予算編成と予測は、ビジネスの重要な機能です。小さな起業家の直感から大規模な多国籍企業の複雑なモデルまで、すべての企業は、販売額と費用の見積もりを持っています。
問題は、予算の準備に多大な労力が費やされたにもかかわらず、予算が年の初めに陳腐化することがよくあることです。その後、彼らは、その効果がないか、恥ずかしさの原因であるために、やめられます。財務専門家を対象としたKPMGの調査によると、回答者の56％が、「年間のある時点で、予算の関連性がなくなった」ことに同意しました。 同じ調査では、回答者の46％が、「現在の予算は、実際のビジネスの見通しと一致しない、政治的に合意された数値を生み出すと信じています」と述べています。
予算編成は、多くの場合、ボトムアップの問題であり、各部門にテンプレートが与えられ、定性的に将来についての推測を入力します。場合によっては、経営陣がトップラインの目標を設定します。予測を行う人々は、多くの場合、販売、プロビジョニング、運用、または採用の経験が豊富ですが、予測に関する正式なトレーニングを受けていません。予測の変化する不確実な性質は現実ですが、多くの場合、これらのバイアスは予算の正確さに影響を与えます。この引用は一言で言えばそれを要約します：
「予算は祈りであり、相反する動機に包まれ、希望のリボンに包まれている可能性があります」
この記事では、定性的概念と定量的概念を予算編成プロセスに組み合わせるベストプラクティスのアプローチについて説明します。これにより、バイアスの影響を軽減できます。これにより、多くの場合、成文化された範囲外で、仮定とテストシナリオを精査するための構造が提供されます。
新しいシステムの追加に取り掛かる前に、目標の基本と予算の使用法のいくつかを確認しましょう。
定量的方法論を追加する例に入る前に、一般的な予算編成のいくつかのベストプラクティスについて説明したいと思います。確かに網羅的ではありませんが、これらの手順により、予算の反復を減らし、部門の調整を改善することで、時間とリソースを節約できることがわかりました。
予測アプローチには、いくつか例を挙げると、ボトムアップ、トップダウン、クラウドソーシング、およびゼロベースの方法が含まれます。それぞれの方法論は、定性的か定量的かによって分類できます。定性的は予算所有者の判断によってマークされますが、定量的はより数学的に基づいています。したがって、定性的予測手法と定量的予測手法の両方に、それぞれ長所と短所があります。
バイアスは予算編成手法の有用性に大きな影響を与える可能性があるため、方法の政治的側面を考慮することが重要です。営業担当者がボーナスを達成する可能性を高めるために「システムをゲーム化」する必要がある場合でも、上級管理職が投資家をなだめるために目標を達成する必要がある場合でも、バイアスは予算編成プロセスに負担をかけることがよくあります。
単純な定量的方法にも弱点があります。私の最近のクライアントは、予算内で、前年の平均月間成長率を使用して製品の売上を予測していました。これは非常に合理的なアプローチですが、この年の間に成長率が低下したことを指摘しました。その通年の平均を使用すると、傾向が継続するか、さらには横ばいになる場合、体系的な積極的な予測につながる可能性があります。
私の意見では、定量的プロセスは、上記の問題に基づいた仮定のエラーチェックに役立つため、定性的プロセスと組み合わせるための優れた選択肢です。迅速で比較的偏りがないため、定量的基準をお勧めします。また、企業の支出と収益の「機能を定義する」関係、および成長傾向についても説明します。このような方法は、シナリオプランニングにも役立ち、ベンチマークやローリング予測の優れた基盤になります。
1つの追加の予算編成手法を使用するだけで、もう1つのチェックとして機能することにより、予測の関連性を拡張できます。また、相手に挑戦し、その死角を補うことができる方法論を選択することも重要だと思います。特に反復的な環境で、定性的な予測を評価する場合、定量的な予測手法を使用することは非常に価値があることがわかりました。
方法論が異なれば、コストと時間の要件も異なります。しかし、今日では、シナリオの解析に必要な時間を短縮するのに役立つ予測ツールの構築と維持において、データサイエンスがますます重要な役割を果たしていることがわかります。
傾向分析や計量経済分析などの定量的手法を組み込むことは、予測からバイアスを取り除く1つの方法です。これらの方法は、予測で推測的なものを識別し、グループ思考の範囲外のシナリオを提供できます。彼らはガイドラインを提供し、予測目標を達成するために何を変更しなければならないかについての議論を始めるのを助けることができます。統計的手法は、基礎となるデータの品質に依存しており、確かな客観的思考によって強化することができます。
ただし、それらの動作に慣れていない場合は、洗練されていて、少し「ブラックボックス」になっている可能性があります。調整されていないため、基礎となるビジネスの大きな変化にもうまく対処できません。サンプルサイズとデータ品質に注意してください。どちらかを妥協すると、洞察と品質の最終的な品質に影響します。
このセクションでは、ボトムアップ予算と定量的プロセスを比較するプロセスを示します。これは、予算の根拠を検討する方法を説明します。
