Forecast financiero: estrategias para prever el flujo de caja

¿Qué es un forecast financiero? 

El forecast financiero (o pronóstico financiero) es el proceso de predecir el futuro desempeño financiero de una empresa en base a datos actuales y pasados. 

Su propósito es estimar variables clave como ingresos, gastos, ganancias, flujo de caja, y otros indicadores financieros durante un periodo determinado (puede ser a corto, mediano o largo plazo). 

Tipos de forecast financiero 

1. Forecast a corto, medio y largo plazo

El forecast financiero puede clasificarse según el horizonte temporal que cubre, y cada tipo tiene su propio propósito y utilidad dependiendo de las necesidades de la empresa.

A corto plazo

Cuando hablamos de forecast a corto plazo, nos referimos a proyecciones que cubren generalmente un periodo de hasta un año, aunque en algunas ocasiones se puede extender hasta los 3-6 meses. 

Este tipo de pronóstico se centra en las operaciones diarias y las necesidades inmediatas de la empresa. 

Los objetivos principales de un forecast a corto plazo son asegurar que la empresa tenga suficiente flujo de efectivo para cubrir sus obligaciones inmediatas, como salarios, pagos a proveedores, y otros gastos operativos. 

También se utiliza para prever las ventas o la demanda de productos a corto plazo, lo que ayuda a optimizar inventarios y a gestionar la liquidez.

Por ejemplo, una tienda podría hacer un forecast a corto plazo para prever las ventas durante una temporada alta (como las festividades) y asegurarse de que tiene suficiente stock sin exceder su capacidad de almacenamiento.

A medio plazo

El forecast a medio plazo cubre generalmente de uno a tres años. Este tipo de proyección es menos detallado que el de corto plazo, pero todavía enfocado en una visión concreta de la empresa y su entorno cercano. 

Aquí, las empresas suelen analizar los resultados de sus operaciones pasadas y las tendencias actuales para predecir cómo podrían desarrollarse en los próximos años. 

El forecast a medio plazo es útil para tomar decisiones estratégicas como la expansión de productos, la contratación de personal adicional o la evaluación de nuevas inversiones. 

A menudo se combina con otros análisis de mercado o de competencia, ya que los cambios en estos factores pueden tener un impacto significativo en las proyecciones.

Por ejemplo, una empresa de tecnología podría usar un forecast a medio plazo para planificar el lanzamiento de una nueva línea de productos y estimar sus ingresos durante los próximos dos años, teniendo en cuenta las tendencias del mercado y la demanda futura de los consumidores.

A largo plazo

Por último, el forecast a largo plazo cubre un horizonte temporal de más de tres años, a veces incluso hasta diez años. 

Este tipo de forecast es el más estratégico, ya que se enfoca en proyecciones a largo plazo que afectan la dirección general de la empresa. 

Aunque la incertidumbre aumenta a medida que nos alejamos en el tiempo, las proyecciones a largo plazo son cruciales para establecer metas ambiciosas, como la expansión internacional, nuevas alianzas estratégicas, o incluso la adopción de nuevas tecnologías. 

Este forecast suele ser más flexible y puede ajustarse con el tiempo a medida que cambian las condiciones del mercado o de la empresa.

Por ejemplo, una empresa automotriz que desea invertir en la producción de vehículos eléctricos podría crear un forecast a largo plazo para estimar la demanda de estos productos en los próximos 5 a 10 años y planificar sus inversiones en infraestructura y tecnología en consecuencia.

2. Forecast estático vs dinámico

Otro aspecto importante del forecast financiero es cómo se actualiza y adapta a medida que cambian las circunstancias. Aquí entran los conceptos de forecast estático y forecast dinámico.

Forecast estático

El forecast estático es aquel que se realiza en un momento determinado, basándose en los datos disponibles y las suposiciones que se hagan en ese instante.

En este enfoque, las proyecciones no se actualizan a medida que surgen nuevos datos o cambios en el entorno.

