Existují čtyři hlavní typy předpovídacích metod, které finanční analytici Popis práce finančního analytika Níže uvedený popis práce finančního analytika poskytuje typický příklad všech dovedností, vzdělání a zkušeností potřebných k získání pozice analytika v bance, instituci nebo korporaci. . Provádějte finanční prognózy, vykazování a sledování provozních metrik, analyzujte finanční data, vytvářejte finanční modely, které se používají k předpovědi budoucích výnosů. V účetnictví mohou být výrazy „prodej“ a „výnos“ zaměňovány a často se používají zaměnitelně, což znamená totéž. Výnosy nemusí nutně znamenat přijatou hotovost. , výdaje a kapitálové náklady na podnikání. I když existuje široká škála často používaných nástrojů kvantitativního prognózování rozpočtu, v tomto článku se zaměříme na čtyři hlavní metody: (1) přímočarý, (2) klouzavý průměr, (3) jednoduchá lineární regrese a (4) více lineární regrese.
| Technika | Použití | Matematika zapojena | Data potřebná |
|---|---|---|---|
| 1. Přímka | Konstantní tempo růstu | Minimální úroveň | Historická data |
| 2. Klouzavý průměr | Opakované předpovědi | Minimální úroveň | Historická data |
| 3. Jednoduchá lineární regrese | Porovnejte jednu nezávislou s jednou závislou proměnnou | Vyžadují se statistické znalosti | Ukázka příslušných pozorování |
| 4. Vícenásobná lineární regrese | Porovnejte více než jednu nezávislou proměnnou s jednou závislou proměnnou | Vyžadují se statistické znalosti | Ukázka příslušných pozorování |
# 1 přímá metoda
Lineární metoda je jednou z nejjednodušších a snadno sledovatelných metod předpovědi. Finanční analytik používá k předpovědi budoucího růstu výnosů historické údaje a trendy.
V níže uvedeném příkladu se podíváme na to, jak přímé prognózy provádí maloobchodní společnost, která předpokládá konstantní tempo růstu prodeje na příštích pět let ve výši 4%.
- Prvním krokem přímého předpovídání je zjistit míru růstu prodeje, která bude použita k výpočtu budoucích výnosů. V roce 2016 činila míra růstu 4,0% na základě historické výkonnosti. K získání tohoto čísla můžeme použít vzorec = (C7-B7) / B7. Za předpokladu, že růst zůstane do budoucna konstantní, použijeme stejnou míru pro roky 2017-2021.
2. Chcete-li předpovědět budoucí výnosy, vezměte údaj z předchozího roku a vynásobte jej tempem růstu. Vzorec použitý k výpočtu tržeb za rok 2017 je = C7 * (1 + D5).
3. Vyberte buňku D7 až H7 a potom pomocí zkratky Ctrl + R zkopírujte vzorec úplně doprava.
# 2 Klouzavý průměr
Klouzavé průměry jsou vyhlazovací technikou, která se zaměřuje na základní vzorec sady dat a vytváří odhad budoucích hodnot. Nejběžnějšími typy jsou 3měsíční a 5měsíční klouzavé průměry.
- Chcete-li provést prognózu klouzavého průměru, měla by být data o tržbách umístěna ve svislém sloupci. Vytvořte dva sloupce, 3měsíční klouzavé průměry a 5měsíční klouzavé průměry.
2. 3měsíční klouzavý průměr se vypočítá z průměru současných a posledních dvou měsíců výnosů. První předpověď by měla začít v březnu, což je buňka C6. Použitý vzorec je = PRŮMĚR (B4: B6), který vypočítává průměrný výnos od ledna do března. Pomocí kláves Ctrl + D zkopírujte vzorec dolů do prosince.
3. Podobně 5měsíční klouzavý průměr předpovídá příjmy počínaje pátým obdobím, kterým je květen. V buňce D8 použijeme vzorec = PRŮMĚR (B4: B8) k výpočtu průměrného výnosu za leden až květen. Zkopírujte vzorec dolů pomocí klávesové zkratky Ctrl + D.
4. Vždy je dobré vytvořit spojnicový graf, který ukazuje rozdíl mezi skutečnými a MA předpovídanými hodnotami v metodách předpovídání výnosů. Všimněte si, že 3měsíční MA se liší ve větší míře, s významným nárůstem nebo poklesem historických výnosů ve srovnání s 5měsíčním MA. Při rozhodování o časovém období pro techniku klouzavého průměru by analytik měl zvážit, zda by prognózy měly více odrážet realitu nebo zda by měly vyhlazovat nedávné fluktuace.
# 3 Jednoduchá lineární regrese
Regresní analýza je široce používaný nástroj pro analýzu vztahu mezi proměnnými pro účely predikce. V dalším příkladu metod předpovídání výnosů se zde podíváme na vztah mezi rozhlasovými reklamami a výnosy spuštěním regresní analýzy těchto dvou proměnných.
