Los directores financieros, los tesoreros y sus equipos buscan cada vez más formas más inteligentes y eficientes de gestionar los negocios en el día a día. Una de las áreas en las que se busca mejorar constantemente es previsión de flujo de caja que, si bien es una actividad crítica para la empresa, históricamente ha llevado mucho tiempo y ha sido inexacta.

Debido al enorme potencial de mejora en la precisión y la eficiencia de las previsiones de caja, los directores financieros y tesoreros están aumentando la inversión en nuevas tecnologías y contratando talento en nuevas disciplinas, como el análisis de datos.

Si bien las nuevas tecnologías y el aumento de las capacidades de análisis de datos tienen el potencial de transformar la forma en que los equipos de tesorería y finanzas pronostican el efectivo, los métodos de previsión subyacentes suelen seguir basándose en modelos estadísticos tradicionales.

La mayoría de las previsiones de efectivo se crean sobre una «serie temporal» futura que se parece mucho a una serie temporal histórica. Las previsiones de series temporales se crean capturando patrones en los datos históricos y extrapolando estos patrones al futuro. Hay una amplia gama de métodos de previsión de series temporales que las empresas utilizan en la actualidad.

Algunos de los métodos estadísticos de previsión más utilizados son:

Método 1: predicción ingenua

Una previsión de caja ingenua es aquella que simplemente utiliza los datos de flujo de caja reales de un período anterior como previsión para el próximo período.

Previsiones ingenuas, o transferencias de datos históricos, se utilizan a menudo como punto de partida para una previsión que, a continuación, se ajusta para tener en cuenta los cambios en los fundamentos empresariales subyacentes, como el crecimiento o la estacionalidad.

Las previsiones ingenuas no ajustadas se utilizan a menudo para compararlas con las previsiones de tesorería empresarial que se han creado utilizando diferentes técnicas, como la previsión directa o indirecta.

Método 2: pronóstico simple de promedio móvil

UN media móvil simple La previsión de efectivo suma los movimientos de efectivo o las posiciones de efectivo, como las entradas netas de efectivo de los saldos de caja de cierre, en momentos puntuales de un período determinado y divide la suma de todos los números por el número de puntos en el tiempo.

El método simple de la media móvil puede ser útil para pronosticar tendencias. La duración y la granularidad de la previsión determinarán el número de puntos en el tiempo que se deben utilizar para la previsión. Por ejemplo, una media móvil simple de 30 días sería eficaz para pronosticar una tendencia entre 30 y 90 días en el futuro.

Método 3: suavizado exponencial

Suavizado exponencial se puede utilizar para crear una previsión de tesorería cuando el pasado cercano es más indicativo del futuro que del pasado lejano. Este método aplica ponderaciones decrecientes a los puntos de datos a lo largo del tiempo.

Este método de previsión es particularmente útil para crear previsiones de tesorería a corto plazo debido al peso adicional que aplica al pasado reciente. Resulta especialmente útil y eficaz cuando los datos reales del flujo de caja se actualizan de forma regular.

Método 4 — Box Jenkins

El Método Box Jenkins de la previsión de efectivo aplica modelos de promedios móviles autorregresivos (ARMA) y promedios móviles integrados autorregresivos (ARIMA) para encontrar el que mejor se ajuste a un conjunto de datos de flujo de caja histórico.

Estos modelos identifican patrones en el tiempo (autocorrelaciones) y, por lo tanto, son más adecuados para la previsión a largo plazo utilizando conjuntos de datos históricos estables.

Cómo seleccionar el método estadístico adecuado para sus previsiones de tesorería

Si bien decidir qué método utilizar para la previsión de efectivo está, en cierta medida, sujeto a prueba y error, siempre es mejor tener en cuenta los objetivos empresariales desde el principio.

Aclarar lo siguiente proporcionará una base valiosa para seleccionar y confiar en un nuevo método de pronóstico:

• Para qué se utilizará la previsión: el uso empresarial
• La duración requerida de la previsión
• El nivel de detalle y granularidad requerido
• Con qué frecuencia se actualizará
• Cómo se resumirá y comunicará el resultado

Luego, cuando se cuenta con un conjunto de datos de saldo o flujo de caja histórico limpio, es bastante sencillo realizar experimentos para comprender qué método funciona mejor.

Uso del software para empezar

Como se mencionó al principio de este artículo, las soluciones de software tecnológico tienen la capacidad de transformar la forma en que los equipos de tesorería y finanzas pronostican el efectivo.

Si bien las matemáticas subyacentes de los modelos de predicción siguen siendo las mismas técnicas estadísticas conocidas hoy en día, son la actividad y los procesos circundantes los que están revolucionando.

Mediante el uso de software para automatizar previsión de efectivo procesos, se puede eliminar gran parte de la carga administrativa. Por lo tanto, esto reduce drásticamente el tiempo necesario para elaborar previsiones de tesorería, al tiempo que reduce el riesgo y mejora la precisión al disminuir la posibilidad de errores humanos.

Además, las sofisticadas herramientas de software ofrecen soluciones avanzadas visualización de datos técnicas para que se puedan identificar las tendencias en los datos, proporcionando el nivel de conocimiento que añade un valor real al negocio principal.

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