예산 책정 및 예측은 비즈니스의 필수 기능입니다. 소규모 기업가의 직감부터 대규모 다국적 기업의 복잡한 모델에 이르기까지 모든 기업은 매출과 비용에 대한 추정치를 가지고 있습니다.
문제는 예산을 준비하는 데 때때로 엄청난 노력을 들였음에도 불구하고 예산이 연초에 쓸모없게 되는 경우가 많다는 것입니다. 그런 다음 그들은 비효율적이거나 당혹감의 근원이 되기 때문에 곤욕을 치루게 됩니다. 재무 전문가를 대상으로 한 KPMG 설문조사에서 응답자의 56%가 "연중 어느 시점에 예산이 더 이상 적절하지 않게 되었다"는 데 동의하는 것으로 나타났습니다. 동일한 설문조사에서도 응답자의 46%가 "현재 예산이 실제 비즈니스 전망과 일치하지 않는 정치적으로 합의된 수치를 산출한다고 믿는다"는 사실을 발견했습니다.
예산 책정은 종종 상향식 작업으로 각 부서에 템플릿이 제공되며, 여기에서 경영진이 설정한 최상위 목표와 함께 질적 기반으로 미래에 대한 추측을 입력합니다. 예측을 수행하는 사람들은 판매, 프로비저닝, 운영 또는 고용에 대한 경험이 풍부하지만 예측에 대한 정식 교육을 받지 않은 경우가 많습니다. 예측의 변화하고 불확실한 특성은 현실이지만 이러한 편향은 종종 예산의 정확성에 영향을 미칩니다. 이 인용문은 이를 간단히 요약합니다.
"예산은 희망의 리본에 싸인 기도, 상충되는 동기의 상자가 될 수 있습니다."
이 기사에서는 편향의 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 예산 책정 프로세스에 질적 및 양적 개념을 결합하는 모범 사례 접근 방식을 다룰 것입니다. 이는 종종 성문화된 범위를 벗어나는 가정 및 테스트 시나리오를 검증하는 구조를 제공합니다.
새 시스템을 추가하기 전에 목표 및 예산 사용의 기본 사항을 검토해 보겠습니다.
정량적 방법론을 추가하는 예를 살펴보기 전에 일반적인 예산 책정에 대한 몇 가지 모범 사례를 살펴보겠습니다. 완전하지는 않지만 이러한 단계를 통해 반복되는 예산을 줄이고 부서 조정을 개선함으로써 시간과 자원을 절약할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.
예측 접근 방식에는 상향식, 하향식, 크라우드 소싱 및 제로 기반 방법이 포함될 수 있습니다. 각각에 대한 방법론은 정성적 또는 양적 방법으로 나눌 수 있습니다. 정성적은 예산 소유자의 판단에 의해 표시되는 반면 정량적은 수학 기반입니다. 결과적으로 정성적 예측 방법론과 정량적 예측 방법론 모두 각각의 장단점이 있습니다.
편향은 예산 책정 기법의 유용성에 상당한 영향을 미칠 수 있으므로 방법의 정치적 측면을 고려하는 것이 중요합니다. 영업 사원이 보너스를 받을 확률을 높이기 위해 "'시스템 게임''을 해야 하든, 고위 경영진이 투자자를 달래기 위해 목표를 달성해야 하든, 편향은 종종 예산 책정 과정에 부담을 줍니다.
간단한 정량적 방법에도 약점이 있습니다. 최근 내 고객은 예산 기간 동안 전년도의 월 평균 성장률을 사용하여 제품 판매를 예측하고 있었습니다. 이것은 매우 합리적인 접근 방식이지만, 나는 그 해에 성장률이 하락했다는 점을 지적했습니다. 해당 연간 평균을 사용하면 추세가 계속되거나 수평을 유지해야 하는 경우 체계적으로 공격적인 예측으로 이어질 수 있습니다.
제 생각에는 양적 프로세스가 위의 문제를 기반으로 한 가정 오류를 확인하는 데 도움이 되기 때문에 정성적 프로세스와 결합하는 데 탁월한 선택입니다. 빠르고 상대적으로 편향되지 않으므로 정량적 기준을 권장합니다. 또한 지출과 수익 사이의 회사의 "기능을 정의하는" 관계와 성장 추세를 탐구합니다. 이러한 방법은 시나리오 계획에 더 유용하며 벤치마킹 및 롤링 예측을 위한 좋은 기초가 될 수 있습니다.
하나의 추가 예산 책정 기법을 사용하면 다른 쪽을 확인하는 역할을 하여 예측의 관련성을 확장할 수 있습니다. 또한 상대방에게 도전하고 맹점을 보완할 수 있는 방법론을 선택하는 것이 중요하다고 생각합니다. 특히 반복적인 환경에서 정성적 예측을 평가할 때 정량적 예측 기술을 사용하는 것이 매우 유용하다는 것을 알게 되었습니다.
