Metode Peramalan Keuangan Utama Dijelaskan

Peramalan keuangan mempersenjatai eksekutif dengan prediksi spesifik dan akurat yang dapat mereka gunakan untuk membuat rencana bagi perusahaan, membatasi keadaan yang tidak terduga. Rencana tersebut dapat mempengaruhi segalanya mulai dari penganggaran, mempekerjakan, tujuan penjualan dan prediksi pendapatan hingga keputusan pendanaan dan tujuan investasi institusional.

Pendeknya, peramalan keuangan adalah inti dari setiap keputusan yang dibuat eksekutif. Tanpa itu, mereka membabi buta memimpin perusahaan ke depan dan mungkin dari tebing.

Peramalan keuangan bukanlah praktik satu ukuran untuk semua. Ini adalah kumpulan teknik dan metode yang dipilih oleh para eksekutif tergantung pada data yang mereka gunakan dan tujuan outputnya.

Apa itu Peramalan Keuangan?

Peramalan keuangan mengacu pada proses yang digunakan bisnis untuk memprediksi pendapatan di masa depan, pengeluaran dan arus kas. Eksekutif menggunakan peramalan keuangan untuk membantu mereka membuat percaya diri, keputusan keuangan yang menguntungkan dan dapat menentukan kemana arah perusahaan.

Apa Saja 4 Metode Peramalan Keuangan?

Metode peramalan keuangan terbagi dalam dua kategori besar:kuantitatif dan kualitatif. Yang pertama bergantung pada data yang dapat diukur dan dikontrol dan dirender secara statistik. Yang terakhir bergantung pada data yang tidak dapat diukur secara objektif.

Penting untuk dicatat bahwa tidak ada ramalan keuangan yang sangat mudah karena Anda memetakan jalan di depan dengan melihat ke kaca spion. Namun, bila dilakukan dengan benar, peramalan umumnya dapat diandalkan.

1. 1. Metode Peramalan Garis Lurus

   Metode ini biasanya digunakan ketika tingkat pertumbuhan perusahaan konstan, untuk mendapatkan pandangan langsung tentang pertumbuhan yang berkelanjutan pada tingkat yang sama. Ini hanya melibatkan matematika dasar dan data historis. Akhirnya, itu membuat prediksi pertumbuhan yang dapat memandu tujuan keuangan dan anggaran.

   Contoh peramalan keuangan garis lurus

   Tingkat pertumbuhan tahunan rantai restoran tetap stabil di 5% selama tiga tahun terakhir. Perusahaan memperkirakan pertumbuhannya akan berlanjut pada tingkat itu selama dua tahun ke depan. Dengan menghitung pertumbuhan tahun depan sebesar 5% dari tahun ini, dan tahun berikutnya 5% di atas tahun depan, perusahaan dapat membuat prediksi yang akurat tentang berapa banyak orang yang perlu direkrut dan biaya penggajian tambahan untuk setiap tahun tersebut.

2. 2. Metode Peramalan Rata-Rata Bergerak

   Rata-rata bergerak adalah perhitungan kinerja rata-rata di sekitar metrik tertentu dalam kerangka waktu yang lebih pendek daripada garis lurus, seperti hari, bulan atau kuartal. Ini tidak digunakan untuk jangka waktu yang lebih lama, seperti tahun, karena itu menciptakan terlalu banyak lag sehingga tidak berguna dalam mengikuti tren.

   Metode ini digunakan untuk membuat rata-rata nilai yang terus diperbarui dengan banyak pergerakan, seperti harga saham, serta nilai-nilai yang sering berfluktuasi tetapi tidak secepat itu, seperti tingkat persediaan selama periode ritel puncak.

   Pendeknya, metode ini membantu mengidentifikasi pola dasar yang kemudian dapat Anda gunakan untuk mengevaluasi metrik keuangan umum seperti pendapatan, keuntungan, pertumbuhan penjualan dan harga saham. Rata-rata pergerakan naik menunjukkan tren naik, sedangkan rata-rata bergerak yang turun menunjukkan tren turun.

   Contoh peramalan keuangan rata-rata bergerak

   Seorang pengecer ingin menghitung berapa banyak—jika ada—produk yang harus dipesan ulang dari pedagang grosir. Ini musim liburan, sehingga penjualan berjalan dengan baik secara keseluruhan, tapi dia perlu tahu produk mana yang sedang tren naik. Daripada mencoba melacak kenaikan dan penurunan sporadis dalam penjualan produk tertentu sepanjang hari atau lebih dari seminggu, dia menghitung rata-rata bergerak selama seminggu untuk menunjukkan kepadanya tren dan mendorong pesanan pembelian inventarisnya.

