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Processo de candidatura
São apenas cinco etapas para começar sua carreira na Grant Thornton!
Determinar as possibilidades em suas previsões financeiras não é tarefa simples. Por isso reunimos cinco dicas para incorporar premissas de previsão mais eficazes em seu modelo financeiro.
Imagine a seguinte situação: você acabou de receber uma nova planilha de modelagem financeira e já quer colocá-la em prática. Inicialmente, verifica as tabelas e questiona por onde começar a identificar todas essas premissas de projeção?
Do nosso ponto de vista, a resposta para “de onde vêm as premissas?” é simples: do cliente. Mas, na verdade como tem sido esse cliente e suas previsões em momentos anteriores, é possível saber em primeira mão que um conjunto de premissas e previsões pré-estabelecidas nem sempre está alí e alinhada com a realidade, esperando para serem incluídas a um modelo econômico-financeiro perfeito.
A seguir estão cinco principais fontes de premissas de projeções que podem auxiliar em ideias sobre por onde começar a procurar seus inputs:
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Dados históricos
Este é geralmente um dos primeiros lugares que as pessoas vão. É fácil de encontrar, pois sua empresa já o possui (em teoria). Também é incontestável (em teoria). Essas qualidades o tornam um bom ponto de partida.
No mínimo, você provavelmente precisará de saldos de caixa iniciais. Você também pode usar tendências históricas para calcular taxas de crescimento, ciclos de capital de giro ou custos em relação à receita e, em seguida, usá-los para direcionar suas previsões.
Mas, essa opção tem suas limitações. Sua empresa pode estar passando por mudanças. Na verdade, é provavelmente por isso que você queria um modelo em primeiro lugar. Como as letras pequenas de rodapé costumam nos lembrar, o desempenho passado não é garantia de resultados futuros.
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Contratos e pipeline
Se o seu negócio é do tipo que tem contratos de longo prazo, provavelmente você vai querer que eles apareçam na sua previsão.
É importante distinguir entre o que está "bloqueado" e o que está sujeito a um contrato de renovação ou extensão. Pode ser que os clientes normalmente concordem com extensões, mas provavelmente é menos certo, e seu modelo deve refletir isso. Da mesma forma, se você rastrear um pipeline de contratos possíveis, em vários estágios de negociação, esta é uma fonte óbvia de evidência, mas, novamente, é provavelmente menos certa e isso deve aparecer em sua análise de sensibilidade.
Obviamente, se você incluir apenas os contratos atuais e o pipeline identificado, sua previsão acabará sendo reduzida. Suposições para apresentações de novos clientes e negócios ainda são necessárias para completar o quadro.
Além disso, algumas empresas não têm bons contratos previsíveis de longo prazo. Se for o seu caso, não se preocupe, ainda existem outras fontes que você pode usar.
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Benchmarks, relatórios da indústria
Naturalmente, os relatórios econômicos e do setor são boas fontes para obter suas previsões macroeconômicas. O uso deles permite que você se beneficie de um conjunto muito mais amplo de dados e dá credibilidade às suas projeções. No entanto, geralmente não é gratuito e você tem que confiar nele. Você nem sempre consegue ver suas bases e racionais, o que significa que não pode se aprofundar para respostas a possíveis questionamentos. Se os dados externos forem diferentes no próximo mês, você pode avaliar e supor os motivos.
Além disso, o que empresas comparáveis estão alcançando? Ler as contas publicadas dos concorrentes pode ser uma maneira útil de validar os números.
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Trabalhe fora dos princípios iniciais
E se o seu negócio estiver apenas começando em um novo setor? Não há dados históricos, contratos e relatórios da indústria estabelecidos. Quando não há alternativa, é hora de fazer algumas contas.
É provável que esse tipo de modelo seja construído em torno da teoria e seja muito específico para a situação. Pode significar trabalhar através das etapas de produção e custos de materiais ou cronogramas e produtividade. Também é uma abordagem útil ao considerar as restrições, como capacidade, espaço físico e tamanho do mercado, que são verificações cruzadas importantes em muitas previsões.
Esse tipo de abordagem costuma ser um desafio intelectual estimulante, mas cuidado para não se deixar levar pelos detalhes. Sim, em teoria, cada ligação que você faz tem um custo de eletricidade, mas isso realmente afetará sua estratégia? Lembre-se também de que a teoria e a realidade eventualmente têm que se encontrar e essas suposições abstratas provavelmente precisarão de refinamento em um estágio posterior.
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Utilize julgamento profissional
Com toda a seriedade, as pessoas que melhor conhecem seu negócio provavelmente é você e sua equipe, e não uma fonte de dados externa ou uma planilha. É razoável usar esse conhecimento e julgamento. Afinal, você usará o mesmo julgamento para se certificar de que está confortável com a previsão resultante.
Sempre que possível, é uma boa ideia basear suas entradas em dados concretos, em vez de suposições subjetivas. No entanto, quase sempre há algo para o qual os dados não estão disponíveis, não existem ou são irrelevantes. E mesmo que haja dados, às vezes simplesmente não há tempo para obtê-los e analisá-los adequadamente. É melhor evitar acumular dados às cegas sem olhar.
Compreensivelmente, pode ser desconfortável aplicar o julgamento. Não há banco de dados ou fonte para a qual você possa apontar. Resumindo, não há mais ninguém a quem você possa culpar. Mas, o medo de fazer uma estimativa e confiar em seu instinto pode fazer com que você confie em uma fonte de dados que realmente não deveria.
Fazer suposições de previsões baseadas em humanos não precisa depender inteiramente de uma pessoa. Por exemplo, pode haver um diretor comercial com uma visão da demanda de longo prazo ou uma equipe de RH melhor posicionada para estimar a direção que os salários do mercado estão tomando. Fazê-los “aceitos” nas projeções pode realmente agregar valor, desde que haja tempo para isso.
É um mundo que muda rapidamente com a tecnologia, mas acredito que a capacidade humana tem muita utilidade.
Premissas de projeção – a opção de atingir meta
Há uma opção adicional que é relevante mencionar dada sua relativa frequência e sentimentos contraditórios a respeito. É aqui que você já tem uma ideia bastante clara de quais saídas está procurando e então se pega experimentando diferentes entradas em um esforço para obter a resposta certa – ou abrindo caminho para todo o processo usando a funcionalidade de atingir meta do Excel. Na nossa opinião, este é um forte sinal de que seu modelo tem uma saída que deveria realmente ser uma entrada. Se for algo que você já conhece com confiança, não seria mais fácil simplesmente digitá-lo e deixar que o modelo faça o trabalho?
Em geral, buscar os inputs apenas para obter uma resposta que agrade a todos corre o risco de minar todo o sentido de se ter um modelo. E quando inevitavelmente lhe perguntam de onde vêm as premissas de projeções, simplesmente não parece bom dizer: "Bem, eu resolvi novamente para obter a resposta que queria."
Existem situações ocasionais em que o atingir meta em um grande modelo e um grande conjunto de entradas faz sentido, entretanto, e nesses casos, deve-se procurar empregar código VBA e macros para fazer o trabalho manual.
No final, você deve basear suas projeções em fontes com as quais se sinta confortável. Sua opinião de previsão de negócios e financeira dependerá da qualidade do modelo e dos inputs. Todos os ingredientes têm que estar lá ou a receita não funcionará.
Por: , líder de modelagem financeira da Grant Thornton UK
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