방법론마다 비용과 시간 요구 사항이 다릅니다. 그러나 오늘날과 같은 시대에 데이터 과학은 시나리오를 구문 분석하는 데 필요한 시간을 줄이는 데 도움이 되는 예측 도구를 구축하고 유지 관리하는 데 점점 더 많은 역할을 하고 있습니다.
추세 또는 계량 경제학 분석과 같은 정량적 방법을 통합하는 것은 예측에서 편향을 제거하는 한 가지 방법입니다. 이러한 방법은 예측에서 무엇이 투기인지 식별하고 집단 사고 범위를 벗어난 시나리오를 제공할 수 있습니다. 그들은 지침을 제공하고 예측 목표에 도달하기 위해 무엇을 변경해야 하는지에 대한 토론을 시작하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 통계적 방법은 기본 데이터의 품질에 의존하며 확고한 객관적 사고로 보강될 수 있습니다.
그러나 작동 방식에 익숙하지 않은 경우 정교하고 약간의 "블랙 박스"가 될 수 있습니다. 조정되지 않으면 기본 비즈니스의 큰 변화에도 잘 대처하지 못합니다. 샘플 크기와 데이터 품질에 주의하십시오. 어느 쪽이든 타협하면 통찰력과 품질의 최종 품질에 영향을 미칩니다.
이 섹션에서는 상향식 예산을 양적 프로세스와 비교하는 프로세스를 보여줍니다. 예산의 근거를 검토하는 방법을 설명합니다.
이 예에서는 선형 회귀를 사용할 것입니다. 가장 간단한 정의에서 선형 회귀는 해당 선에서 모든 점까지의 거리를 최소화하는 데이터를 통해 선을 찾는 것입니다. 이것은 데이터의 추세를 나타냅니다. 때로는 샘플 크기와 데이터의 특성에 따라 이론적으로 순수하지 않지만 여전히 매우 유용한 도구라고 생각합니다. 또한 시계열, 비선형성 또는 계절성을 전문으로 할 수 있는 ARIMA와 같이 자주 사용되는 다른 회귀 방법론이 있지만 예산을 검토하기 위해 거치게 될 전체 단계에서 어떤 방법론으로도 대체할 수 있습니다.
이 예에서는 방금 받은 사업부 손익 예산으로 시작합니다. 여기에서 예산은 EBITDA까지의 수익으로 구성됩니다.
선형 회귀의 첫 번째 사용은 이 시계열 분석에 사용할 수 있습니다. 이는 수익과 같이 관리가 직접 통제할 수 없는 P&L 부분에 특히 유용하며, COGS(공급업체 가격 책정을 통해)는 더 적습니다. 지난 2년간의 실제 데이터를 사용하여 빠른 온전성 확인을 통해 더 낮은 마진과 결합된 큰 탑라인 가속을 예상하는 예산을 보여줍니다.
다음 단계는 손익의 추세 모델을 복제하기 위해 정량적 방법론을 사용하는 것입니다. 예산의 첫 번째 수익 라인인 반복 수익부터 시작하겠습니다. 저는 종종 최소 24개월 분량의 데이터가 있으면 사용하려고 하지만 더 적은 경우에도 적용할 수 있습니다.
이 연습에서는 이를 수행하는 여러 가지 방법이 있는 Excel을 사용할 것입니다. 첫 번째 방법은 Data Analysis add-in을 사용하는 것입니다. Data 메뉴. 먼저 데이터를 가져와서 자체 시트로 이동하고 데이터의 방향을 열로 지정합니다. 그런 다음 관련된 기간을 나타내는 열을 추가합니다. 그런 다음 데이터 분석 패키지를 선택한 다음 Regression를 선택합니다. .
회귀 분석 페이지의 Input Y Range에서 회귀할 데이터(이 경우에는 반복 수익)를 선택합니다. 및 Input X Range의 마침표 . Labels을 선택하려는 경우 데이터 위에 제목이 있는 경우. 출력 섹션에서는 일반적으로 분석에 사용하는 시트에 출력을 넣지만 이는 개인 취향입니다.
이제 OK을 누르십시오. 회귀 결과를 생성합니다.
회귀 출력은 추세를 계산하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 또한 비즈니스의 기본 기능에 대한 유용한 통계를 제공합니다. 여기에는 시간 경과에 따른 데이터의 한계 증가, 시나리오를 보는 능력, 선형 모델이 데이터에 얼마나 잘 맞는지 등이 포함됩니다.
회귀 출력은 다음 분석을 구성합니다.