Es más adecuado cuando las condiciones externas son relativamente estables y predecibles.

Por ejemplo, si una empresa está en un mercado muy consolidado y las tendencias de consumo no se modifican rápidamente, un forecast estático puede ser suficiente.

Sin embargo, la principal desventaja de este enfoque es que, si ocurren cambios imprevistos (como un cambio en la legislación o una crisis económica), el forecast puede volverse obsoleto rápidamente, ya que no tiene mecanismos para adaptarse.

Forecast dinámico

El forecast dinámico, por otro lado, es un enfoque mucho más flexible y adaptativo. 

Este tipo de forecast se actualiza de manera regular a medida que se obtiene nueva información o que las circunstancias cambian. 

Se utilizan técnicas como el análisis de tendencias, el aprendizaje automático, o la revaluación periódica de los supuestos que se usaron inicialmente para hacer las proyecciones. 

Un ejemplo sería un forecast de ventas que se actualiza mensualmente o trimestralmente con base en los resultados reales obtenidos y las nuevas previsiones del mercado.

Este enfoque es muy útil en entornos de alta incertidumbre, donde las condiciones del mercado o los factores económicos pueden cambiar rápidamente. 

Por ejemplo, una empresa que depende de la importación de materias primas podría tener un forecast dinámico para ajustarse a las fluctuaciones en los precios de los insumos o a las variaciones en las tarifas de envío debido a factores externos como pandemias o desastres naturales.

3. Forecast basado en datos históricos y análisis predictivo

Finalmente, otra manera de clasificar los tipos de forecast es según la metodología que se utilice para realizar las proyecciones: si se basa en datos históricos o si se recurre al análisis predictivo.

Forecast basado en datos históricos

Este tipo de forecast se construye principalmente con los datos pasados de la empresa. Se observa cómo se han comportado las variables financieras (ventas, costos, ganancias, etc.) en el pasado y se proyecta que estos patrones se mantendrán en el futuro, al menos en el corto plazo. 

Las herramientas estadísticas, como las medias móviles o los modelos de regresión lineal, son comunes para realizar estos pronósticos.

Este enfoque es útil cuando la empresa opera en un entorno estable y predecible, donde los patrones de comportamiento pasados son una buena representación del futuro. 

Sin embargo, la principal limitación de este enfoque es que no tiene en cuenta eventos imprevistos o cambios significativos en el entorno del negocio que puedan alterar la dinámica de los datos.

Forecast basado en análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza herramientas más avanzadas, como el aprendizaje automático o la inteligencia artificial, para realizar proyecciones más sofisticadas. 

En lugar de basarse únicamente en datos históricos, este enfoque puede incluir una variedad de variables externas (como tendencias económicas, comportamientos de consumidores o factores políticos) que pueden influir en los resultados futuros. 

Además, el análisis predictivo permite ajustar los pronósticos de manera continua, integrando nuevas informaciones y patrones emergentes.

Este enfoque es útil en contextos más inciertos y cuando las empresas buscan un pronóstico más preciso que no dependa exclusivamente de los datos pasados. 

Por ejemplo, una empresa de software podría usar análisis predictivo para estimar la adopción de nuevas tecnologías o para prever el impacto de cambios regulatorios en sus ventas.

Forecast estático vs dinámico

El forecast estático y el forecast dinámico son dos enfoques distintos para realizar proyecciones financieras, y se diferencian principalmente en la manera en que gestionan la actualización y la adaptación a cambios en el entorno de la empresa.

Forecast estático

El forecast estático es un pronóstico que se realiza en un punto específico en el tiempo, basado en la información disponible en ese momento.

Una vez elaborado, no se actualiza, independientemente de que cambien las condiciones del mercado o los resultados de la empresa.

Este tipo de pronóstico se utiliza generalmente cuando las condiciones del entorno son estables y no se esperan grandes cambios en el corto o mediano plazo.

