Table des matières:
- Exactitude des données historiques
- Plage de temps
- Problèmes avec les données d'entrée
- Événements imprévisibles
Les prévisions financières sont effectuées pour une grande variété de raisons, telles que la projection des ventes attendues afin d'ajuster les taux de capacité, ou dans le cadre de la gestion budgétaire. Les créanciers ont souvent besoin d’états financiers historiques et prévisionnels pour effectuer leur analyse de crédit initiale et continue. Les états financiers prévisionnels sont également utilisés pour préparer des évaluations d’entreprise, qui peuvent être nécessaires à des fins d’information financière, de planification successorale, de fusions et acquisitions ou même de contentieux d’entreprise. La préparation de prévisions financières nécessite des analyses complexes, soumises à un certain nombre de limitations et de défis.
Exactitude des données historiques
Les prévisions financières sont souvent effectuées en utilisant les résultats historiques comme proxy pour l’avenir. Pour ce faire, vous pouvez analyser les éléments historiques du compte de résultat et du bilan afin de déterminer les tendances, telles que les tendances de croissance, et appliquer ces chiffres à l’avenir. Par exemple, si une entreprise a réalisé une croissance stable de 5% en moyenne par an au cours des cinq dernières années, vous pouvez prévoir les ventes de l'année prochaine avec un taux de croissance de 5%. Bien que largement utilisée, cette approche peut être problématique. Si les résultats de la société sont variables d’une année à l’autre, les moyennes historiques pourraient ne pas donner de bonnes indications pour l’avenir. Si la société est une start-up, les résultats historiques peuvent ne pas être disponibles du tout. En outre, les conditions de marché externes peuvent affecter les résultats financiers d'une manière qui ne serait pas capturée par l'analyse des résultats historiques.
Plage de temps
Plus le délai est long, plus il sera difficile de prévoir avec précision les résultats financiers. Il est moins difficile de prévoir les résultats financiers de l'année prochaine que de prévoir les chiffres pour la prochaine décennie. Par exemple, si vous extrapolez les tendances en utilisant des données historiques sur cinq ans tout en préparant des projections financières sur 10 ans, l'applicabilité d'une tendance sur cinq ans serait probablement inférieure à une période de 10 ans. Au fur et à mesure que le temps passe, la probabilité d'événements pouvant affecter les résultats financiers de la société augmente. La part de marché peut augmenter ou diminuer, ou les conditions économiques peuvent changer considérablement. En règle générale, les périodes de projection plus courtes sont plus précises.
Problèmes avec les données d'entrée
En plus d'utiliser des données historiques, les prévisions sont souvent effectuées à l'aide d'une analyse linéaire, qui établit un lien entre les performances financières futures et diverses variables dépendantes corrélées aux chiffres financiers sous-jacents. Cela peut être très problématique - mieux capturé par l'expression garbage in, garbage out. La fiabilité de votre prévision dépend uniquement des entrées utilisées pour la calculer. Cela laisse place à des erreurs dues à des erreurs de collecte ou d'interprétation des données, ou à des erreurs humaines de saisie des données dans le modèle de prévision. En outre, les êtres humains sont sujets à divers biais, tels que le biais de confirmation, qui se produit lorsque le jugement du prévisionniste est faussé par des notions prédisposées sur les résultats projetés. Cela peut amener le prévisionniste à mettre trop l'accent sur des éléments de données moins pertinents, ou inversement.
Événements imprévisibles
Même si vous utilisez parfaitement les méthodes de prévision quantitative et qualitative, il est impossible de prévoir l'imprévisible. La nature de ces éléments peut varier, mais il peut s’agir de risques liés à la concurrence, à l’économie et aux chocs externes sur le marché. Par exemple, après plusieurs années de croissance, Blockbuster a été aveuglé par les performances de Netflix, qui ont très rapidement érodé la part de marché et les ventes de Blockbuster. Un point de vente au détail peut ouvrir un nouveau site et projeter une forte croissance financière, mais seulement pour permettre à un concurrent direct de s'ouvrir de l'autre côté de la rue, affectant ainsi les ventes et les bénéfices.
En outre, un événement Black Swan peut facilement rendre obsolètes des prévisions financières bien préparées. Un événement Black Swan est un événement hautement improbable qui se produit et qui présente trois facteurs: impossible à prédire, il a un impact énorme et sa valeur de choc est stupéfiante, car les gens ne pourraient jamais imaginer qu'un tel événement se produise.