この例では、線形回帰を使用します。最も単純な定義では、線形回帰は、その線からすべての点までの距離を最小化するデータを介して線を見つけようとします。これは、データの傾向を示しています。サンプルサイズやデータの性質によっては理論的に純粋ではない場合もありますが、それでも非常に便利なツールだと思います。また、ARIMAなど、時系列、非線形性、季節性に特化できる他の回帰手法もよく使用されますが、予算を精査するために実行する全体的な手順で任意の手法に置き換えることができます。
これらの例では、今受け取った部門別のP＆L予算から始めます。ここでの予算は、EBITDAまでの収益で構成されています。
線形回帰の最初の使用は、この時系列分析に使用できます。これは、収益や、程度は少ないが売上原価（ベンダーの価格設定による）など、経営陣が直接管理できない損益計算書の一部で特に役立ちます。過去2年間の実績を使用して、簡単な健全性チェックにより、トップラインの大幅な加速と低いマージンを期待する予算が示されます。
次のステップは、定量的方法論を使用して、P＆Lのトレンドモデルを複製することです。予算の最初の収益ラインである経常収益から始めます。持っている場合は少なくとも24か月のデータを使用しようとすることがよくありますが、それより少ない場合でも適用できます。
この演習では、これを行うためのいくつかの方法があるExcelを使用します。最初の方法は、Data Analysis add-inを使用することです。 Data メニュー。まず、データを取得してそれ自体のシートに移動し、データを列に配置します。次に、関連する期間を表す列を追加します。その後、データ分析パッケージを選択し、Regressionを選択します 。
回帰分析ページで、Input Y Rangeで回帰するデータ（この場合はRecurring Revenue）を選択します。 およびInput X Rangeのピリオド 。 Labelsを選択します データの上にタイトルがある場合。出力セクションでは、通常、分析に使用しているシートに出力を配置しますが、それは個人的な好みです。
次に、OKを押します 回帰の出力を生成します。
回帰出力は、傾向を計算するために必要な情報を提供します。また、ビジネスの基本的な機能に関するいくつかの有用な統計も提供します。これには、時間の経過に伴うデータのわずかな増加、シナリオを確認する機能、線形モデルがデータにどの程度適合しているかが含まれます。
回帰出力は、次の分析を構成します。
私たちの主な関心は、限界収益と固定収益の出力にあります。これらは、切片を定数、周期を勾配として黄色の網掛け部分で見つけることができます（Excelの線形モデル式は=Intercept + Period * future periodsになります） 。これにより、数式でこれらの入力を使用し、より長い期間を置き換えることで、経常収益トレンド予測の基礎が得られます。経常収益の傾向予測ができたら、提出された予算と客観的に比較することができます。さらに、信頼区間の出力を利用して、傾向の分散を確認します。
この傾向を既存の予算に対してプロットすることで、私たちは自分に合ったものを探すことができます。
高トレンドと低トレンドの推定値について、緑色の網掛けの入力を使用して式を繰り返します。これにより、右側のグラフの灰色の領域で示されている、数学的に厳密な調査範囲が得られます。
前のグラフから、予算がトレンドとその分散をはるかに上回っていることがわかります。予算の月間平均増加額を計算すると、最近の傾向のほぼ3倍になります（99.1ドルから33.5ドル）。この例でも、データの単一の時間枠と単変量線形モデルを使用しています。
これは、何がアウトパフォーマンスを推進しているのかについて、チームまたは予算所有者との話し合いの基礎を形成する必要があります。これは、アウトパフォーマンスを促進する定量化可能なアクションまたはイベントを見つけるため、または仮定の再評価の基礎を提供するため、またはこの予算をもたらした目標に挑戦するために重要であると思います。これには、有機的な成長の仮定、新しいビジネスの確率、およびこの結果を達成するために必要な基礎となる支出が含まれる場合があります。
回帰を使用して時系列の予算を調べる方法を確認したので、それを使用してビジネス内の関係を調べます。予算を立てるとき、私はしばしば、主に収益である、ほとんどビジネスの制御が及ばないアイテムの時系列構造を使用します。人間関係の使い方については、成長のレベルをサポートするために限界費用ベースで何が必要かを探しています。この例では、営業費用が収益にどのように関連しているかを見ていきます。
この予算には、収益を綿密に追跡しているように見える運用費用があります。散布図を使用して、2つの関係を調べることができます。これにより、回帰の周りの変動を確認することで、2つの間の限界的な関係に加えて、それらがどの程度適合しているかがわかります。
Operations Expenseを従属変数にし、Total Revenueを独立変数にすることで、時系列の例からの回帰を複製できます。 2つの相関関係を示す散布図は、次の出力から導き出されました。