Características del forecast estático:

• Fijo y no adaptable: el forecast se realiza una sola vez y se mantiene sin modificaciones, incluso si las condiciones cambian.
• Simplicidad: es más fácil de elaborar porque no requiere revisiones continuas ni la incorporación de nuevos datos constantemente.
• Menos costoso: al no necesitar actualizaciones, este tipo de forecast suele ser más económico y menos demandante de recursos.
• Precisión limitada: si el entorno cambia, el pronóstico puede volverse inexacto rápidamente, lo que puede ser riesgoso en entornos dinámicos o inciertos.

Ventajas:

• Ideal para empresas en sectores donde las variables no cambian con frecuencia.
• Puede ser suficiente para previsiones a corto plazo o en mercados estables.

Desventajas:

• No refleja cambios inesperados en el entorno (económicos, políticos, tecnológicos, etc.).
• Puede generar decisiones equivocadas si las condiciones cambian después de la elaboración del forecast.

Ejemplo práctico:

Una pequeña tienda de ropa que realiza un forecast estático podría prever sus ventas durante el próximo trimestre basándose solo en los datos de ventas del mismo trimestre en años anteriores, sin considerar factores inesperados como una recesión económica o cambios en las preferencias de los consumidores.

Forecast dinámico

El forecast dinámico, en cambio, es un enfoque mucho más flexible y adaptativo. 

Se basa en la idea de que las proyecciones financieras deben ajustarse de forma regular y continua a medida que se obtienen nuevos datos o cambian las condiciones del mercado. 

En lugar de realizar un solo pronóstico, el forecast dinámico permite que la empresa actualice sus proyecciones con el tiempo, ajustando las expectativas a medida que se reciben resultados reales o se modifican las suposiciones iniciales.

Características del forecast dinámico:

• Adaptable y flexible: se revisa y ajusta periódicamente, lo que permite que el pronóstico evolucione con el tiempo, incorporando nuevos datos y situaciones cambiantes.
• Actualización continua: a medida que la empresa obtiene nueva información, como resultados reales o cambios en el entorno económico, el forecast dinámico se ajusta para reflejar esas variaciones.
• Mayor precisión: al adaptarse a los cambios, puede ofrecer una proyección más precisa, incluso en entornos complejos o inciertos.
• Uso de tecnologías avanzadas: a menudo se apoya en herramientas tecnológicas como sistemas de análisis de datos, inteligencia artificial, y algoritmos predictivos.

Ventajas:

• Permite una visión más precisa y ajustada de la situación financiera en tiempo real.
• Mejora la capacidad de la empresa para tomar decisiones informadas y rápidas en respuesta a cambios imprevistos.
• Es ideal en mercados volátiles o cuando los factores que afectan el negocio son inciertos.

Desventajas:

• Requiere más tiempo, recursos y tecnología para mantenerse actualizado.
• Puede ser costoso en términos de recopilación y análisis de datos constantes.
• La necesidad de ajustar el forecast frecuentemente puede generar confusión si no se gestionan adecuadamente las expectativas.

Forecast basado en datos históricos vs. análisis predictivo

Forecast basado en datos históricos

El forecast basado en datos históricos se centra exclusivamente en el comportamiento pasado de la empresa para prever su futuro. 

Utiliza patrones y tendencias anteriores para hacer predicciones, asumiendo que las condiciones del futuro serán similares a las del pasado.

• Ventajas: es simple, rápido y económico.
• Desventajas: no tiene en cuenta cambios externos o imprevisibles. Puede ser menos preciso a largo plazo.
• Ejemplo: prever las ventas del próximo trimestre basándose en las ventas de trimestres anteriores.

Análisis Predictivo

El análisis predictivo va más allá de los datos históricos. 

Utiliza técnicas avanzadas (como machine learning) para analizar grandes cantidades de datos, incluidos factores externos, para prever futuros cambios y tendencias.

• Ventajas: más preciso y adaptable, anticipa cambios y patrones emergentes.
• Desventajas: más complejo, costoso y requiere más datos.
• Ejemplo: usar algoritmos para prever la demanda futura de productos teniendo en cuenta no solo las ventas pasadas, sino también tendencias del mercado y factores externos.