우리의 주요 관심은 한계 및 고정 수익 출력입니다. Intercept가 상수이고 Period가 기울기인 노란색 음영 섹션에서 찾을 수 있습니다(Excel의 선형 모델 공식은 =Intercept + Period * future periods가 됩니다). . 이렇게 하면 공식에서 이러한 입력을 사용하고 더 큰 기간을 대체하여 반복 수익 추세 예측의 기초가 됩니다. 반복 수익에 대한 추세 예측이 있으면 제출된 예산과 객관적으로 비교할 수 있습니다. 또한 신뢰 구간 출력을 활용하여 추세의 변동을 확인합니다.
기존 예산에 대해 이 추세를 도표화하면 적합성을 주시할 수 있습니다.
높고 낮은 추세 추정치를 위해 녹색 음영 입력을 사용하여 공식을 반복합니다. 그러면 오른쪽 차트의 회색 영역으로 표시되는 수학적으로 엄격한 검사 범위가 제공됩니다.
이전 차트에서 예산이 추세와 편차를 훨씬 초과한다는 것을 알 수 있습니다. 예산의 평균 월간 증가액을 계산하면 최근 추세($99.1~$33.5)의 거의 3배입니다. 다시 말하지만 이 예에서는 단일 데이터 기간과 일변량 선형 모델을 사용하고 있습니다.
이는 팀 또는 예산 소유자와 함께 성과를 내는 요인에 대한 논의의 기초를 형성해야 합니다. 초과 성과를 유도하는 수량화 가능한 조치 또는 이벤트를 찾거나 가정의 재평가를 위한 기반을 제공하거나 이 예산을 초래한 목표에 도전하는 것이 중요하다고 생각합니다. 여기에는 유기적 성장 가정, 새로운 비즈니스 가능성 및 이 결과를 달성하는 데 필요한 기본 지출이 포함될 수 있습니다.
회귀를 사용하여 시계열 예산을 조사하는 방법을 살펴보았으므로 이제 이를 사용하여 비즈니스 내의 관계를 조사할 것입니다. 예산을 책정할 때 주로 수익인 비즈니스의 통제를 벗어나는 항목에 대해 시계열 구조를 사용하는 경우가 많습니다. 관계 사용의 경우 성장 수준을 지원하기 위해 한계 비용 기준으로 필요한 것을 찾고 있습니다. 이 예에서는 운영 비용이 수익과 어떤 관련이 있는지 살펴보겠습니다.
이 예산에는 수익을 밀접하게 추적하는 것으로 보이는 운영 비용이 있습니다. 산점도를 사용하여 둘 사이의 관계를 조사할 수 있습니다. 이렇게 하면 회귀 주변의 변화를 확인하여 둘 사이의 한계 관계와 얼마나 잘 맞는지 알 수 있습니다.
Operations Expense를 종속 변수로 만들고 Total Revenue를 독립 변수로 만들어 시계열 예제에서 회귀를 복제할 수 있습니다. 둘 사이의 상관관계를 보여주는 산점도는 다음 출력에서 파생되었습니다.
이 경우 한계 금액은 매출 1달러당 영업 비용 증가 금액을 나타냅니다. 지난 2년 동안 1달러의 수익에 대해 운영 비용은 0.72달러 증가했습니다. 이는 수익 대비 운영 비용이 지난 2년 동안 증가했음을 나타냅니다. 실제로 증가하고 있습니다. 83.5%의 R²(결정 계수)는 또한 두 변수 집합 간의 강한 상관 관계(및 따라서 관계)를 나타냅니다.
회귀 결과로 이제 추세 모델을 구축할 수 있습니다. 그러나 관계 모델이므로 두 가지 방법이 있습니다. 이전 회귀의 수익 추세 결과 외에도 예산 수익 금액을 기반으로 모델을 구축할 수 있습니다.
먼저, 예산 수익을 기반으로 모델을 사용하여 수익을 살펴보겠습니다. 이 접근 방식을 통해 예산에 포함된 한계 가정을 볼 수 있습니다. 이전과 마찬가지로 추세선과 변동성을 모두 구성합니다.
예산이 추세에 가깝고 변동성 영역 내에 있으므로 예산이 합리적으로 보입니다. 그러나 분석은 예산 소유자에게 몇 가지 질문을 제기합니다.
예산이 상반기의 추세를 추적한 다음 뒤처지기 시작하는 것을 볼 수 있습니다. 이는 예산 소유자가 이전 작업에서 어느 정도의 효율성을 기대한다는 것을 나타냅니다. 사실, 12월까지 예산은 추세보다 10% 낮은 실행률에 있습니다. 토론은 연말에 효율성을 높이는 요소에 초점을 맞출 수 있습니다.