この場合、限界額は、収益1ドルあたりの営業費用の増加額を示します。過去2年間で、収益1ドルごとに、運用コストは0.72ドル増加しました。これは、収益の割合としての営業費用が過去2年間で増加していることを示していますが、実際に増加しています。 83.5％のR²（決定係数）も、2つの変数セット間の強い相関（したがって、関係）を示しています
回帰の結果を使用して、トレンドモデルを構築できます。ただし、これはリレーションシップモデルであるため、2つの方法があります。以前の回帰からの収益トレンドの結果に加えて、予算収益額に基づいてモデルを構築できます。
まず、予算収入に基づくモデルで収入を見てみましょう。このアプローチにより、予算に組み込まれている限界的な仮定を見ることができます。以前と同様に、傾向線と変動性の両方を作成します。
予算はトレンドに近く、変動の領域内にあるため、予算は妥当であるように見えます。ただし、この分析では、予算の所有者にいくつかの疑問が生じます。
予算は今年の上半期の傾向を追跡し、その後遅れを取り始めていることがわかります。 これは、予算の所有者が以前の操作からある程度の効率を期待していることを示します。実際、12月までに、予算はトレンドよりも10％低い実行率になります。議論は、今年の後半に効率を推進しているものに焦点を当てることができます。
結果を使用した2番目の分析は、トレンド収益を使用してモデルを再実行することです。これにより、予算をトレンドの関係と比較することができます。ここでも、回帰結果を取得し、トレンド収益を使用してトレンドを計算します。
トレンド収入は予算収入を大幅に下回っているため、運営費も予算を下回っています。この分析は、経費を前倒しする必要がある場合、または予算収入に左右される場合に問題を引き起こします。また、この分析は、収益が実現しない場合の不測の事態のリスク分析を引き起こす可能性があります。
時系列ツールとリレーションシップツールの両方が用意できたので、P＆Lの定量的モデルを構築できます。時系列ベースで計算された収益と、収益との関係に基づいた費用を使用して、トレンドP＆Lを予測できます。この場合、=SLOPE()のExcel関数を使用してトレンドを構築します。 および=INTERCEPT() 。これにより、年間を通じて更新できる動的モデルを提供できます。
この定量的ツールは、予算の評価だけでなく、ローリング予測、ベンチマーク、または代替の予測方法の基礎にも使用できます。このツールは非常に便利であることがわかりました。トレンドからの変化は、ビジネスイニシアチブの有効性に関する追加情報を提供したり、実際の結果が間違った方向に動き始めたときに早期に警告を提供したりする可能性があります。
この演習を行うと、多くの管理リソースを使用しません。基礎となる統計は、会社の実際の業務から導き出されたものであり、エージェントのバイアスは含まれていません。これにより、トレンドからの変化により、ビジネスがどのように変化しているか、正確にどの程度変化しているかに関する情報を提供できます。シナリオ分析も可能です。高低を異なるレベルに設定することも、変動の特定のしきい値に自動的に設定することもできます。
これで、トレンド結果を提出された予算と比較できます。行ごとに、提出された予算を調べて、仮定を評価し、ベンチマークを設定し、ビジネスが過去にどのように運営されていたかを確認できます。
ご覧のとおり、傾向分析は、ビジネスが過度に楽観的なトップライン予測を持っている可能性があることを示しています。その収益予測は、EBITDAの結果を一致させるためにコストが増加するため、行き過ぎになる可能性があります。ここでのこのリスクは、マネージャーが予算の経費レベルに上昇し、トップラインの結果が遅れ、利益率に悪影響を与えることです。
先に述べたように、定性的な予算を立てる人々も物語を設定します。これは、ビジネス全体の中で彼らのマイクロアジェンダの調整に合う場合があります。
これで、定性的な予算に定量的なアプローチが追加されました。予算は最終的には同じままである可能性がありますが、この強化されたアプローチはリスクを浮き彫りにし、計画すべきシナリオを提供し、予算所有者にパフォーマンスベンチマークを提供しました。また、将来のトレンドを予測してベンチマークを打ち負かすために使用できるモデルもあります。
予算は、たとえば、非現実的であり、取締役会を喜ばせるために、または直接的な管理目的ではなく結果を促進するために高い基準を設定するために、より多く作成される可能性があります。意欲的な予算編成は前向きな考え方を打ち立てますが、それに方法がなければ、正確さは疑わしいでしょう。ここで説明するようなツールを使用すると、正しい方向に進んでいることを確認するための定量的なチェックが提供されます。
いつものように、予測と予算はツールボックスアプローチで最適であり、別の方法論を追加すると、「グループ思考」ボックスの外側を見るのに役立ちます。ローリング予測とさまざまな予測方法を使用すると、予測の有効性を向上させることができます。私が予測しているとき、どのツールが最も効果的かを評価することで、会社の機能についての洞察を得ることができます。この考え方に従うと、1年続く予算を作成するのに役立ちます。
将来的には、この例を再検討して、予算を追跡し、途中で調整し、予想と比較して現実がどのように発生したかを判断するための有用な事後分析を実施する方法を示します。