Diferencia entre budgeting y forecast financiero

Objetivo

• Presupuesto: establece un plan financiero detallado para un periodo futuro (generalmente un año) con objetivos y metas específicas.
• Pronóstico: proporciona una estimación ajustada de los resultados financieros futuros basados en datos actuales y predicciones.

Estabilidad vs. flexibilidad

• Presupuesto: es un plan más fijo y no se ajusta fácilmente durante el periodo, salvo cambios significativos.
• Pronóstico: es dinámico y se ajusta periódicamente para reflejar las condiciones cambiantes.

Tiempo

• Presupuesto: se realiza al inicio de un periodo (usualmente anualmente) y se mantiene constante.
• Pronóstico: se revisa con frecuencia (mensual, trimestral) y se actualiza conforme cambian las circunstancias.

Enfoque

• Presupuesto: se centra en la asignación de recursos y la planificación de gastos e ingresos.
• Pronóstico: se enfoca en prever y ajustar las proyecciones de resultados según las tendencias actuales.

Uso de la información

• Presupuesto: utiliza datos históricos y metas a largo plazo.
• Pronóstico: se basa en datos actuales y en el análisis de tendencias.

Métodos utilizado en el forecast financiero

1. Método de series temporales (Time Series Analysis):

Este método utiliza datos históricos para identificar patrones y tendencias que se repiten en el tiempo (como estacionalidad o ciclos económicos).

Se analiza el comportamiento de variables como ventas, ingresos, costos, entre otras, a lo largo de diferentes periodos (mensuales, trimestrales, anuales).

Ejemplo: si las ventas aumentan cada diciembre por las fiestas, se proyectan incrementos similares en años futuros.

2. Método de regresión lineal:

Consiste en usar una variable independiente (como el gasto en marketing o el crecimiento económico) para predecir una variable dependiente (como los ingresos o las ventas).

A través de una ecuación matemática, se establece una relación entre las variables. Se puede hacer una regresión simple (una sola variable) o múltiple (varias variables).

Ejemplo: Se usa el gasto en publicidad para predecir el aumento en las ventas.

3. Método de pronóstico causal (Causal Forecasting):

Este método considera que el comportamiento de una variable (como los ingresos) está influenciado por una o más variables externas (factores causales).

Se analizan las relaciones causales entre las variables para prever los resultados. Es más detallado que la regresión simple.

Ejemplo: el aumento en el precio del petróleo puede afectar los costos de producción, lo que a su vez puede impactar las ganancias.

4. Método de juicio de expertos (Expert Judgment)

Utiliza la experiencia y conocimiento de expertos en el campo o industria para realizar estimaciones sobre el futuro.

Los expertos proporcionan sus opiniones basadas en la experiencia pasada y la situación actual, y sus estimaciones se promedian o se combinan para crear el pronóstico.

Un gerente con experiencia puede predecir la demanda futura de productos basándose en su conocimiento del mercado y las condiciones actuales.

5. Método de modelos económicos (Economic Models):

Utiliza modelos matemáticos y económicos complejos que consideran diferentes variables macroeconómicas (inflación, tasas de interés, PIB, etc.) para hacer predicciones.

Se construyen modelos detallados que integran variables económicas y se simulan para prever el comportamiento futuro.

Ejemplo: un modelo que predice el impacto del aumento de la tasa de interés sobre el costo de financiamiento de la empresa.

6. Método de simulación de Monte Carlo:

Utiliza simulaciones aleatorias para modelar posibles resultados financieros, considerando la incertidumbre de las variables.

Se crean escenarios basados en probabilidades de diferentes resultados posibles, permitiendo a los analistas comprender las variaciones potenciales en los resultados.

Ejemplo: se puede simular una serie de posibles resultados financieros bajo diferentes escenarios de inflación o cambios en el mercado.

