Kako napovedati dolg

Kazalo:

Anonim

Predvidevanje dolga je sestavni del upravljanja podjetja. Vsako podjetje, ki obravnava terjatve, obravnava izgube. Enostavne projekcije vas lahko bolje pripravijo tako, da izračunate verjetne dolgove, ki jih ne boste prejeli.

Pridobite kreditne ocene ali ocene tveganja vseh pomembnih računov potrošnikov. Certificirana podjetja bodo imela dostop do kreditnih uradov, kar bo omogočilo uporabo rezultatov FICO. Kreditne ocene je mogoče pridobiti prek glavnih kreditnih agencij, kot so TransUnion, Experian in Equifax, ki so predmet odobritve članstva - do katerih lahko dostopate prek njihovih spletnih strani.

Vsakemu uporabniku v podatkovni bazi ali preglednici dodelite ocene tveganja. Razvrstite seznam od visokih do nizkih.

Razdelite seznam na štiri kategorije. Za kvadrant z najslabšimi (najnižjimi) rezultati označite skupino kot "visoko tveganje". Posledično je treba štiri skupine poimenovati "visoko tveganje", "srednje visoko tveganje", "srednje nizko tveganje" in "nizko tveganje" po vrstnem redu najnižje do najvišje ocene.

Delež slabih terjatev razdelimo na skupne terjatve za podatke iz preteklih let, če so na voljo v preteklih evidencah podjetja. Če nimate prejšnjih podatkov, preprosto ocenite vsako od štirih kategorij. Več podatkov je na voljo, večja je verjetnost za točnost projekcije. Z določitvijo povprečja podjetja lahko pričakovan odstotek slabih dolgov prilagodite višjim kategorijam tveganj in navzdol za nižje tveganje. Prvo leto bo morda zahtevalo ocene predvidenih rezultatov, vendar pa shranite te podatke, da se zberejo natančnejše napovedi, ki se bodo nadaljevale. V prihodnosti boste imeli empirične ocene slabih dolgov za vsako kategorijo tveganja.

Pomnožite odstotek pričakovanih (ali zgodovinskih) slabih terjatev za vsako kategorijo z zneskom kratkoročnih terjatev za kategorijo. Skupna vsota za vsako skupino je znesek pričakovanih slabih terjatev za tekoče račune.

Nasveti

  • Večje velikosti vzorcev prejšnjih podatkov bodo povečale napoved.

Opozorilo

Napovedi niso vedno točne. Uporabite agresivne ocene slabih dolgov, da bodo konzervativne.