CFOs, Treasurer und ihre Teams suchen zunehmend nach intelligenteren und effizienteren Wegen, um das Tagesgeschäft zu verwalten. Einer der Bereiche, in denen ständig Verbesserungen angestrebt werden, ist Cashflow-Prognose was, obwohl es sich um eine geschäftskritische Aktivität handelt, in der Vergangenheit zeitaufwändig und ungenau war.

Aufgrund des enormen Potenzials zur Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz von Liquiditätsprognosen investieren CFOs und Treasurer verstärkt in neue Technologien und stellen Talente in neuen Disziplinen wie Datenanalyse ein.

Neue Technologien und erweiterte Datenanalysefunktionen haben zwar das Potenzial, die Art und Weise, wie Treasury- und Finanzteams Liquidität prognostizieren, zu verändern, aber die zugrunde liegenden Prognosemethoden basieren oft immer noch auf traditionellen statistischen Modellen.

Die meisten Liquiditätsprognosen werden anhand einer zukünftigen „Zeitreihe“ erstellt, die einer historischen Zeitreihe sehr ähnlich ist. Zeitreihenprognosen werden erstellt, indem Muster in historischen Daten erfasst und diese Muster in die Zukunft extrapoliert werden. Es gibt eine breite Palette von Methoden zur Zeitreihenprognose, die Unternehmen heute verwenden.

Einige der am häufigsten verwendeten statistischen Prognosemethoden sind:

Methode 1 — Naive Prognosen

Eine naive Liquiditätsprognose verwendet einfach die tatsächlichen Cashflow-Daten einer früheren Periode als Prognose für die kommende Periode.

Naive Prognosen, oder historische Datenübertragungen, werden häufig als Ausgangspunkt für eine Prognose verwendet, die dann an Veränderungen der zugrunde liegenden Geschäftsgrundlagen wie Wachstum oder Saisonalität angepasst wird.

Unbereinigte, naive Prognosen werden häufig zum Vergleich mit Liquiditätsprognosen für Unternehmen verwendet, die mit unterschiedlichen Techniken wie direkten oder indirekten Prognosen erstellt wurden.

Methode 2 — Einfache Prognose des gleitenden Durchschnitts

EIN einfacher gleitender Durchschnitt Die Liquiditätsprognose addiert Liquiditätsbewegungen oder Liquiditätspositionen, wie z. B. die Nettomittelzuflüsse von Kassenguthaben, zu bestimmten Zeitpunkten für einen bestimmten Zeitraum und dividiert die Summe aller Zahlen durch die Anzahl der Zeitpunkte.

Die einfache Methode des gleitenden Durchschnitts kann für die Prognose von Trends nützlich sein. Die Dauer und Granularität der Prognose bestimmen, wie viele Zeitpunkte für die Prognose verwendet werden sollten. Beispielsweise wäre ein einfacher gleitender 30-Tage-Durchschnitt effektiv für die Prognose eines Trends, der 30 bis 90 Tage in der Zukunft liegt.

Methode 3 — Exponentielles Glätten

Exponentielle Glättung kann verwendet werden, um eine Liquiditätsprognose zu erstellen, wenn die nahe Vergangenheit eher auf die Zukunft hinweist als die ferne Vergangenheit. Bei dieser Methode werden Datenpunkte im Laufe der Zeit abnehmende Gewichtungen zugewiesen.

Diese Prognosemethode eignet sich besonders für die Erstellung kurzfristiger Liquiditätsprognosen, da sie der jüngeren Vergangenheit ein zusätzliches Gewicht beimisst. Sie ist besonders nützlich und leistungsstark, wenn die tatsächlichen Cashflow-Daten regelmäßig aktualisiert werden.

Methode 4 — Box Jenkins

Das Box Jenkins-Methode Bei der Liquiditätsprognose werden Modelle mit autoregressiven gleitenden Durchschnitten (ARMA) und Modellen mit autoregressiven integrierten gleitenden Durchschnitten (ARIMA) verwendet, um die beste Lösung für einen historischen Cashflow-Datensatz zu finden.

Diese Modelle identifizieren Zeitmuster (Autokorrelationen) und eignen sich daher besser für längerfristige Prognosen unter Verwendung stabiler historischer Datensätze.

So wählen Sie die passende statistische Methode für Ihre Liquiditätsprognosen aus

Die Entscheidung, welche Methode für Liquiditätsprognosen verwendet werden soll, ist zwar bis zu einem gewissen Grad Gegenstand von Versuch und Irrtum, aber es ist immer am besten, die Geschäftsziele zu Beginn zu berücksichtigen.

Die Klärung der folgenden Punkte wird eine wertvolle Grundlage für die Auswahl und Nutzung einer neuen Prognosemethode bieten:

• Wofür die Prognose verwendet wird — die geschäftliche Nutzung
• Die erforderliche Dauer der Prognose
• Der erforderliche Detaillierungsgrad und die erforderliche Granularität
• Wie oft wird es aktualisiert
• Wie die Ergebnisse zusammengefasst und kommuniziert werden

Wenn dann ein sauberer historischer Cashflow- oder Saldodatensatz vorliegt, ist es relativ einfach, Experimente durchzuführen, um herauszufinden, welche Methode am besten funktioniert.

Software verwenden, um loszulegen

Wie zu Beginn dieses Artikels erwähnt, können technologische Softwarelösungen die Art und Weise, wie Treasury- und Finanzteams Liquidität prognostizieren, grundlegend verändern.

Die den Prognosemodellen zugrunde liegende Mathematik ist zwar nach wie vor dieselben statistischen Techniken, die heute bekannt sind, aber es sind die damit verbundenen Aktivitäten und Prozesse, die revolutioniert werden.

Durch den Einsatz von Software zur Automatisierung Liquiditätsprognose Prozesse, ein Großteil des Verwaltungsaufwands kann beseitigt werden. Dadurch verringert sich der Zeitaufwand für die Erstellung von Liquiditätsprognosen erheblich, während gleichzeitig das Risiko verringert und die Genauigkeit verbessert wird, da das Risiko menschlicher Fehler verringert wird.

Darüber hinaus bieten ausgefeilte Softwaretools fortschrittliche Datenvisualisierung Techniken, mit denen Trends in den Daten identifiziert werden können und so das Maß an Erkenntnissen gewonnen werden, das dem Kerngeschäft einen echten Mehrwert verleiht.

Über Ripple Treasury

Ripple Treasury, unterstützt von GTreasury, hat vielen Unternehmen aus einer Vielzahl von Branchen dabei geholfen, erstklassige Liquiditätsprognoseprozesse aufzubauen und aufrechtzuerhalten, die Software nutzen, um Berichts- und Analyseergebnisse von höchster Qualität zu erzielen.

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