Was ist Bottom-Up-Prognose?
Bottom-Up-Prognosen beziehen sich auf die Projektion von Inputs auf Mikroebene eines Unternehmens, um Umsatz und Ertrag für ein bestimmtes Jahr zu erzielen. Die Schätzung dieser Mikrofaktoren, die zum Umsatz führen, ist jedoch schwer zu prognostizieren, da sie unternehmensspezifisch ist und von verschiedenen Faktoren abhängt.
Beispiel für eine Bottom-Up-Prognose
Nehmen wir ein Beispiel, um das Konzept zu verstehen:
Firma ABC ist eine Stiftproduktionsfirma. Ein Investor versucht, den Umsatz des Unternehmens für das nächste Jahr zu prognostizieren. Die Details sind unten aufgeführt:
Verwenden Sie den Bottom-Up-Ansatz, um die Einnahmen zu berechnen
Lösung:
Schritt 1: Bestimmen des Verkaufs und des Preises für das nächste Jahr gemäß Prognose
Schritt 2: Bestimmen Sie die Betriebskosten und die Zinsaufwendungen gemäß Prognose
Schritt 3: Die Gesamtergebnisrechnung sieht folgendermaßen aus:
Bottom-Up vs. Top-Down-Prognose
Der Bottom-Up-Ansatz beginnt mit unternehmensspezifischen Mikrofaktoren und erreicht den Umsatz. Andererseits hilft der Top-Down-Ansatz bei der Prognose des Umsatzes eines Unternehmens mithilfe von Makrofaktoren. Beim Top-Down-Ansatz wird das BIP prognostiziert, um zu bestimmen, ob die Verkaufsmenge eines Unternehmens zunimmt oder abnimmt. Die sektorspezifische Gesamtnachfrage wird prognostiziert, um die Nachfrage nach Waren zu bestimmen. Die Lockerung der Exportbedingungen erhöht auch die Nachfrage nach Waren. Währungsabwertung erhöht die Nachfrage nach Waren. All dies sind also Makrofaktoren, die bei der Top-Down-Prognose berücksichtigt werden.
Vorteile
- Dieser Ansatz ist praktischer als Top-Down. In der Bottom-Up-Prognose wird der tatsächliche Umsatz eines Unternehmens vorhergesagt, indem die Nachfrage seiner Produkte auf dem Markt gesehen wird, während die Nachfrage vom Vorjahr zum laufenden Jahr verglichen wird. Es ist also realistischer. Es befasst sich mit den grundlegenden Daten des Unternehmens.
- Dieser Ansatz hängt von den Unternehmensdaten ab, sodass diese korrekt sind. Ein Finanzanalyst muss für die Prognose nicht auf Daten von Drittanbietern angewiesen sein. Reale Daten verstärken die Prognose, da die Trends anhand der Daten des Unternehmens aus der Vergangenheit validiert werden können.
- Unternehmen können unterschiedliche Segmente haben. Bottom-Up ermittelt die Nachfrage jedes Segments und hilft Unternehmen so, Ressourcen entsprechend zuzuweisen. Dies macht das Unternehmen effizienter und trifft Entscheidungen zur Kapitalbudgetierung.
- Da die Entscheidung auf Mikrofaktoren basiert, vermittelt sie ein klares Bild des höheren Managements des Unternehmens. Das Management ist sich der Ausgaben bewusst, die von jedem Segment getätigt werden, und ob es möglich sein wird, die Ausgaben zu reduzieren, um die Produktivität zu verbessern.
Nachteile
- Da es sich um mehrere Mikrofaktoren handelt, dauert es einige Zeit, bis die Studie abgeschlossen ist. Alle Mikrofaktoren müssen für diesen Ansatz richtig prognostiziert werden.
- Es ist teuer. In erfordert ein Team, das Daten von einzelnen Abteilungen sammelt, um den Ansatz durchzuführen. Die Prognose ist also teuer.
- Die gesammelten Daten werden von der jeweiligen Abteilung gemäß ihrem Produktivitätsniveau bereitgestellt. Wenn eine Entscheidung gemäß den Daten getroffen wird, kann es vorkommen, dass die Prognose nicht mit der Realität übereinstimmt, wenn sich die wichtigsten Mitglieder des Teams ändern.
