Données : L’arme secrète du DAF pour la précision de la prévision de trésorerie

Le passé peut-il être un prologue pour la prévision de trésorerie ? Oui, lorsqu’on utilise la modélisation statistique et l’apprentissage automatique. Les DAF et les trésoriers ont plus de données historiques à leur disposition que jamais. Si elles sont utilisées correctement, les prévisions peuvent devenir plus précises et exploitables.

Amélioration de la précision de la prévision de trésorerie

Dans le passé, les entreprises utilisaient des modèles historiques simples pour prédire leurs futurs besoins en trésorerie. Cela signifiait examiner les tendances passées des flux de trésorerie et les extrapoler dans le futur avec des moyens algébriques basiques (jeu de mots totalement voulu).

Cependant, cette méthode n’est plus entièrement faisable dans le paysage commercial en rapide évolution d’aujourd’hui, car les entreprises doivent rapidement s’adapter et exploiter de grands ensembles de données pour prendre des décisions financières clés.

Les entreprises se tournent désormais vers des modélisations statistiques avancées et l’intelligence artificielle pour prévoir leurs besoins en trésorerie. Cette approche offre plus de précision et permet aux entreprises de s’adapter aux changements dans leur environnement.

Dans le marché actuel, la trésorerie est vraiment la vie d’une entreprise. Remplir des obligations à court terme telles que la paie et les règlements de contrepartie est devenu difficile pour certains, car la liquidité est tendue. Le recours au crédit et à l’emprunt à court terme est de plus en plus coûteux à mesure que les taux d’intérêt continuent de croître.

Défis de la prévision de trésorerie

Indépendamment du niveau de sophistication appliqué à une prévision, les organisations doivent d’abord avoir une clarté sur leurs données historiques pour bien maîtriser les futurs flux de trésorerie. Les données historiques peuvent être volumineuses et difficiles à gérer avec des systèmes internes ou des tableurs.

La capacité de ces solutions à contenir d’énormes quantités de données de trésorerie de l’entreprise est irréaliste. Les données gérées dans ces plateformes sont généralement très résumées et manquent de détails granulaires nécessaires pour exécuter correctement divers algorithmes.

De plus, les entreprises d’aujourd’hui évoluent et changent constamment. Cela signifie que les besoins en flux de trésorerie de l’entreprise aujourd’hui seront différents de ceux du passé.

Régression Quantile en Prévision de Trésorerie

Les méthodes statistiques, telles que la régression quantile, donnent aux organisations la possibilité d’estimer l’effet des « variables explicatives » (histoire), sur la distribution des encaissements et des soldes de trésorerie globaux (prévisions). Ces variables explicatives peuvent inclure les devises des flux de trésorerie historiques entrant sur les comptes de l’entreprise ; les dates de collecte, y compris le jour de la semaine et du mois ; les types d’activités de trésorerie ; et les montants sur l’horizon temporel donné.

Nous pouvons utiliser la régression quantile pour estimer l’effet des données historiques sur le 50e percentile (médiane) de la distribution, le 75e percentile (quartile supérieur), le 90e percentile (décile supérieur), etc.

Contrairement à la plupart des modèles de prévision qui se basent sur des calculs médians et moyens simplistes, la régression quantile peut être utilisée pour estimer les effets des données historiques sur l’ensemble de la distribution des projections de trésorerie. Cela est important car la distribution des prévisions projetées peut être très différente de la moyenne ou de la médiane.

Par exemple, en utilisant les soldes de trésorerie moyens et médians de l’entreprise, on pourrait projeter les niveaux de trésorerie de demain à 6 millions de dollars, mais la distribution des soldes de trésorerie historiques est très asymétrique en raison de la cyclicité des soldes ; plusieurs jours dans l’histoire pourraient avoir des soldes inférieurs à la moyenne et à la médiane et un petit nombre de jours pourraient avoir des réserves de trésorerie supérieures à la moyenne et à la médiane vers la fin de la période précédente.

Par rapport à d’autres méthodes standard de prévision, la régression quantile estime mieux les effets des variables qui ne sont pas linéairement liées à la variable de réponse sous-jacente, ce qui la rend moins sensible aux valeurs aberrantes.

Mise en œuvre de la Régression Quantile

C’est souvent le sujet de discussion de nos jours en matière de prévision, car il n’existe pas d’approche « universelle ». De plus, les éléments de la prévision globale peuvent être dérivés en utilisant différentes méthodes et modes de calcul.

Le seul inconvénient de l’utilisation de calculs avancés comme la régression quantile dans le processus de prévision est qu’il peut être intensif en calculs. Il dépend d’une grande quantité de données et de paramètres pour être efficace dans la précision de sa prédiction. De grandes quantités de données historiques, calculées sur plusieurs variables (dates, devises, catégorisations de trésorerie, géographies, etc.) mettent cette méthode hors de portée des outils de prévision courants comme les tableurs.

Rarement une organisation dispose des ressources humaines disponibles dans les services informatiques et financiers pour développer organiquement ces modèles en interne.

Les organisations devraient d’abord examiner comment accéder aux données nécessaires pour effectuer les calculs. Celles-ci peuvent résider dans votre ERP, sur votre grand livre, dans des lacs de données internes ou dans votre système de gestion de trésorerie. Pour être efficace, un ensemble plus important de données historiques est généralement nécessaire.

Se baser simplement sur 30 jours d’histoire, surtout compte tenu des volatilités modernes qui impactent les flux de trésorerie des entreprises, ne sera pas suffisant.

Les technologies prêtes à l’emploi peuvent fournir aux équipes financières non seulement un accès aux données de liquidité actuelles et historiques indispensables à la prise de décisions cruciales, mais également des algorithmes intégrés pour exploiter cette riche histoire afin d’effectuer des calculs avancés comme les régressions quantiles pour soutenir les objectifs de planification.

Enfin, travaillez avec votre équipe financière et de trésorerie, en identifiant les variables explicatives à prioriser dans le modèle, tout en éliminant également des variables spécifiques des modèles.

Donner un avantage à la finance

Afin de naviguer à travers les turbulences du marché actuel, les équipes de trésorerie devraient se tourner vers des technologies modernes pour une meilleure planification et gestion de la liquidité, garantissant que les obligations sont remplies et que le fonds de roulement peut être optimisé. En incluant d’autres sources de données et d’entrées dans le processus de planification et en mettant en œuvre des méthodes de calcul statistiques avancées, la finance gagne un avantage dans la prévision critique de la liquidité à court terme.

Dans l’ensemble, la régression quantile est un outil puissant qui peut être utilisé pour améliorer la précision de la prévision de trésorerie