Transformation der Erfolgsplanung und Entwicklung der Prognose
Der übliche Zeithorizont einer operativen Planung umfasst ein Geschäftsjahr.
Eine integrierte Finanzplanung ist jedoch grundsätzlich mittelfristig – d.h. geplant werden 3-5 Jahre. Um so weit in die Zukunft sehen zu können, wird eine andere Methode benötigt – die Prognose!
Unterschied – Planung und Prognose
Planung ist die Festlegung auf Ziele und der Maßnahmen, wie diese erreicht werden sollen. Eine Planung beruht auf Entscheidungen, die bereits getroffen wurden!
Prognosen sind Vorhersagen, die anhand interner Zeitreihenanalysen, Simulationsrechnungen oder externer Statistiken getroffen werden (Markteinschätzungen wie der GfK, Konkurrenzverhalten, Umweltdaten). Prognosen werden stets mit statistischen Verfahren ermittelt. Diese reichen von einfachen Annahme, wie einem prozentualen Wachstum, bis hin zur komplexen Zeitreihenanalyse (ARIMA, Holt-Winters) oder linearen Regression anhand externer Variablen.
Weiterentwicklung der operativen Erfolgsplanung
Zur Transformation der operativen Planung in eine integrierte Finanzplanung sind Annahmen über die Zahlungswirksamkeit und Zahlungszeitpunkte z.B. anhand des historischen Debitorenziels, zu treffen. In der Planungssoftware LucaNet erfolgt die Transformation über eine Planungslogik.
Beispiel
Ihre Dezember-Plan-Umsätze werden bei einem Ziel von 30 Tagen im Januar gezahlt und sind daher zum Stichtag als Forderung in der Plan-Bilanz auszuweisen. In der Kapitalflussrechnung wird der Umsatz neutralisiert, weil keine Zahlung erfolgte.
Prognose der Folgejahre – Nutzung statistischer Methoden für Szenarien
Oftmals wird nur das kommende Geschäftsjahr operativ geplant, weil dies eine typische Laufzeit von Kontrakten aus „Jahresgesprächen“ und Auftrags-Forecasts ist. Für die Jahre danach sind Prognosen zu treffen, die auf validen Annahmen und Techniken basieren und die mit der strategischen Unternehmensplanung im Einklang stehen.
Für die Prognose werden Szenarien erstellt, die mögliche Umweltentwicklungen abdecken. Best und worst case sind mögliche Szenarien, die sich aber nur bei einer Verkettung vieler günstiger oder schlechter Entwicklungen ergeben. Die Basis bzw. „most likely“ Prognose ist dagegen das Szenario, welches das Management erwartet, z.B. weil es dem historischen Wachstumspfad des Unternehmens folgt.
Praxis-Beispiel einer Prognose durch lineare Regression im Kfz-Handel
Je nach Branche und Phase eines Unternehmens können Szenarien z.B. durch eine lineare Regression anhand einer kausalen, unabhängigen Variable abgeleitet werden. Ein Beispiel ist der Kfz-Bestand nach der KBA-Statistik, welcher zur Planung des Absatzes eines Kfz-Händlers dienen kann.
Der Vorteil dieser Technik ist, dass nur die Marktentwicklung als unabhängige Variable vorhergesagt werden muss. Der Umsatz ermittelt sich aus einer linearen Funktion, die dem Trend der Vergangenheit folgt.
Der vergangenheitsbasierte Trend ist gleichzeitig ein Nachteil, wie die aktuelle Situation in 2017 zeigt. Der Kfz Handel setzt wegen der öffentlichen Diskussion über Fahrverbote und Schadstoffe weniger Diesel PKW ab, dafür aber mehr Benziner. Auf den Gesamtumsatz wirkt sich die Unsicherheit der Käufer und der Trade-off insgesamt negativ aus. Es wird nicht nur vom bisherigen Trend abgewichen, es kann sogar ein neuer Trendverlauf entstehen.
Die Technik der linearen Trendfortschreibung ist jedoch nur für die Basis-Planung geeignet, strategische Maßnahmen sind darüber hinaus gesondert zu prognostizieren.
Mehr zur Integrierten Finanzplanung mit LucaNet für eine große Unternehmensgruppe im Kfz Handel in meinem Projektbeitrag
Integrierte Finanzplanung von Startups und wachsenden Unternehmen
Die integrierte Finanzplanung von Startups und stark wachsenden Unternehmen bedarf einer anderen Technik zur Prognose verbunden mit einer Verkürzung des Prognose-Horizonts auf 3 Jahre. Das Marktvolumen, die Marktentwicklung aber auch die Neudefinition und Verschiebung von Grenzen durch disruptive Einflüsse (Ersatz physischer durch digitale Produkte, Plattformen, Blockchain und künstliche Intelligenz) bewirken, dass die Prognose gerade bei Startups regelmäßig und zeitnah durch einen Rolling Forecast anzupassen ist. Außerdem sind mögliche Entwicklungen idealerweise durch eine Vielzahl an Szenarien abzudecken. Daher sollten Startups bereits zu Beginn mit einer Planungssoftware arbeiten, die die notwendige Flexibilität bietet.
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