재무 예측은 용량 비율을 조정하기 위해 또는 예산 관리의 일부로 예상 판매를 예측하는 등 다양한 이유로 수행됩니다. 채권자는 초기 및 지속적인 신용 분석을 수행할 때 과거 재무제표와 예측 재무제표를 모두 요구하는 경우가 많습니다. 예상 재무 제표는 또한 재무 보고 목적, 부동산 계획, 합병 및 인수 또는 기업 소송에 필요할 수 있는 비즈니스 평가를 준비하는 데 사용됩니다. 재무 예측을 준비하려면 복잡한 분석이 필요하며, 여기에는 여러 제한과 과제가 따릅니다.
재무 예측은 종종 과거 결과를 미래에 대한 대용물로 사용하여 수행됩니다. 성장 추세와 같은 추세에 대한 과거 손익 계산서 및 대차 대조표 항목을 분석하고 이 수치를 앞으로 적용하여 이를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 회사가 지난 5년 동안 연평균 5%의 안정적인 성장을 달성했다면 5%의 성장률을 사용하여 내년 매출을 예측할 수 있습니다. 널리 사용되는 이 접근 방식은 문제가 될 수 있습니다. 회사의 결과가 해마다 불규칙한 경우 과거 평균이 미래에 대한 좋은 지표를 제공하지 못할 수 있습니다. 회사가 신생 기업인 경우 과거 결과가 전혀 제공되지 않을 수 있습니다. 또한 외부 시장 상황은 과거 결과를 분석하여 파악할 수 없는 방식으로 재무 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
기간이 길수록 재무 결과를 정확하게 예측하기가 더 어려워집니다. 다음 10년 동안의 수치를 예측하는 것보다 내년의 재무 결과를 예측하는 것이 덜 어렵습니다. 예를 들어, 10년 재무 예측을 준비하면서 5년의 과거 데이터를 사용하여 추세를 외삽하는 경우 5년 추세의 적용 가능성은 10년 기간으로 낮아질 수 있습니다. 시간이 지날수록 회사의 재무 결과에 영향을 미칠 수 있는 사건이 발생할 확률이 높아집니다. 시장 점유율은 증가 또는 감소할 수 있으며 경제 상황이 크게 변할 수 있습니다. 일반적으로 예측 기간이 짧을수록 더 정확합니다.
과거 데이터를 사용하는 것 외에도 예측은 종종 미래 재무 성과를 기본 재무 수치와 상관관계가 있는 다양한 종속 변수에 고정하는 선형 분석을 사용하여 수행됩니다. 이것은 매우 문제가 될 수 있습니다. 가비지 인, 가비지 아웃이라는 표현으로 가장 잘 포착됩니다. 예측의 신뢰도는 예측을 계산하는 데 사용된 입력만큼만 좋습니다. 이로 인해 데이터 수집 또는 해석의 실수 또는 예측 모델에 데이터를 입력하는 사람의 실수로 인한 오류의 여지가 남습니다. 또한 인간은 확증편향(confirmation bias)과 같은 다양한 편향에 노출되어 있는데, 이는 예측된 결과에 대한 선입견으로 인해 예측가의 판단이 왜곡될 때 발생합니다. 이로 인해 예측자가 관련성이 덜한 데이터 항목에 너무 많은 강조를 두거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
양적, 질적 예측 방법을 완벽하게 수행하더라도 예측할 수 없는 일은 예측할 수 없습니다. 이러한 요소는 본질적으로 다양할 수 있지만 경쟁, 경제 및 시장에 대한 외부 충격에 따라 위험이 될 수 있습니다. 예를 들어, 수년간의 성장 후에 Blockbuster는 Netflix의 실적에 눈이 멀어서 Blockbuster의 시장 점유율과 매출을 빠르게 잠식했습니다. 소매점은 새로운 위치를 열고 강력한 재정적 성장을 예상할 수 있지만 길 건너편에 직접적인 경쟁자가 생겨 매출과 수입에 영향을 미칠 수 있습니다.
게다가 Black Swan 이벤트는 잘 준비된 재무 예측을 쉽게 쓸모없게 만들 수 있습니다. Black Swan 이벤트는 발생 가능성이 매우 희박하며 세 가지 요소를 나타냅니다. 예측 불가능, 엄청난 영향을 미칩니다. 사람들은 이러한 이벤트가 발생하는 것을 상상할 수 없었기 때문에 충격 가치가 놀랍습니다.