- Vyberte údaje o rádiových reklamách a výnosech v buňce B4 až C15 a poté přejděte do Vložit> Graf> Rozptyl.
2. Klikněte pravým tlačítkem na datové body a vyberte Formátovat datovou řadu. V části Možnosti trhu změňte barvu na požadovanou a nevyberete žádnou hranici.
3. Klepněte pravým tlačítkem na datové body a vyberte Přidat trendovou čáru. Zvolte Lineární čára a zaškrtněte políčka Zobrazit rovnici v grafu a Zobrazit hodnotu R-kvadrát v grafu. Přesuňte rámeček rovnice pod čáru. Zvětšete šířku čáry na 3 body, aby byla viditelnější.
4. Pro oblast grafu a oblast grafu zvolte žádnou výplň a žádnou hranici. Odstraňte svislé a vodorovné čáry mřížky v grafu.
5. Na pásu karet Návrh přejděte na Přidat prvek grafu a vložte názvy vodorovné i svislé osy. Přejmenujte svislou osu na „Tržby“ a vodorovnou osu na „Počet rádiových reklam“. Změňte název grafu na „Vztah mezi reklamami a výnosy“.
6. Kromě vytvoření lineární regresní čáry můžete také předvídat tržby pomocí funkce prognózy v aplikaci Excel. Například společnost uvolní 100 reklam v příštím měsíci a chce předpovědět své tržby na základě regrese. V buňce C20 použijte vzorec = FORECAST (B20, $ C $ 4: $ C $ 15, $ B $ 4: $ B $ 15). Vzorec přebírá data ze sloupců Rádiové reklamy a Výnosy pro generování prognózy.
7. Další metodou je použití rovnice regresní přímky. Sklon přímky je 78,08 a průsečík y je 7930,35. Můžeme použít tato dvě čísla k výpočtu předpokládaných výnosů na základě určité hodnoty x. V buňce C25 můžeme použít vzorec = ($ A $ 25 * B25) + $ A $ 26 ke zjištění příjmů, pokud existuje 100 rozhlasových reklam.
# 4 Vícenásobná lineární regrese
Společnost používá k předpovídání výnosů vícenásobnou lineární regrese, když jsou pro projekci vyžadovány dvě nebo více nezávislých proměnných. V níže uvedeném příkladu provedeme regresi nákladů na propagaci, nákladů na reklamu a výnosů, abychom zjistili vztahy mezi těmito proměnnými.
- Přejděte na kartu Data> Analýza dat> Regrese. Vyberte D3 až D15 pro rozsah vstupu Y a B3 až C15 pro rozsah vstupu X. Zaškrtněte políčko Štítky. Nastavte rozsah výstupu v buňce A33.
2. Zkopírujte úplně poslední tabulku ze souhrnného výstupu a vložte ji do buňky A24. Pomocí koeficientů z tabulky můžeme předpovědět výnosy vzhledem k nákladům na propagaci a nákladům na reklamu. Například pokud očekáváme, že náklady na propagaci budou 125 a náklady na reklamu budou 250, můžeme použít rovnici v buňce B20 k předpovědi příjmů: = $ B $ 25 + (B18 * $ B $ 26) + (B19 * $ B $ 27 ).
Další zdroje
Děkujeme, že jste si přečetli tuto příručku o hlavních metodách předpovídání výnosů. Finance je oficiálním poskytovatelem globálního certifikátu Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Certifikace FMVA® Připojte se k více než 350 600 studentům, kteří pracují pro společnosti jako Amazon, JP Morgan a Ferrari certifikační program, jehož cílem je pomoci komukoli stát se finančním analytikem světové úrovně . K dalšímu rozvoji vaší kariéry budou užitečné další finanční zdroje uvedené níže:
- Průvodce finančním modelováním Průvodce bezplatným finančním modelováním Tato příručka pro finanční modelování zahrnuje tipy a osvědčené postupy aplikace Excel týkající se předpokladů, ovladačů, prognóz, propojení těchto tří výroků, analýzy DCF a dalších
- Model výkazu 3 Model výkazu 3 Model výkazu 3 spojuje výkaz zisku a ztráty, rozvahu a výkaz peněžních toků do jednoho dynamicky propojeného finančního modelu. Příklady, průvodce
- Prognózování řádkových položek výkazu zisku a ztráty Promítání řádkových položek výkazu zisku a ztráty Diskutujeme o různých metodách projektování řádkových položek výkazu zisku a ztráty. Projektování řádkových položek výkazu zisku a ztráty začíná tržbami z prodeje a poté náklady
- Prognóza řádkových položek rozvahy Projektování řádkových položek rozvahy Projektování řádkových položek rozvahy zahrnuje analýzu provozního kapitálu, PP&E, základního kapitálu dluhu a čistého příjmu. Tato příručka popisuje způsob výpočtu
