在开展财务预测工作时，正常的逻辑是收集历史数据，结合内外部环境建立一系列假设，按照假设条件来对未来一定期间的企业财务状况进行预测。财务预测可以是长期的，结合企业战略对未来3-5年的经营状况进行量化；也可以是短期的，如果是对未来1年的经营状况进行预测，那么其结果大概率会与年度预算或是绩效考核相结合，以便将个人利益、部门利益与企业整体利益挂钩。
但以上更多是一种理想状况，现实情况是：老板给出一个目标，大部分是收入目标，然后让财务人员依据目标来进行财务预测，这种情况在中小企业中时有发生。我们先不去讨论这个目标是否合理，想要依据已知目标来搭建财务预测模型，实际上就是站在终点回头看，将上述的正常逻辑进行反向处理，利用逆向思维逻辑来重新塑造财务分析模型。
怎样利用反向逻辑搭建财务预测模型
按照正常的逻辑，建立财务预测模型需要四个步骤。那么逆转思维，从目标进行反向推断，也需要四个步骤完成。
第一步：确定目标
目标的提出者并不唯一，可能是老板，也可能是投资人。而目标提出的目的也多种多样，老板提出目标，是对未来的一种展望，其中包含着对于企业经营的信心，以此统一企业内部各部门的规划，也是为了吸引外部投资者加入，或者是对投资人的承诺，例如对赌协议中所约定要达到的业绩目标；投资者提出目标，是对企业经营的一种监督，确保投资能够获取收益，将压力转嫁给企业的经营者。 基于上述的多样性，目标也可能会有很多种。除去收入、利润、净资产收益率这类财务指标，还会有用户数量、DAU（日活量）、市场占有率等业务类指标。需要确定目标的类型以及具体数据，或许这些目标看起来比较离谱，但现在我们不能妄下结论，需要后续的分析才能得出结论。
第二步：拆解目标，完善假设条件
假如企业确定的目标是收入以及利润，按照利润表的逻辑，收入-成本-费用=利润，这是最基本的利润计算公式。按照企业的经营情况，收入可以进一步拆解为单价和销量，餐饮行业也可以拆解为平均客单价、座位数量、翻台次数，实体销售企业还可以将收入拆解为客单价、客流量、转化率、复购率。成本和费用可以按照性态拆分为固定成本和变动成本，或者按照会计科目进行细分。拆解出的每一个细项，都可能成为变量，对财务预测模型产生影响。
有一部分变量是与企业的财务政策、经营效率、业务规划相关，例如定价策略是否会调整？客户信用政策是否会改变？组织架构以及人员薪资结构是否调整？资本结构是否会变化？是否会开展新业务、研发新产品？是否会开拓新的销售区域？如果能够明确未来的财务政策、经营效率、业务规划，那么这部分变量就可以确定，至少可以明确一个变化的范围，便于假设的建立。
还有一部分变量，受到外部环境影响较大，企业难以控制。例如我们可以假设未来3年内客户对于产品的需求量不会下降，这样能够确保企业的销量还有足够的上升空间，即使竞争加剧，价格优势也能够支持企业完成收入目标。这部分的假设存在巨大的不确定性，只能依据现有情况对未来进行预计，对目标的完成有重大影响。 拆解目标时也需要按照一定的顺序进行，一般先进行收入的拆解，这样才能弄清该目标下对于产能以及企业资源的需求。然后依据目标以及毛利率的变化，能够得到成本总额，需要进一步拆解得到生产成本细项以及采购单价等信息。在净利润目标明确的前提下，结合前面的信息可以得出费用总额，考虑怎样进行分配能够更好地支持目标完成，例如更多的营销投入、更多的人力资源支持、更大的办公场地等。 在建立收入利润目标完成的假设同时，还需要思考对于资金的需求。企业为完成目标，是否会出现大额的资本支出？企业自有资金是否能够满足资本支出的需求？是否需要进行外部融资？外部融资的方式为何？对于资本结构以及资本成本的影响？ 拆解目标，然后完善目标完成所需要的条件，基于条件建立假设，是非常重要的过程，也是财务预测模型框架搭建的过程，直接影响预测结果的可靠性。
第三步：结合假设，梳理企业当前状况
假设条件完善后，需要建立一个对照表，补充企业的当前情况。例如当前的产能能够支持的最大生产量、生产及销售部门的人员数量以及职级、目前各渠道的销售价格、存量客户以及增量客户对收入的贡献、目前采购的供应商以及价格、主要的营销方式以及投入金额等。 企业当前的情况，需要对财务数据进行整理和分析，还需要与其他相关部门进行沟通，获取更加详尽的信息。将财务与非财务数据结合，能够从更多角度对经营情况进行判断，有利于下一步工作的开展。
第四步：比较假设与当前状况，寻找改善路径
通过上面的步骤，我们很清楚就能看出企业当前状况与假设的差距，想要确保目标的完成，至少要达到假设条件，两者的差距就是企业未来能够改善的空间，明确指示了改善的路径。 例如想要完成目标收入，仅依靠当前的产能是不够的，需要扩大生产线，同时还需要增加相应的生产人员，根据生产线购买及安装的时间，能够确定最晚完成生产线扩大工作以及生产人员入职且能够正常工作的期限。或是当前的存量客户收入占目标收入比重较低，意味着企业需要更多的增量客户来保证目标完成。这样就需要加大营销投入、招聘更多的销售人员，企业可以调整生产及销售思路，利用营销来吸引更多订单，然后接单后再进行生产，虽然营销投入增加但存货周转加快，对于资金的占用量降低，加速了资金的周转。 面对实际情况与假设的差距，企业能够选择多种路径，改善的方式也并不唯一。但无论选择哪种方式，最终的目的都是确保目标完成，我们需要在此基础上寻找成本较低且有效的方案。 从目标开始的反向推导，是站在终点对当下进行预测，可以验证目标的合理性，也可以找出目标实现条件与现实的差距，为企业的发展指明方向。但这种逆向思维也存在一定的局限性，导致反向推断在应用中会出现问题，导致财务预测无法进行。
