CFOs, Tesoureiros e suas equipes estão buscando cada vez mais maneiras mais inteligentes e eficientes de gerenciar os negócios no dia a dia. Uma das áreas que está constantemente em foco para melhoria é previsão de fluxo de caixa que, embora seja uma atividade crítica para o negócio, historicamente tem sido demorada e imprecisa.

Devido ao enorme potencial de melhoria na precisão e eficiência da previsão de caixa, CFOs e Tesoureiros estão aumentando o investimento em novas tecnologias e contratando talentos em novas disciplinas, como análise de dados.

Embora novas tecnologias e capacidades aprimoradas de análise de dados tenham o potencial de transformar a forma como as equipes de tesouraria e finanças preveem o caixa, os métodos de previsão subjacentes ainda são frequentemente baseados em modelos estatísticos tradicionais.

A maioria das previsões de caixa é criada com base em uma "Série Temporal" futura que guarda uma grande semelhança com uma série temporal histórica. As previsões de séries temporais são criadas capturando padrões em dados históricos e extrapolando esses padrões para o futuro. Existe uma ampla gama de métodos de previsão de séries temporais que as empresas utilizam atualmente.

Alguns dos métodos estatísticos de previsão mais amplamente utilizados são:

Método 1 - Previsão Ingênua

Uma previsão de caixa ingênua é aquela que simplesmente utiliza dados reais de fluxo de caixa de um período anterior como previsão para o período seguinte.

Previsões ingênuas, ou rolagem de dados históricos, são frequentemente usadas como ponto de partida para uma previsão que é então ajustada para mudanças nos fundamentos subjacentes do negócio, como crescimento ou sazonalidade.

Previsões ingênuas não ajustadas são frequentemente usadas para comparação com previsões de caixa empresariais que foram criadas usando diferentes técnicas, como previsão direta ou indireta.

Método 2 – Previsão por Média Móvel Simples

Uma média móvel simples de previsão de caixa adiciona movimentos de caixa ou posições de caixa, como entradas líquidas de caixa ou saldos finais de caixa, em pontos específicos no tempo por um período definido e divide a soma de todos os números pelo número de pontos no tempo.

O método da média móvel simples pode ser útil para prever tendências. A duração e a granularidade da previsão determinarão quantos pontos no tempo devem ser usados para a previsão. Por exemplo, uma média móvel simples de 30 dias seria eficaz para prever uma tendência de 30 a 90 dias no futuro.

Método 3 – Suavização Exponencial

Suavização exponencial pode ser usado para criar uma previsão de caixa quando o passado recente é mais indicativo do futuro do que o passado distante. Este método aplica pesos decrescentes aos pontos de dados ao longo do tempo.

Este método de previsão é particularmente útil para criar previsões de caixa de curto prazo devido ao peso extra que atribui ao passado recente. É particularmente útil e poderoso quando os dados reais de fluxo de caixa são atualizados regularmente.

Método 4 – Box Jenkins

O método Box Jenkins de previsão de caixa aplica modelos de média móvel autorregressiva (ARMA) e modelos de médias móveis integradas autorregressivas (ARIMA) para encontrar o melhor ajuste para um conjunto de dados históricos de fluxo de caixa.

Estes modelos identificam padrões no tempo (autocorrelações) e são, portanto, mais adequados para previsões de longo prazo usando conjuntos de dados históricos estáveis.

Como selecionar o método estatístico apropriado para as suas previsões de caixa

Embora decidir qual método usar para a previsão de caixa seja, até certo ponto, sujeito a tentativa e erro, é sempre melhor considerar os objetivos de negócio desde o início.

Esclarecer o seguinte fornecerá uma base valiosa para selecionar e confiar num novo método de previsão:

• Para que a previsão será usada – o uso comercial
• A duração necessária da previsão
• O nível de detalhe e granularidade necessários
• Com que frequência será atualizada
• Como o resultado será resumido e comunicado

Então, quando um conjunto de dados históricos de fluxo de caixa ou balanço limpo estiver em vigor, realizar experimentos para entender qual método funciona melhor é razoavelmente simples.

Usando software para começar

Como mencionado no início deste artigo, soluções de software tecnológicas têm a capacidade de transformar a forma como as equipas de tesouraria e finanças preveem o caixa.

Embora a matemática subjacente dos modelos de previsão permaneça as mesmas técnicas estatísticas familiares hoje, são as atividades e processos circundantes que são revolucionados.

Ao usar software para automatizar previsão de caixa processos, grande parte da carga administrativa pode ser eliminada. Isso, portanto, diminui drasticamente o tempo necessário para produzir previsões de caixa, ao mesmo tempo em que reduz riscos e melhora a precisão, diminuindo o potencial de erro humano.

Além disso, ferramentas de software sofisticadas oferecem recursos avançados de visualização de dados para que as tendências nos dados possam ser identificadas, proporcionando um nível de percepção que agrega valor real ao negócio principal.

Sobre a Ripple Treasury

A Ripple Treasury, impulsionada pela GTreasury, tem ajudado muitas empresas em uma ampla gama de setores a construir e manter processos de previsão de caixa de excelência que utilizam software para produzir relatórios e análises da mais alta qualidade.

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