать вывод о том, что если тенденция изменения цен на бензин сохранится, предсказания специалистов относительно средней стоимости сбудутся.

Методы финансового прогнозирования

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Бесплатный Экспресс-курс «Оценка инвестиционных проектов с нуля в Excel» от Ждановых. Получить доступ

Финансовое прогнозирование выполняется различными методами. Причем применяются не все приемы, а некоторые из существующих — наиболее оптимальные для фирмы. Методика отбора вариантов расчета основывается на отраслевом и периодичном принципах. То есть, вид используемых в ходе исследования приемов напрямую зависит от того, на какой срок составляется прогноз, а также от отрасли, в которой работает компания.

В первую очередь, методы финансового прогнозирования делят на долгосрочные и краткосрочные. Первые применяют в том случае, если анализ производится из расчета на период более года. Краткосрочные приемы используются для прогноза будущей деятельности предприятия на срок до 12 месяцев.

Краткосрочные

Краткосрочные методы финансового прогнозирования – это приемы, используемые в ходе исследования будущих результатов деятельности компании за период, равный году или отрезку времени менее одного года. Подобных вариантов анализа существует очень много, но на практике, чаще всего, применяют следующие методы:

Анализ, построенный на методе оценок экспертов в определенной области. Данный прием называется методом экспертной оценки. Его реализация осуществляется путем проведения анализа деятельности компании специалистом и выявления факторов, которые могут повлиять на результаты. В дальнейшем показатели исследования оцениваются на основании мнений экспертов об изменениях на рынке.
Прогнозировать будущую деятельность можно путем исследования информации. Однако данный прием считается малоэффективным, так как не все данные, которые оцениваются в ходе исследования, достоверны, а некоторые тенденции могут резко меняться.
Продуктивным методом анализа считается проведение опросов. На основании мнений потенциальных клиентов аналитики делают выводы об уровне спроса, продаж, а соответственно, и доходности фирмы.
Сравнительный вариант исследования может реализовываться по двум направлением. Разрешено сопоставлять результаты деятельности предприятия с его показателями прошлого периода, а также с работой аналогичных компаний.
Самым точным, по мнению экспертов, считается метод прямого счета. Данный вариант применяют в совокупности с другими приемами. Главное его отличие — в том, что он способен дать не качественную характеристику будущих показателей, а количественную.

Метод прямого счета применяют для прогнозирования будущей доходности. Прибыль рассчитывают при помощи формулы:

Д – Р, Вп1 + Вп – Вп2,

где Д – доходы предприятия от основной детальности;

Р – затраты фирмы;

Вп – доход от продажи товаров;

Вп2 – остатки продукции на складе на конец периода.

Долгосрочные

К долгосрочным методам прогнозирования финансовой деятельности предприятия относят приемы, которые помогают предположить значение основных экономических показателей за длительный промежуток времени. К долгосрочным приемам прогнозирования относят:

экстраполяцию;
дисконтирование;
моделирование.

Также в ходе прогнозирования долгосрочных проектов можно использовать метод экспертных оценок. Прием отлично зарекомендовал себя и активно используется многими компаниями для предположения результатов как краткосрочной, так и долгосрочной деятельности:

Метод	Описание	Применение
Экстраполяция	Анализ проводится путем оценки прошлых показателей работы фирмы и сопоставления их с тенденциями.	Можно использовать лишь для компаний, осуществляющих деятельность в стабильных отраслях экономики.
Дисконтирование	Исследование реализуется путем приведения настоящих показателей к стоимости будущих периодов.	Считается универсальным приемом и может применяться практически для всех предприятий.
Моделирование	Оценка проводится при помощи построения математической модели на основании двух или более переменных.	Закрыть модель возможно только в том случае, если заданы определенные ограничения.
Экспертная оценка	Анализ деятельности компании экспертом и выявление факторов, которые могут повлиять на результаты.	Проводится профессиональным аналитиком

Система управления денежными потоками

Если объектом управления выступают денежные потоки предприятия, связанные с осуществлением различных хозяйственных и финансовых операций, то субъектом управления является финансовая служба, состав и численность которой зависит от размера, структуры предприятия, количества операций, направлений деятельности и других факторов:

в малых предприятиях главный бухгалтер часто совмещает функции начальника финансового и планового отделов;
в средних – выделяются бухгалтерия, отдел финансового планирования и оперативного управления;
в крупных компаниях структура финансовой службы существенно расширяется – под общим руководством финансового директора находятся бухгалтерия, отделы финансового планирования и оперативного управления, а также аналитический отдел, отдел ценных бумаг и валют.