결과를 사용한 두 번째 분석은 추세 수익을 사용하여 모델을 다시 실행하는 것입니다. 이를 통해 예산을 추세 관계와 비교할 수 있습니다. 다시 회귀 결과를 가져와 추세 수익을 사용하여 추세를 계산합니다.
추세 수익이 예산 수익보다 훨씬 낮기 때문에 운영 비용도 예산보다 낮습니다. 이 분석은 비용이 우선적으로 로드되어야 하거나 예산 수익에 따라 달라지는 경우 문제를 일으킬 것입니다. 또한 이 분석은 수익이 실현되지 않을 경우에 대비한 위험 분석을 촉발할 수 있습니다.
이제 시계열과 관계 도구가 모두 있으므로 손익의 정량적 모델을 구축할 수 있습니다. 시계열 기반으로 계산된 수익과 수익과의 관계를 기반으로 한 비용으로 우리는 추세 손익을 예측할 수 있습니다. 이 경우 =SLOPE()에 대한 Excel 함수를 사용하여 추세를 작성합니다. 및 =INTERCEPT() . 이를 통해 일년 내내 업데이트할 수 있는 동적 모델을 제공할 수 있습니다.
이 정량적 도구는 예산 평가뿐만 아니라 롤링 예측, 벤치마킹 또는 대체 예측 방법론의 기초에도 사용할 수 있습니다. 이 도구가 매우 유용하다는 것을 알게 되었습니다. 추세의 변화는 비즈니스 이니셔티브 효과에 대한 추가 정보를 제공하거나 실제 결과가 잘못된 방향으로 움직이기 시작할 때 조기 경고를 제공할 수 있습니다.
이 연습을 수행하는 것은 많은 관리 자원을 사용하지 않습니다. 기본 통계는 회사의 실제 운영에서 파생되며 대리인 편향을 포함하지 않습니다. 이를 통해 추세의 변형을 통해 비즈니스가 어떻게 그리고 정확히 얼마나 변화하고 있는지에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 시나리오 분석도 가능합니다. 높음과 낮음이 서로 다른 수준으로 설정되거나 특정 가변 임계값으로 자동 설정될 수 있습니다.
이제 추세 결과를 제출된 예산과 비교할 수 있습니다. 항목별로 제출된 예산을 검토하고 가정을 평가하고 벤치마크를 설정하고 과거에 비즈니스가 어떻게 운영되었는지 검토할 수 있습니다.
보시다시피, 추세 분석은 비즈니스가 지나치게 낙관적인 탑라인 예측을 가질 수 있음을 보여줍니다. EBITDA 결과를 유지하기 위해 비용이 증가하여 수익 예측이 초과될 수 있습니다. 이러한 위험은 관리자가 예산 지출 수준에 도달하고 매출 실적이 지연되어 이윤에 부정적인 영향을 미친다는 것입니다.
앞서 언급했듯이 질적 예산을 편성하는 사람들도 내러티브를 설정하며, 이는 때때로 전체 비즈니스 내에서 마이크로 의제의 조정이 될 수 있습니다.
이제 우리는 정성적 예산에 정량적 접근 방식을 추가했습니다. 예산이 결국 동일하게 유지될 수 있지만 이 향상된 접근 방식은 위험을 강조하고 계획할 시나리오를 제공하고 예산 소유자에게 성능 벤치마크를 제공했습니다. 또한 향후 추세를 예측하여 벤치마크를 능가하는 데 사용할 수 있는 모델이 있습니다.
예를 들어 예산은 비현실적일 수 있으며 이사회를 기쁘게 하거나 직접적인 관리 목적보다는 결과를 장려하기 위해 높은 기준을 설정하기 위해 더 많이 책정될 수 있습니다. 열망하는 예산 편성은 긍정적인 사고 방식을 설정하지만, 방법이 없으면 정확성이 의심됩니다. 여기에 설명된 것과 같은 도구를 사용하면 올바른 길을 가고 있는지 정량적으로 확인할 수 있습니다.
항상 그렇듯이 예측 및 예산은 도구 상자 접근 방식을 사용하는 것이 가장 좋으며 다른 방법론을 추가하면 "그룹 사고" 상자 밖에서 보는 데 도움이 됩니다. 롤링 예측과 다양한 예측 방법론을 사용하면 예측 효과를 높일 수 있습니다. 내가 예측할 때 어떤 도구가 가장 잘 작동하는지 평가하면 회사의 기능에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 사고방식을 따르면 1년 동안 지속되는 예산을 편성하는 데 도움이 됩니다.
향후에 이 예를 다시 방문하여 예산을 추적하고, 예산을 조정하고, 예상과 비교하여 현실이 어떻게 발생했는지 확인하는 유용한 사후 분석을 수행하는 방법을 시연할 것입니다.