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Como a previsão de crescimento de receita

Previsão receitas é o primeiro passo em uma variedade de análises financeiras, incluindo modelos de avaliação amplamente utilizados, tais como o método de fluxo de caixa descontado e análise de segurança comparável. Há uma série de métodos que você pode usar para prever as receitas, e independentemente de qual método você confiar, você deve ser capaz de apoiar suas suposições. A este respeito, o mais quantitativa da análise é, mais fácil deve ser para outros investidores de entender.



Conteúdo

Base histórica



  • Há poucos melhores indicadores de desempenho futuro que o passado. Isto é particularmente verdadeiro para as empresas situadas em indústrias cíclicas. Mesmo para empresas start-up sem histórico operacional, você pode usar histórias de empresas comparáveis ​​como um guia para o crescimento esperado. Ao analisar resultados históricos, olhar para as tendências e ciclos. Se o crescimento histórico das receitas de uma empresa é altamente estável, o que lhe permite usar figuras históricas de crescimento com um maior nível de confiança. Se o crescimento histórico é irregular, você pode querer usar a média histórica.

Rácios volume de negócios

  • Usando volume de negócios, ou índices de utilização, é uma maneira de combinar resultados históricos com a abordagem quantitativa. Exige cálculo dos rácios volume de negócios, tais como volume de negócios total de ativos, e então aplicar esses índices com dados do balanço da empresa para gerar receitas projetadas. volume de negócios total de ativos é igual a vendas dividido pelo total de ativos. Por exemplo, se relação de volume de negócios total de ativos de uma empresa é historicamente estável e tem uma média de 0,2, e ativos totais do próximo ano estão previstas para ser de US $ 10 milhões, você pode voltar para a previsão de vendas através da multiplicação de 0,2 em US $ 10 milhões, implicando uma receita de $ 2 milhões no próximo ano.

Quota de mercado



  • Se você é capaz de estimar a quota de mercado da sua empresa assunto - a sua quota das vendas totais da indústria - você pode projetar seu crescimento de vendas, usando o crescimento global da indústria como uma linha de base. Ao fazer isso, você deve controlar a taxa em que a quota de mercado da empresa está subindo ou caindo. Estabilidade faz previsão mais confiável. Se as vendas totais da indústria são projetados para ser de US $ 1 bilhão no próximo ano, e sua empresa sujeito tem uma participação de 3 por cento do mercado, em seguida, previsão de vendas do próximo ano para a sua empresa será de R $ 30 milhões.

Regressão linear



  • Graças ao aumento da potência disponível através de computadores, qualquer um pode usar planilhas para realizar cálculos de regressão linear para a previsão. regressões lineares mostram a relação entre a variável dependente e uma variável de motivos. regressões Multi-lineares realizar o mesmo cálculo mas usar mais de uma variável explicativa. Neste caso, a receita é a variável dependente. Selecione uma variável que você acredita que tem o maior impacto de mudanças nas vendas. Por exemplo, se a empresa assunto era uma empresa imobiliária, que você pode selecionar a nova construção como a variável explicativa. Traçar valores históricos de vendas e variáveis ​​explicativas em colunas separadas em uma planilha. Em uma célula separada, introduzir "= previsão," e, em seguida, destacar os números da coluna que representa vendas, seguido por uma vírgula, imediatamente seguido por destacando os números na coluna representando variáveis ​​explicativas.

Inflação

  • No longo prazo, o crescimento da receita da empresa será sempre igual ou inferior a taxa de inflação da economia. Uma empresa que não aumenta o número de unidades vendidas ainda deve registrar aumentos de receitas com base no aumento dos preços a longo prazo. Como os custos próprios da empresa aumentar, deve aumentar os preços de forma a manter o mesmo nível de rentabilidade. Você pode usar o método de pesquisa para compilar as expectativas inflacionárias economistas profissionais, e usar isso é como uma linha de base para o qual você pode fazer ajustamentos positivos ou negativos leves.

    Na regressão linear, quanto mais próximo é um valor a 1, mais a variável dependdnt está relacionada com a variável explicativa.
    Na regressão linear, quanto mais próximo é um valor a 1, mais a variável dependdnt está relacionada com a variável explicativa.
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