Previsión de flujos de efectivo

Los flujos de efectivo pueden pronosticarse directamente, además de mediante varios métodos indirectos.

El método directo de previsión de flujos de efectivo programa los ingresos y egresos de efectivo de la empresa (I+D). Los ingresos son principalmente el cobro de cuentas por cobrar de ventas recientes, pero también pueden incluir ventas de otros activos , ingresos por financiamiento, etc. Los egresos incluyen nómina , pago de cuentas por pagar de compras recientes, dividendos e intereses sobre la deuda . Este método directo de I+D es el más adecuado para un horizonte de previsión a corto plazo de 30 días, ya que es el período para el cual se dispone de datos reales, en lugar de proyectados. ^{[ 3 ]}

Los tres métodos indirectos se basan en los estados de resultados y balances proyectados de la empresa .

• El método del ingreso neto ajustado (ANI, por sus siglas en inglés) parte del ingreso operativo ( EBIT o EBITDA ) y suma o resta los cambios en las cuentas del balance general, como cuentas por cobrar, cuentas por pagar e inventarios, para proyectar el flujo de efectivo.
• El método del balance pro forma (PBS, por sus siglas en inglés) utiliza directamente la cuenta de efectivo proyectada en los libros ; si todas las demás cuentas del balance se han pronosticado correctamente, el efectivo también será correcto.
• El método de reversión de devengos (ARM) es similar al método ANI. En este caso, en lugar de utilizar cuentas proyectadas del balance, se revierten los grandes devengos y se calculan los efectos en efectivo basándose en distribuciones estadísticas y algoritmos. Esto permite que el período de pronóstico sea semanal o incluso diario. También elimina los errores acumulativos inherentes al método directo de I+D cuando se extiende más allá del horizonte a corto plazo. Sin embargo, debido a que el ARM asigna tanto las reversiones de devengos como los efectos en efectivo a semanas o días, es más complejo que los métodos indirectos ANI o PBS. El ARM es más adecuado para el horizonte de pronóstico a mediano plazo. ^{[ 4 ]}

Tanto el método ANI como el PBS son adecuados para horizontes de previsión a medio plazo (hasta un año) y a largo plazo (varios años) . Ambos se limitan a los intervalos mensuales o trimestrales del plan financiero y deben ajustarse para tener en cuenta la diferencia entre el efectivo contable según el método de devengo y los saldos bancarios, que suelen ser significativamente diferentes. ^{[ 5 ]}

Un enfoque común consiste en crear una hoja de cálculo , generalmente en Excel , que muestre los ingresos procedentes de todas las fuentes hasta un plazo mínimo de 90 días, así como los egresos durante el mismo período. Cualquier déficit o desajuste puede corregirse, por ejemplo, mediante un préstamo puente o intensificando las gestiones de cobro. Para la previsión del flujo de caja a corto plazo, también existen diversas aplicaciones de software de bajo coste basadas en inteligencia artificial .

La aplicación del método de la hoja de cálculo exige que la cantidad y el momento de los cobros sean razonablemente precisos, lo que a su vez requiere un criterio perfeccionado por la experiencia en el sector, ya que es raro que los cobros coincidan exactamente con las previsiones de ventas , y también es raro que todos los clientes paguen a tiempo. (Estos principios se mantienen constantes tanto si la previsión del flujo de caja se realiza en una hoja de cálculo, en papel o en algún otro sistema informático). En consecuencia, cabe señalar que al utilizar métodos teóricos para la previsión del flujo de caja en la gestión empresarial —es decir, utilizando la contabilidad financiera en lugar de las normas de contabilidad de gestión— pueden incluirse partidas no monetarias en el flujo de caja, distorsionando el resultado.

Una observación importante sobre las herramientas comerciales disponibles es que, si bien ofrecen automatización y capacidades predictivas, su precisión es limitada, especialmente en áreas que involucran el comportamiento humano o factores subjetivos. Por ejemplo, predecir con exactitud cuándo los clientes pagarán sus facturas puede ser un desafío debido a diversos factores que influyen en el comportamiento de pago. Las herramientas de IA dependen en gran medida de patrones históricos y reglas predefinidas, que no siempre reflejan con precisión la complejidad de las situaciones reales. Además, las herramientas de IA pueden carecer de la flexibilidad y las opciones de personalización que ofrece Excel, ya que suelen estar diseñadas para funcionar dentro de marcos predefinidos y pueden no adaptarse fácilmente a los requisitos específicos de cada negocio.