3。统计预测

我认为，统计预测只是说“使用数字和数据进行预测”的一种奇特的方式。这只是一种预测，我可以在过去查看过去的数据（例如销售号码或其他事实），并使用它来猜测将来会发生什么。

统计财务预测示例

假设我的公司想知道在接下来的几个月中它可能会赚多少钱。我们可以做到这一点的一种方法是使用“移动平均值”方法。我的公司将查看过去100天每天赚多少钱的钱，然后以这些数字的平均值。 （我谈论的是在下面的部分中移动平均值。）

通过使用这个平均水平，我的公司可以很好地猜测它在即将到来的类似时期内的收入。

统计预测的好处 它比其他方法更扎实。 只要您拥有正确的数据，它可能比其他方法更简单。统计预测的缺点 相对于其他财务预测模型，属于此保护伞的某些方法可以提供相对估计的估计。 没有大量历史数据的公司可能无法产生可靠的统计预测。 4。自下而上的财务预测

自下而上的财务预测与自上而下的预测相反。在这种方法中，公司首先要查看其客户或产品的细节，并以更大的了解其未来收入。

再次，我将引用埃里克·利德曼（Erik Lidman）对自下而上的财务预测的简单解释。自下而上的预测：

逐步构建预测，项目按项目进行。 来自销售，营销和其他前线团队。 基于当地的现实，往往更保守。

自下而上的财务预测示例

假设一家公司想预测明年可能赚多少钱。它w首先，应该查看去年出售的产品，并决定今年为每种产品收取多少收费的产品。然后，通过乘以这两个数字，该公司对其总销售额进行了估计。

当然，实际预测比这要复杂得多。公司通常也会查看其他细节，例如他们期望拥有多少客户或这些客户坚持下去。这样，他们通过从地面层建立来获得更准确的预测。

自下而上预测的好处 该模型允许比大多数其他模型进行更多的详细分析。 它为各个部门提供了更多的投入空间。 自下而上预测的缺点 使用此模型，在微观层面上犯的任何错误都可以扩增到宏观级别。 彻底的自下而上的预测可能是耗时的和劳动力密集的。 5。等级财务预测

简单地说，分层财务预测就像创建路线图通过将数据分为不同级别或类别的预测。想象它是用于财务预测的家谱，每个分支都代表一个类别，较小的分支代表其中的子类别。

此方法很有用，因为它结合了大图（自上而下）和以细节为中心的（自下而上）的预测。通过这样做，您将获得一个更完整，更准确的预测，在每个级别（总体和具体）上捕获趋势，从而更容易做出更明智的决定，例如库存或在哪里投资资源。

等级财务预测示例

例如，如果您要预测销售，则可能从顶级类别开始，例如“服装”。然后，您将其分解为“男装”和“女人的服装”。您可以走得更远，将“男士穿着”打成“衬衫”，“裤子”和“领带”。这不仅使您不仅可以看到大局（总体服装销售），还可以看到特定的细节（例如可能出售的黑色领带在男装中）。

分层预测的好处 结合了大型和细节的预测模型。 与其他模型相比，提供更完整，更准确的预测。 分层预测的缺点 该模型可能很复杂，因为它需要大量数据。 这也可能很耗时。