3. 3. Metode Peramalan Regresi Linier Sederhana

   Ini digunakan untuk memetakan garis tren berdasarkan hubungan antara variabel dependen dan independen. Analisis regresi linier menunjukkan perubahan variabel dependen pada sumbu Y terhadap perubahan variabel penjelas pada sumbu X. Korelasi antara variabel X dan Y membuat garis grafik, menunjukkan tren, yang umumnya bergerak naik atau turun, atau tetap konsisten.

   Contoh peramalan regresi linier sederhana

   Penjualan dan keuntungan adalah dua variabel yang menjadi kunci keberhasilan setiap perusahaan. Dengan menggunakan metode regresi linier sederhana, jika garis tren untuk penjualan (sumbu x) dan keuntungan (sumbu y) naik, maka semuanya baik-baik saja untuk perusahaan dan marginnya kuat. Jika garis tren turun karena penjualan naik tetapi laba turun, sesuatu yang salah; mungkin ada kenaikan biaya pasokan atau margin yang sempit. Namun, jika penjualan turun tetapi laba naik, nilai item cenderung naik. Ini berarti pengeluaran/biaya perusahaan turun dan regresi liniernya bagus—persentase margin naik ketika laba naik.

4. 4. Metode Peramalan Regresi Linier Berganda

   Metode ini menggunakan lebih dari dua variabel independen untuk membuat proyeksi. Pada dasarnya, regresi linier berganda (MLR) menciptakan model hubungan antara variabel penjelas independen (parameter) dan variabel respons dependen (hasil).

   Contoh regresi linier berganda

   Seorang eksekutif perusahaan truk ingin memprediksi biaya bahan bakar dalam enam bulan ke depan. Variabel independen yang digunakannya untuk metode ini adalah EIA Gasoline and Diesel Fuel Update, minyak berjangka dari bursa berjangka, jarak tempuh dari sistem perutean armada GPS, pola lalu lintas dari platform data terbuka kota pintar dan jumlah truk yang diharapkan perusahaan berada di jalan selama periode tersebut berdasarkan pesanan pengiriman. Daftar ini hanya untuk tujuan ilustrasi, dan variabel lain juga dapat mempengaruhi hasil (outcome).

   Bagaimanapun, semua variabel independen dari hasil tetapi juga memiliki efek pada hasil. Model ini memprediksi hasil—dalam hal ini, perkiraan biaya bahan bakar untuk periode tersebut—berdasarkan variabel.

Catatan tentang Metode Peramalan Kualitatif

Secara alami mereka, metode peramalan kualitatif kurang tepat dibandingkan kuantitatif. Mereka adalah seni dan juga sains yang tidak tepat. Itu bukan untuk mengatakan, Namun, bahwa mereka kurang berguna.

Sebagai contoh, seorang dokter belajar dari pengalaman tanda-tanda penyakit tertentu, yang mendorong keputusannya untuk memesan tes tertentu. Dokter mungkin juga mencurigai satu penyakit di atas yang lain karena penyakit ini umum di daerah setempat, meskipun jarang secara nasional.

Demikian pula, eksekutif bisnis mengembangkan pengetahuan ahli dari pengalaman yang berkaitan dengan industri atau lini produk mereka. Informasi ini belum tentu dapat diukur, atau dikonfirmasi oleh data historis, tetapi tetap memiliki nilai bisnis.

Metode peramalan kualitatif menggunakan atau menggabungkan data lunak, seperti perkiraan ahli atau pendapat, dengan data keras, seperti data mesin atau data penjualan, untuk membuat proyeksi yang biasanya diterapkan pada prediksi bisnis jangka pendek.

Salah satu contohnya adalah metode Delphi, yang mirip dengan metode riset pasar tetapi menggabungkan data lunak dari pakar materi pelajaran. Ini mungkin memerlukan penggunaan kuesioner, daripada data yang dikumpulkan dari tanggapan konsumen terhadap produk atau layanan.

Memilih Metode yang Tepat untuk Bisnis Anda

Pemilihan metode prakiraan keuangan didasarkan pada beberapa pertimbangan, terutama:

1. Konteks ramalan.
2. Relevansi data historis yang tersedia.
3. Tujuan dari analisis.
4. Jendela waktu di mana analisis harus diselesaikan atau diterapkan.

Secara umum, lebih banyak variabel memberi Anda hasil yang lebih jelas karena konteks dan faktor lain dipertimbangkan dalam perhitungan. Namun, metode yang lebih sederhana berguna jika Anda hanya menginginkan jawaban langsung—salah satu metode ini adalah memilih perangkat lunak manajemen keuangan. Anda juga dapat memilih metode untuk satu tujuan dan menggunakan hasilnya dalam lain metode untuk lain tujuan. Sebagai contoh, hasil untuk salah satu atau keduanya garis lurus dan rata-rata bergerak dapat digunakan sebagai variabel dalam salah satu metode regresi linier.