Jeg har forsøgt at udvikle et enkelt værktøj til at vurdere realismen i virksomheders resultatforventninger.
Jeg indsætter H1-tallene og forventningerne for hele året i beregningen. Jeg beregner differencen mellem disse, det vil sige, hvad der skal præsteres i resten af året for at indfri forventningerne. Som sammenligning indgår også det foregående års H1 og H2.
Hvordan kunne denne analyse udvikles og forenkles?
Filen i linket indeholder vurderinger af nogle få virksomheder som eksempler.
Hvis man kun har et par tal til rådighed, er der ikke mange muligheder. Jeg ville nok selv beregne f.eks. X = omsætningsforventning - løbende omsætning - H1-omsætningsvækst. Hvis X derefter er under 0, ville det være sandsynligt, at forventningerne ikke indfries. Man kan naturligvis tilføje flere forskellige komponenter, der beskriver væksten, og give dem passende koefficienter. Hvis der er estimater til rådighed fra f.eks. analytikere, ville jeg gøre brug af dem. De har uden tvivl det bedste forhold mellem pris og kvalitet.
Hvis der er mere data til rådighed, og man er interesseret i kvantitative metoder, ville det være muligt at lave en regressionsmodel, som f.eks. en simpel lineær regression. Jeg har selv brugt mere komplekse tidsseriemodeller til prognoser, som dog nok ikke er helt lette at anvende i Excel.
Tak for de gode idéer. Det må jeg prøve. Regression er bestemt et velkendt begreb. Jeg har tidligere formået at lave ret gode salgsprognoser ved hjælp af det.