財務予測は、容量率を調整するために予想売上高を予測するなど、さまざまな理由で実行されます。また、予算管理の一環として実行されます。債権者は、初期および継続的な信用分析を実行するときに、過去の財務諸表と予測財務諸表の両方を必要とすることがよくあります。予測される財務諸表は、財務報告、不動産計画、M＆A、さらには企業訴訟に必要となる可能性のある事業評価の作成にも使用されます。財務予測の作成には複雑な分析が必要であり、多くの制限と課題があります。
財務予測は、多くの場合、将来の代理として過去の結果を使用して実行されます。これを行うには、過去の損益計算書と貸借対照表の項目を分析して、成長傾向などの傾向を調べ、これらの数値を今後適用します。たとえば、企業が過去5年間で年間平均5％の安定した成長を達成した場合、5％の成長率を使用して来年の売上を予測できます。このアプローチは広く使用されていますが、問題が発生する可能性があります。会社の業績が年々不安定である場合、過去の平均は将来の良い兆候を提供しない可能性があります。会社が新興企業である場合、過去の結果はまったく利用できない可能性があります。さらに、外部の市況は、過去の結果を分析することでは把握できない方法で財務結果に影響を与える可能性があります。
時間枠が長くなるほど、財務結果を正確に予測することが難しくなります。来年の財務結果を予測することは、今後10年間の数値を予測することよりも難しくありません。たとえば、10年間の財務予測を作成する際に、5年間の履歴データを使用して傾向を推定する場合、5年間の傾向の適用可能性は10年間に低くなる可能性があります。時間の経過とともに、会社の業績に影響を与える可能性のあるイベントが発生する可能性が高くなります。市場シェアは増減する可能性があり、または経済状況が大幅に変化する可能性があります。原則として、予測期間は短いほど正確です。
履歴データを使用することに加えて、予測は線形分析を使用して実行されることがよくあります。線形分析は、基礎となる財務数値と相関するさまざまな従属変数に将来の財務実績をペグします。これは非常に問題になる可能性があります。ガベージイン、ガベージアウトという表現で最もよく捉えられます。予測の信頼性は、それを計算するために使用される入力と同じくらい良いだけです。これにより、データの収集または解釈の誤り、または予測モデルへのデータの入力の人為的エラーによって引き起こされるエラーの余地が残されます。また、人間は確証バイアスなどのさまざまなバイアスの影響を受けます。確証バイアスは、予測結果に関する素因のある概念によって予測者の判断が歪められた場合に発生します。これにより、予測者が関連性の低いデータ項目に過度に重点を置く可能性があります。その逆も同様です。
定量的・定性的な予測手法を完璧に実行したとしても、予測できないことを予測することは不可能です。これらの要素は本質的に異なる可能性がありますが、競争、経済、および市場への外部ショックに基づくリスクである可能性があります。たとえば、長年の成長の後、BlockbusterはNetflixのパフォーマンスに目がくらんでしまい、NetflixはBlockbusterの市場シェアと売上を急速に低下させました。小売店は新しい場所を開き、強力な経済的成長を予測できますが、直接の競合他社を通りの向こう側に開いて、売上と収益に影響を与えることができます。
さらに、ブラックスワンイベントは、十分に準備された財務予測を簡単に時代遅れにする可能性があります。ブラックスワンイベントは発生する可能性が非常に低く、3つの要因を示します。予測が不可能であり、大きな影響を及ぼし、そのようなイベントが発生することを人々が想像することができなかったため、その衝撃値は驚くべきものです。
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