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反向逻辑财务预测模型中存在的问题
财务数据的局限性和可操纵性
财务数据是基于已经发生的业务产生的，所以存在一定的滞后性，仅依靠财务历史数据的表现无法完全推定未来情况。而且财务数据存在一定的视角局限，无法完全看清业务的真实情况。例如假设企业经营效率不变，那么存货周转率大概率也不会变化，当前实际的存货周转率就是对未来的假设。但客户需求的变化会导致产品销量下滑，导致存货周转变慢，需要结合其他信息才能突破视角的局限，捕捉到相关风险。 由于目标可能使经营者承担业绩压力，导致经营者通过提前选择更为有利的会计政策来操纵财务数据。例如延长固定资产折旧年限，降低固定资产的年折旧额，提升利润；或是人为控制研发费用资本化比例，减少费用化金额，调控利润；在实际不满足收入确认条件的情况下，模糊交易类别以便提前确认收入。 由于财务数据存在以上缺陷，影响财务预测的结果，所以需要在财务数据之外引入非财务数据进行辅助和验证，例如业务端的用户行为数据、客户需求、行业变化等，将业财数据结合，形成更加完整的数据体系，提升财务预测的可靠程度。
静态假设与简化变量
假设是在明确目标的指导下，结合当前状况所建立的，属于一种相对静态的数据信息。即使企业内部环境不会发生大的变化，但外部环境的变动却是实时的。国际关系的变动、国家政策的调整、经济政策导致的汇率变动等，都会造成假设不再适用。即使在建立假设时，能够会一些情况进行预测，但也难以应对自然灾害、金融危机等突发事件，无法实时进行动态响应。 假设的建立也有一个前提条件，就是假设与数据之间会呈现一种线性关系。人员增加会带来产能的增长，同时增加人力成本；营销投入的加大会吸引更多的客流，进而提升销量；销售人员增加能够拓展更多的市场以及客户，确保收入能够达到目标。但实际的关系并非都是线性的，可能存在阈值导致出现非线性变化。 薪资的提升在最初能够激励员工更好的工作，但增长达到一定幅度时，再继续增加可能无法起到激励效果，反而会导致员工出现懈怠，因为每个人的时间和精力是有限的，产出达到最大后无法进一步提升，更高的薪资反而会让部分员工开始浑水摸鱼。还有在营销投入方面，大量的营销不会增加产品服务对于客户的吸引力，超出一定程度后反而会引起客户反感，客户购买欲望下降，对销售产生负面影响。 所以需要根据变化对假设进行调整，建立滚动预测模型，形成一种动态的修正机制。由于实时的数据调整带来大量的工作量，最好可以借助信息化工具进行辅助，提高数据的时效性。构建多种情景，例如乐观情况、一般情况、悲观情况，考虑可能出现的非线性变化，结合多种变量来进行模拟，预测未来可能出现的情况。
并非所有情况都适用
不同业务类型的企业，对于反向逻辑的财务预测模型的适用程度不同。生产制造企业、重资产企业等由于固定资产比重较大，市场波动较小，数据间的线性关系更加稳定，利用反向逻辑进行预测会更加适用。相对而言，互联网企业、文化传媒企业等，由于市场变化快，预测会更加依赖于业务端数据，数据之间的非线性关系较多，导致此种方法应用起来会比较困难。 企业处于不同的发展阶段，对于这种财务预测方法的适用性也存在差别。初创期企业的业务规划可能都是模糊的，各类资源也相对匮乏，利用反向逻辑可能很难确保目标完成；成长期企业已经有了一定的资源积累，同时业务模式也得到了市场的初步认可，这时可以考虑此种财务预测方法，但需要考虑更多的变量影响；成熟期企业的业务相对稳定，所以更加适用；衰退期企业需要考虑的是业务收缩，对于财务预测的需求较小。 另外，如果是对企业进行长期的财务预测，例如对未来5年的经营状况进行预测，期限较长意味着变量增加，反向逻辑可能无法进行推断，此方法适用性较低。而短期预测，由于变量大部分可控，所以适用性较高
无论是正常逻辑的财务预测还是反向逻辑的财务预测，其目的都并非简单的查看未来经营所呈现的财务结果，而是需要评估想要达成这个结果，企业需要付出哪些努力。正常逻辑给出的答案是：我们必须怎样做？而反向逻辑的重点在于：我们需要对哪些方向进行改进？两者的侧重点有所区别。 当利用正常逻辑无法顺利搭建财务预测模型时，不妨掉头进行反向思考，或许能够帮助我们找到答案。
资料来源：漫谈财管
组稿制作：谢朝喜
责任编辑：李前
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