7. Método de promedios móviles (Moving Averages):

Es una técnica sencilla que suaviza los datos históricos mediante el cálculo del promedio de un conjunto de periodos recientes.

Se calcula el promedio de un número de periodos previos (como 3 meses o 12 meses) y se utiliza este valor como predicción para el próximo periodo.

Ejemplo: si se tienen los ingresos de los últimos 12 meses, el promedio de esos valores puede utilizarse para estimar los ingresos del mes siguiente.

8. Método de descomposición (Decomposition):

Este método descompone una serie temporal en componentes más simples: tendencia, estacionalidad y error aleatorio.

Primero, se identifica una tendencia general a largo plazo. Luego, se identifica cualquier patrón estacional o cíclico que pueda afectar los resultados. 

Finalmente, se modelan los componentes de error aleatorio para predecir el futuro.

Ejemplo: si se sabe que las ventas aumentan en verano y disminuyen en invierno, se ajusta el pronóstico tomando en cuenta estos patrones estacionales.

Crea forecast financiero con Banktrack

Banktrack crea forecast financieros de manera eficiente y dinámica mediante una serie de herramientas y estrategias avanzadas que permiten a las empresas gestionar y optimizar su flujo de efectivo.

A continuación, te explico cómo funciona este proceso de forecasting en Banktrack:

1. Creación de escenarios financieros:

• Prevención de saldos negativos: Banktrack permite crear diferentes escenarios financieros para prever la evolución de los saldos en las cuentas bancarias. Los usuarios pueden simular situaciones futuras y analizar la probabilidad de que las cuentas lleguen a estar descubiertas o en saldo negativo, lo cual ayuda a evitar sorpresas y a tomar decisiones a tiempo.
• Exploración de escenarios: los usuarios pueden explorar distintos escenarios financieros, como aumento de ingresos, reducción de gastos, cambios en el flujo de efectivo, etc. Esta flexibilidad permite encontrar la mejor estrategia para mantener las cuentas en equilibrio.
• Ajustes rápidos: Banktrack facilita la modificación de las previsiones con solo dos clics, lo que agiliza el proceso y permite realizar ajustes inmediatos ante cualquier cambio de condiciones (como variaciones en los ingresos o gastos imprevistos).

2. Cálculos basados en datos históricos:

• Precisión en las previsiones: los forecast financieros se calculan en base a datos históricos, lo que proporciona una base sólida para las estimaciones futuras. Banktrack toma en cuenta el comportamiento pasado de las cuentas y categorías de gastos e ingresos para proyectar el flujo de caja.
• Ajustes personalizables: el sistema permite a los usuarios incrementar, restar o multiplicar los valores a su gusto, lo que les otorga flexibilidad para modificar las previsiones según nuevas expectativas o cambios en las circunstancias.

3. Filtrado avanzado de datos:

• Filtrado por cuentas y categorías: Banktrack permite filtrar las previsiones por diferentes cuentas bancarias y categorías (por ejemplo, ingresos por ventas, pagos a proveedores, etc.), lo que ayuda a segmentar la información y hacer un análisis más detallado de los flujos de efectivo.

4. Datos actualizados en tiempo real:

• Sincronización constante: Banktrack se asegura de que los datos estén siempre actualizados en tiempo real, lo que elimina el riesgo de errores derivados de la exportación e importación de datos. La sincronización directa con las cuentas bancarias y las pasarelas de pago permite que toda la información financiera esté siempre disponible y precisa.
• Flujo de datos en minutos: gracias a la actualización continua, los datos financieros son actualizados cada minuto, lo que permite a los usuarios tomar decisiones rápidas y basadas en información actualizada sin demoras.

5. Estrategias de optimización:

Optimización del flujo de caja: al tener un acceso directo a los datos actualizados y la posibilidad de ajustar las previsiones, Banktrack ayuda a optimizar el flujo de caja. 

Esto permite a las empresas planificar y ajustar su estrategia financiera de manera eficiente para asegurar que siempre haya suficiente liquidez disponible y evitar sobregiros o costos por intereses.