バランスシートを予測するには、中小企業は、事業の資産、負債、資本の予測を含む将来の財政状態の情報に基づいた予測を行う必要があります。 また、財務状況の文と呼ばれる貸借対照表は、中小企業会計のための主要な財務諸表の一つです。 貸借対照表の予測は、企業が所有することを期待し、それが特定の将来の日付に借りていることを期待するものを予測するように、企業にとって重
また、今すぐダウンロードして使用できる貸借対照表テンプレートもあります。
中小企業会計の貸借対照表を予測する方法を学ぶ：
貸借対照表を予測する方法
財務予測の目的は何ですか？
予測財務諸表とは何ですか？
予測の種類は何ですか
注:FreshBooksサポートチームのメンバーは、所得税または会計専門家の認定を受けておらず、FreshBooksに関する質問をサポートする以外に、これらの分野 所得税のアドバイスが必要な場合は、お住まいの地域の会計士に連絡してください。
貸借対照表を予測する方法
貸借対照表を予測することで、中小企業は将来の購入やその他の重要なビジネス上の意思決定を計画するのに役立
バランスシートを予測するために、企業は過去の財務諸表を調べ、その履歴データを使用して将来の資本、資産、債務、資本に関する予測を行います。 貸借対照表を予測するには、次の手順に従います:
正味運転資本の予測
貸借対照表の予測を開始するには、まずビジネスの正味運転資本を推定する必要があります。 正味運転資本は、あなたの現在の資産と負債の合計です。 将来の正味運転資本を予測するには、資産および負債の履歴データを確認します。 これは、過去の財務データの少なくとも二年間を使用するのが標準的な方法です。 あなたのビジネスの過去の正味運転資本の数値とそれらが時間の経過とともにどのように変化したかに基づいて、あなたの貸借対照表の予測のた
プロジェクト固定資産
貸借対照表を予測する次のステップは、固定資産を投影することです。 固定資産はあなたのビジネスが所有し、写し出すことかなり簡単である長期有形資産である。 あなたは正確にあなたの将来の固定資産を予測するために減価償却費を考慮する必要があります。 ここでは、あなたの将来の固定資産を推定するための式です：
投影固定資産=昨年の固定資産+設備投資–減価償却
金融債務を推定
今、あなたは簡単なプロセ ビジネスの金融債務を予測するには、次の式に従ってください。
予測される金融債務=今年の金融債務+金融債務の変化
予測エクイティポジション
バランスシート予測の次は、予測されるエクイティポジションです。 資本を予測することで、利益剰余金とビジネスに貢献した資金を予測しています。 ビジネスの資本を予測するには、次の式を使用できます:
投影持分=昨年の持分+当期純利益–配当+持分の変化
予測キャッシュポジション
貸借対照表を予測する最後のステップは、あなたのキャッシュポ あなたの現金流動の声明はこれを推定するのを助けることができる。 現金ポジションを予測する式は次のとおりです。
予測された現金ポジション=昨年の現金ポジション+現金の変化
財務予測の目的は何ですか？
財務予測の目的は、現在および過去の財務状況を分析し、その情報を使用してビジネスの将来の財務状況を予測することです。 そうすることで、重要なビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。
財務予測は、ビジネスの将来を計画し、会社をどのように成長させたいかのロードマップを作成するのに役立つ会計ツールです。 財務予測をガイドとして、正確なデータに基づいてビジネス戦略を作成し、目標を設定して、将来のビジネスモデルを改善することができます。
予測財務諸表とは何ですか？
財務諸表は、一定期間の間にビジネスがどのように財政的に実行されたかを示す履歴会計文書です。 しかし、企業はその履歴データを使用して、将来どのように財務的に実行されるかを予測することができます。 これは、財務諸表の予測として知られています。
:
- 損益計算書
- 貸借対照表
- キャッシュ-フロー計算書
- 利益剰余金計算書
中小企業は、会社の将来の財務健全性を予測するために、損益計算書、バランスシート、
予測の種類とは何ですか
企業が財務諸表を予測するために使用できる予測方法には、三つの基本的なタイプがあります。
定性予測方法: 予測の定性的な方法は、将来の予測を行うために、専門家の意見と特定の過去のイベントを考慮に入れます。 定性的な方法は、ビジネスの最初の年など、履歴データが不足している場合によく使用されます。
時系列予測法：時系列法は、過去のデータと過去のパターンに完全に焦点を当て、将来何が起こるかを予測します。 時系列法は、少なくとも数年分の履歴データが利用可能であるため、新たな傾向を認識できる場合に使用できます。
因果予測法: 予測の因果的な方法では、履歴データを考慮し、予測している因子と他の因子との関係も分析します。 これは、使用できる最も詳細な予測方法です。