Apakah Ramalan Bergulir?
Rolling forecast adalah alat pemodelan kewangan yang digunakan oleh pengurusan yang membantu organisasi dalam meramalkan keadaannya secara berterusan dalam jangka masa yang ditetapkan; sebagai contoh, jika ia disiapkan untuk jangka masa dua belas bulan, ia akan mengambil kira dua belas bulan berikutnya untuk ramalan sebaik sahaja data sebenar satu bulan diselesaikan.
Komponen
# 1 - Jangka Masa
Sebarang perniagaan semasa menyiapkan model ramalan bergulir mesti memutuskan sama ada mereka ingin mengemas kini data ramalan mingguan, bulanan atau suku tahunan, kerana menganalisis hasil sebenar dengan ramalan dan kemudian mengemas kini ramalan jangka masa berikutnya adalah tugas yang memakan waktu dan menakutkan. Dalam kebanyakan kes, ini disediakan dalam jangka masa dua belas bulan.
# 2 - Pemandu
Ramalan itu mesti merangkumi pemacu dan bukan hanya jumlah jumlah hasil atau perbelanjaan. Mari kita fahami ini dengan contoh - jika syarikat Pembuat Kereta ingin membuat ramalan pendapatannya. Ia mesti merangkumi kuantiti dan harga jualan model, yang paling banyak menjual dan menghasilkan pendapatan maksimum.
Jadi lain kali, apabila ada peningkatan Pendapatan, seharusnya dapat menjelaskan apakah kenaikan itu disebabkan oleh kenaikan harga jual atau kuantiti tambahan yang dijual. Begitu juga, jika ada penurunan pendapatan, ia harus menjelaskan apakah penurunan itu disebabkan oleh potongan harga yang ditawarkan atau jumlah penjualan yang lebih sedikit.
# 3 - Analisis Varians
Setelah buku akaun disiapkan selama sebulan, hasilnya mesti dibandingkan dengan angka ramalan, dan bergantung pada hasil analisis varians; perubahan yang sesuai harus dibuat dalam ramalan jangka masa berikutnya. Sebagai contoh - jika syarikat Telecom telah meramalkan bahawa ia harus membayar yuran sewa menara sebanyak $ 25,000 setiap bulan dan kerana integrasi dan pemerolehan baru-baru ini, ia telah berhenti mengambil perkhidmatan dari menara tersebut. $ 25,000 ini harus dikecualikan dari jangkaan perbelanjaan bulan depan.
# 4 - Sumber Data
Apabila ramalan disiapkan, sumber data mesti bebas dari bias dan harus dimasukkan setelah analisis mendalam kerana bonus kepemimpinan kanan terikat dengan prestasi jabatan mereka sehingga pemimpin yang berat sebelah mungkin memberikan angka ramalan yang sangat konservatif dan kemudian melebihi angka yang diramalkan dalam hasil sebenar, yang akan menyebabkan amalan tidak beretika. Juga, nombor yang diramalkan tidak boleh datang dari seseorang yang tidak memahami proses yang lengkap dan mungkin memberikan beberapa angka ramalan yang mustahil dicapai.
# 5 - Objektif & Pengurusan Kanan
Model ramalan bergulir melibatkan banyak analisis dan perubahan yang kerap dalam bilangan ramalan dan pengambilan keputusan yang cepat. Model ini semestinya memerlukan sokongan pihak pengurusan kanannya untuk pelaksanaan yang berjaya, dan model tersebut harus diselaraskan dengan objektif organisasi.
Contoh Rolling Forecast Anda boleh memuat turun Templat Rolling Forecast Excel ini di sini - Templat Rolling Forecast Excel
- Sila perhatikan jadual di bawah secara lanjutan yang menunjukkan angka untuk tempoh Januari 2019 hingga Mac 2020. Sekiranya kami percaya bahawa X Ltd. telah menyediakan ramalan bergulir untuk tempoh dua belas bulan, maka pada mulanya X Ltd. akan menyediakan data ramalan untuk bulan Januari - Tempoh Dis 2019.
- Sebaik sahaja laporan kewangan siap untuk Januari 2019, laporan tersebut harus dibandingkan dengan data yang diramalkan dan varians harus dipertimbangkan untuk input jangka masa depan.
- Selepas keputusan sebenar Jan 2019, jadual akan menunjukkan nombor ramalan untuk tempoh Februari 2019 hingga Jan 2020. Begitu juga, setelah jumlah sebenar untuk Februari dan Mac 2019 keluar, model ramalan bergulir menunjukkan ramalan Mar19 hingga Feb20 setelah keputusan Februari dan ramalan April19 hingga Mar20 setelah hasil Mar19.
Untuk pengiraan terperinci, rujuk lembaran excel ini.
Kelebihan
- Ia mengambil kira perubahan bulanan yang penting untuk penilaian risiko
- Membantu kepimpinan kanan dalam membuat keputusan
- Ini membantu menubuhkan pasukan Perancangan & Analisis Kewangan yang tepat
- Mengetengahkan faktor utama dan perubahan setiap bulan
- Tidak menimbulkan tekanan untuk menyiapkan ramalan tahunan yang lengkap setelah akhir tahun, kerana angka ramalan 12 bulan akan datang selalu tersedia
- Ia mengesan pemacu penting yang sangat penting untuk kejayaan organisasi mana pun
Kekurangan
- Ini adalah proses yang memakan masa
- Banyak organisasi merasa sukar untuk dilaksanakan
- Perubahan yang kerap mencabar untuk memproses jangka masa dalam satu tempoh
Perkara yang perlu diberi perhatian
Pada masa kini, dengan pengembangan sistem perakaunan berkomputer, sangat mudah dan cepat untuk menyusun nombor ramalan dan buku akaun kerana semua jabatan saling berkaitan melalui sistem Perancangan Sumber Perniagaan ERP - Enterprise. Sebuah organisasi mesti sentiasa memantau dan menganalisis bilangan ramalan bergulir dengan hasil kewangan sebenar untuk melaksanakan perubahan. Juga, proses simulasi harus dijalankan dengan pemboleh ubah maksimum untuk memahami kesan perubahan dalam satu pemboleh ubah pada nombor akhir.
Kesimpulannya
Ramalan bergulir, menurut satu tinjauan, masih digunakan oleh hanya 42% organisasi, dan selebihnya lagi menggunakan kaedah ramalan statis, yang disiapkan setahun sekali, dan tidak ada perubahan yang sering dilakukan. Oleh itu, kita faham di sini bahawa pelaksanaan dan penyediaan model sedemikian adalah tugas yang sukar. Walau bagaimanapun, pada masa yang sama, ia adalah kelebihan eksklusifnya sendiri, yang merupakan bahagian penting dari mana-mana entiti perniagaan dalam persaingan tekak hari ini di mana maklumat yang disampaikan dengan pantas dan keputusan yang tepat pada masa yang tepat dapat membuat keajaiban. Oleh itu, organisasi setelah analisis yang teliti harus beralih ke model ramalan bergulir daripada yang statik.
