Qu'est-ce que la prévision ascendante?
La prévision ascendante fait référence à la projection des intrants au niveau micro d'une entreprise pour atteindre les revenus et les revenus d'une année donnée. Cependant, l'estimation de ces micro-facteurs qui conduisent au chiffre d'affaires est difficile à prévoir car elle est spécifique à l'entreprise et dépend de divers facteurs.
Exemple de prévision ascendante
Prenons un exemple pour comprendre le concept:
La société ABC est une société de production de stylos. Un investisseur tente de prévoir les revenus de l'entreprise pour l'année prochaine. Les détails sont mentionnés ci-dessous:
Utilisez l'approche ascendante pour calculer les revenus
Solution:
Étape # 1: Déterminer la vente et le prix de l'année prochaine selon les prévisions
Étape n ° 2: Déterminez les dépenses opérationnelles et les frais d'intérêt conformément aux prévisions
Étape # 3: Le compte de résultat global ressemble à ceci -
Prévisions ascendantes et descendantes
L'approche ascendante commence par des micro-facteurs spécifiques à l'entreprise et atteint les revenus. D'autre part, l'approche Top-Down aide à prévoir les revenus d'une entreprise en utilisant des facteurs macro. Dans l'approche descendante, disons que le PIB est prévu pour déterminer si la quantité de vente d'une entreprise augmentera ou diminuera. La demande globale spécifique au secteur est prévue pour déterminer la demande de biens. L'assouplissement des conditions d'exportation augmente également la demande de biens. La dépréciation de la monnaie augmente la demande de biens. Donc, tous ces facteurs macro sont pris en compte lors de la prévision descendante.
Avantages
- Cette approche est plus pratique que Top-Down. Dans la prévision ascendante, les ventes réelles d'une entreprise sont prédites en observant la demande de ses produits sur le marché alors que la demande est comparée de l'année précédente à l'année en cours. C'est donc plus réaliste. Il traite des données fondamentales des entreprises.
- Cette approche dépend des données de l'entreprise, elles sont donc exactes. Un analyste financier n'aura pas à dépendre de données tierces pour faire les prévisions. Les données réelles renforcent les prévisions car les tendances peuvent être validées à partir des données passées de l'entreprise.
- Les entreprises peuvent avoir des segments différents. Bottom-Up trouve la demande de chaque segment, ce qui aidera les entreprises à allouer les ressources en conséquence. Cela rend l'entreprise plus efficace tout en prenant des décisions en matière de budget d'investissement.
- Comme la décision est basée sur des micro-facteurs, elle donne une image claire de la direction supérieure de l'entreprise. La direction est consciente des dépenses effectuées par chaque segment et s'il sera possible de réduire les dépenses afin d'améliorer la productivité.
Désavantages
- Comme il implique plusieurs micro-facteurs, il faut donc du temps pour que l'étude soit terminée. Tous les micro-facteurs doivent être correctement prévus pour cette approche.
- Cela coûte cher. Il faudra qu'une équipe se consacre à la collecte de données auprès des différents départements pour mener à bien l'approche. Il est donc coûteux de faire des prévisions.
- Les données collectées seront fournies par le département spécifique selon leur niveau de productivité. Si une décision est prise en fonction des données, il se peut que les prévisions ne correspondent pas à la réalité si les membres clés de l'équipe changent.