Что же касается элементов системы управления денежными потоками, то к ним следует отнести финансовые методы и инструменты, нормативно-правовое, информационное и программное обеспечения:

среди финансовых методов, оказывающих непосредственное воздействие на организацию, динамику и структуру денежных потоков предприятия, можно выделить систему расчетов с дебиторами и кредиторами; взаимоотношения с учредителями (акционерами), контрагентами, государственными органами; кредитование; финансирование; фондообразование; инвестирование; страхование; налогообложение; факторинг и др.;
финансовые инструменты объединяют деньги, кредиты, налоги, формы расчетов, инвестиции, цены, векселя и другие инструменты фондового рынка, нормы амортизации, дивиденды, депозиты и прочие инструменты, состав которых определяется особенностями организации финансов на предприятии;
нормативно-правовое обеспечение предприятия состоит из системы государственных законодательно-нормативных актов, установленных норм и нормативов, устава хозяйствующего субъекта, внутренних приказов и распоряжений, договорной базы.

В современных условиях необходимым условием успеха бизнеса является своевременное получение информации и оперативное реагирование на нее, поэтому важным элементом управления денежными потоками предприятия является внутрифирменная отчетность.

Таким образом, система управления денежными потоками на предприятии – это совокупность методов, инструментов и специфических приемов целенаправленного, непрерывного воздействия со стороны финансовой службы предприятия на движение денежных средств для достижения поставленной цели.

Метод построения множественной модели регрессии

Название данного метода говорит само за себя. Он является, пожалуй, наиболее трудоемким из всех, однако позволяет получить наиболее объективный прогноз за счет учета множественных факторов, влияющих на величину будущих денежных потоков. Реализуется это путем построения модели статистической регрессии (в виде функции, где на зависимую переменную оказывают влияние различные факторы как ряд независимых переменных

Для проверки построенной регрессии используется коэффициент детерминации, который характеризует силу связи факторов с зависимой переменной. Например, для прогнозирования поступлений денежных средств (как зависимой переменной Y) в качестве независимых факторов X могут выступать дебиторская задолженность и объем выполненных услуг, но не подтвержденных актами.

5 элементов прогнозирования продаж

Чтобы прогнозирование продаж было как можно более точным, нужно использовать следующие элементы:

Персональные планы и планы на отдел или направление: для точной оценки производительности не обойтись без планов или KPI.
Формализованный процесс продажи: немыслимо оценивать эффективность работы исполнителей, если не внедрено единого процесса продвижения товара.
Стандартизированная терминология (лид, контакт, сделка т. д.): все сотрудники должны применять общие определения и понятия. Такое же общее понимание должно быть у всех менеджеров о процессе продаж – когда начинается и заканчивается сделка.
CRM-система: в компании должна быть внедрена автоматизированная система учета продаж и клиентов. В отсутствие такого инструмента прогнозирование весьма затруднительно или невозможно вовсе.
Ответственность за результат: при невыполнении прогнозных показателей менеджерами обязательно нужно выяснить причину случившегося. Иначе сотрудники не будут серьезно воспринимать доведенные до них прогнозы по продажам.

Алгоритм прогнозирования объёма продаж в MS Excel

Виды сезонности

Обычно выделяют три вида сезонности, они отличаются по спаду в разнице продаж:

Умеренная: разница в пределах 10-20%, практически не влияет на финансовое самочувствие компании. Характерно для товаров повседневного спроса. Продавцы и поставщики чувствуют себя комфортно на протяжении всего года;

Яркая: разница спада продаж достигает 30-40%, приходится стимулировать спрос, чтобы не случился кассовый разрыв;

Жёсткая: падение продаж на 50-100%, нет шансов вернуть объёмы на прежние показатели. Есть ли смысл стимулировать спрос на новогодние ёлочные игрушки и валентинки в августе?

Случай № 4. Если Факт меньше нуля, а План больше нуля

Это совсем редкий случай. Например, у компании была переплата при закупке офисного оборудование, и в план заложили возврат части оплаченной суммы при отсутствии новых закупок.

Однако, по факту новые закупки все же были, и таким образом факт оказался отрицательным.

В этом случае отклонение от плана считается по классической формуле:

А выполнение плана целесообразно поставить равным нулю, поскольку величину выполнения нелогично считать отрицательной. План либо выполнен на какую-то величину, либо не выполнен (0%). А вот насколько он не выполнен — уже показывает величина отклонения.

Заключение

Мы с вами тщательно разобрали вопросец прогнозирования — исследовали нужные определения и виды моделей, выстроили аддитивную модель в Excel с внедрением линейного и полиномиального тренда, также научились показывать результаты собственных вычислений на графиках. Все это дозволит для вас отлично внедрять приобретенные познания на работе, усложнять имеющиеся модели и уточнять прогнозы. Чем огромным количеством способов и инструментов вы будете обладать, тем выше будет ваш проф уровень и статус на рынке труда.

Если вас заинтересовывают еще какие-то модели прогнозирования — напишите нам о этом, и мы попытаемся осветить эти темы в последующих собственных статьях! Либо запишитесь на курс «Excel Academy» от SF Education, где мы рассказываем про способности Excel, нужные для анализа.

Создатель: Алексанян Андрон, эксперт SF Education

Научитесь употреблять все прикладные инструменты из функционала MS Excel.