Previsión mejorada del flujo de efectivo
Una previsión básica del flujo de efectivo se basa en hechos conocidos. Primero, la previsión determina el estado actual de sus fondos líquidos. Por lo general, estos datos proceden de saldos en cuentas bancarias y de efectivo, pero también pueden incluir otras cuentas.
A continuación, la previsión agregará o eliminará los importes en efectivo en función de los pagos que sabe que realizará o recibirá en el futuro. Estos datos proceden de movimientos pendientes de los clientes y proveedores, como facturas de ventas y compras registradas, que también incluyen las fechas de vencimiento de los pagos.
Aunque los movimientos contables son fiables, también suponen una restricción en lo que respecta a la previsión, ya que tienen fechas de vencimiento basadas en los términos de pago, que utilizan la mayoría de las empresas. Las fechas de vencimiento limitan el horizonte o hasta cuándo puede realizar previsiones. Por ejemplo, si los términos pago de las facturas de venta son 1S (una semana), la previsión no tiene datos para ocho días a partir de la fecha actual.
Una forma de ampliar el horizonte para la previsión es introducir manualmente números presupuestados basados en acuerdos conocidos con proveedores y clientes, por ejemplo, incluyendo ajustes para ventas, compras y pedidos de servicio e ingresos de trabajos. Aunque el riesgo es que estas transacciones se cancelen o se mueva su fecha de vencimiento, aún se consideran datos correctos.
Por ejemplo, puede introducir manualmente los importes presupuestados en las siguientes páginas:
Presupuestos contables, donde puede especificar varias fechas
Gastos manuales de flujo de efectivo, para artículos como alquiler, internet y teléfonos móviles
Ingresos manuales de flujo de efectivo, para interés o devolución de préstamo
Las herramientas de gestión presupuestaria son excelentes para registrar gastos e ingresos. Sin embargo, no son prácticas para ampliar el horizonte de una previsión de flujo de efectivo debido a la cantidad de trabajo manual que requieren.
En cambio, puede usar Azure Machine Learning desde Cortana Intelligence para ampliar el horizonte de sus previsiones de flujo de efectivo. Business Central puede utilizar modelos que tratan con datos de series temporales para calcular previsiones:
ARIMA (media móvil integrada autorregresiva)
ETS (espacio de estado de suavizado exponencial)
STL (descomposición estacional de series temporales por pérdida)
TBATS (espacio de estado de suavizado exponencial con transformación Box-Cox, errores ARMA, componentes de tendencia y estacionales)
También puede utilizar algunos de estos modelos en combinación, como ETS + ARIMA y ETS + STL, que en algunos casos pueden mejorar la precisión de los valores de previsión.
Al igual que las previsiones básicas de flujo de efectivo, estos modelos se basan en datos históricos, que incluyen:
Movimientos de clientes para cobros
Movimientos de proveedores para pagos
Movimientos de impuestos/IVA para impuestos
Lo que estos modelos hacen de manera diferente es aplicar métodos estadísticos avanzados a los datos históricos para generar datos en el futuro e incluir dichos datos al calcular la previsión. Al predecir cobros o pagos, debe utilizar la fecha de vencimiento como un campo de fecha y no la fecha del documento ni la fecha de registro, por lo que no es necesario definir ni aplicar un término de pago a los resultados previstos.
Puede especificar el modelo que desea utilizar en el campo Modelo de serie temporal en la página Configuración de flujo de efectivo. Si no está seguro de qué modelo elegir, puede seleccionar la opción Todos y Business Central utilizará cada modelo para calcular una previsión, comparar los resultados y devolver el mejor resultado.
Azure Machine Learning se incluye de forma gratuita en Business Central; solo tienes que activarlo. Sin embargo, tendrá un límite en la cantidad de tiempo de cálculo que puede usar cada mes. Al seleccionar la opción Todos, se utilizará más de ese tiempo que el que utilizaría un solo modelo. Cuando haya alcanzado el límite, deberá esperar hasta el próximo mes o cambiar a su propia suscripción.
El valor previsto es un rango en el que se espera que esté el valor, con cierta probabilidad, y no es un solo punto de datos. La probabilidad predeterminada es del 80 % y no es posible cambiar esta configuración con la interfaz de usuario.
Si tiene datos de al menos dos años, puede predecir valores hasta cuatro meses antes con una calidad razonable. Si tiene menos datos que esa cantidad, debe usar un horizonte más reducido.
De lo contrario, el rango de valores previstos puede ser demasiado amplio y, por lo tanto, inútil. La ayuda limitada viene con la predicción, si puede ser incorrecta el 100 % de las veces. Por este motivo, se introdujo el umbral, que puede ajustar en la página Configuración de previsión de flujo de efectivo. El campo % desviación le permite especificar un rango de desviación, más o menos, que aceptará en una previsión. Los porcentajes más bajos representan previsiones más precisas y normalmente oscilan entre el 20 y el 40 %. Las previsiones fuera del rango se consideran inexactas y se ignoran.
Dado que predeciría a partir de la fecha actual, debe alinear los valores previstos con los valores que ya están registrados en el sistema, como los movimientos contables abiertos o los pedidos de venta. En el siguiente caso simplificado se explica esta lógica.
Durante los últimos dos años, ha vendido 10 lápices cada mes. A mediados de mes, alguien le pregunta: "¿Cuántos lápices venderá el próximo mes?" Según el historial, su respuesta probablemente sería 10.
Ahora, un cliente llega a la tienda y quiere pedir seis lápices el próximo mes. Sin embargo, este pedido no cambia lo que espera vender el próximo mes. Todavía espera vender 10 lápices en total, pero ahora sabe que seis de ellos irán a este cliente.
La misma noción es válida para los ingresos y los gastos. Si tiene información fiable sobre los ingresos en un período próximo, como cuando se realiza un pedido, dicho importe se vuelve real y debe eliminarse de los ingresos previstos.
Sin embargo, si alguien llega a la tienda y pide 15 lápices para el próximo mes, la cantidad es mayor a los 10 que esperaba, por lo que el pronóstico se ajusta entre 10 y 15.
