怎么做好一个财务预测？

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原创： 徐建辉 投资人的自我修养

财务预测，是投资人的基本技能。

在券商投研部，常有江湖传说，某分析师精准分析走势，让上市公司高管献上膝盖。

在PE立项会上，项目被无情地否掉，领导和颜悦色道：“小徐啊，你这个财务预测，风险有点大呀。”

在大型基金公司，基金经理皱着眉头：“这个票预期增长才5%，你还敢推？”打回重做，熬夜也得熬出来！

哪怕以上场景你都遇不到，当某上市公司发布新消息，你可以第一时间说：“公司增产30%，将带来25%的收入增加和30%的原材料成本攀升，再考虑3000万的新增固定资产折旧，我预测，今年公司业绩将增长15%。X总，要不，咱们买一点？”

是不是很专业？

其实财务预测的思路很简单，就是分解，分解，再分解。

怎么把简单的分解，做出高大上的感觉？我们一步一步来。

分解大法有七步，即：找核心、搭框架、套用数据、确认假设、覆盖情境、找关键因素、持续调整。

二级市场有公开数据，但往往缺胳膊少腿，很多关键数据都被隐瞒了。

一级市场数据会很详尽，因为你可以直接问项目方要数据，但数据真实性就要打个问号。

一级市场数据保密，老徐只能用二级市场举例子，以周黑鸭为例。

01

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找核心

核心有三点：驱动因素，市场天花板，增长边际。

驱动因素

什么驱动着公司增长？

一般人不会预测企业下滑，而增长往往有推动因素。推动因素耗尽，增长就会结束，业绩就会往下走。

周黑鸭的驱动因素是门店增长。周黑鸭接近90%的收入来自门店（线下销售+门店外卖）。最近三年，周黑鸭全国门店从468家增长到1027家，直接拉动周黑鸭销售增长。

数据来源：周黑鸭历年年报

市场天花板

天花板还有多远？

一旦撞到天花板，增长就会戛然而止。例如90年代日本的家电行业，市场饱和，家电行业不是增长放缓，而是断崖式滑坡。

周黑鸭的市场天花板还没有到。

周黑鸭现在主要在北上广深和华中地区开店，而广大的西南才刚刚开发，西北、东北等地更是一片空白；在华中、华南、华东、华北，店铺也只是开到一二线城市，还有广大三四线以下城市，几乎没有渗透。

老徐自己计算，周黑鸭全国饱和开店3600家店以上，但单店收入会大大降低，最终收入能增长到56亿元左右，现在周黑鸭收入只有32亿元。

具体计算过程很复杂，且没有代表性，略去不提。只要总收入没有撞到天花板，那就没有问题。

增长边际

增长的代价有多大？

增长不是免费的，人员、渠道、营销、原材料，都是跟着增长而上升的，间接相关的还有行政费用、折旧摊销等等。

公司会先吃最美味的细分市场，收入很高、成本很低，利润很厚；等肉吃完了，后面就是难啃的骨头，边际收入减少、边际成本增加，增长变得不经济，直至停止。

周黑鸭正在一步步逼近增长边际。

从2017年开始，周黑鸭单店利润出现下滑。下滑的原因是新店流量比不上老店，增长越来越不经济。

当最后一家门店的利润终于等于零，周黑鸭就会停止增长。

周黑鸭门店还在增长，暂时未达到边际，但仍需要小心。什么时候门店不再增长，边际就来临了。

数据来源：周黑鸭历年年报

02

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搭建框架，层层拆分

框架的背后是公式。

第一个公式当然就是：利润=收入-成本。

我们继续拆分收入和成本。

收入怎么拆？按照驱动因素拆。

如果驱动因素是新产品的增长，那么就按照产品分类；如果驱动因素是跨渠道扩张，那么就按照渠道拆分。

周黑鸭无疑是渠道驱动。渠道可拆分成：门店，电商，分销。

收入=门店收入＋电商收入＋分销收入

可以继续拆分吗？当然可以。

门店按城市等级，可以拆分为一线、二线、三线、四线等等。

门店收入=一线门店收入＋二线门店收入＋三线以下门店收入

每个等级都有好多个城市，继续拆分。

一线门店收入=北京收入＋上海收入＋广州收入＋深圳收入

二线门店收入=华北二线城市收入＋华中二线城市收入＋华东二线城市收入＋华南二线城市收入＋西北二线城市收入＋华中东北城市收入＋华中西南城市收入

还可以继续拆分吗？当然可以。

对每一个城市，都有：城市收入=单店收入×门店数量

这里本来可以更加精细化。

周黑鸭没有公布相关的详细数据，老徐从根据大众点评的数据估算出各区域一线、二线城市的开店密度和单店收入，但是无法更细致地估计三线以下城市数据。

如果在一级市场，这种精细化程度是不够的，必须更加细致。甚至数十个城市，每个城市都要有一个估算数字才可以。只要必要，企业能提供每个城市的运营数据。

拆完收入，我们继续拆成本。

成本包括=营业成本+销售及分销成本+行政开支。

可以继续拆分吗？当然可以。

营业成本和产量挂钩，可进一步拆分为原材料、生产人力、水电等成本。

销售及分销成本和渠道挂钩，和产量、销售金额关系不大。可进一步拆分为门店成本、电商成本、辅助成本。

行政开支随企业增长而增长，但并不呈现线性关系，往往企业越大，行政开支越多、行政开支占比越低。行政开支里有一项是折旧，和在建工程转固的数额、既有固定资产折旧相关。

即：

营业成本=原材料+人力水电

销售及分销成本=门店成本+电商成本+辅助成本

行政开支=折旧摊销+固定支出

可以继续拆分吗？当然可以。

营业成本主要是原材料，占据成本的80%以上；其他是生产人工资、水电费、燃料费，占比较小。

原材料价格会有波动，生产人力和水电成本在一年之间波动不大，增速大致持平产量。

原材料成本=原材料使用量×原材料价格

人力水电燃料成本=人力使用量×生产人员工资＋水电使用量×水电单价＋燃料使用量×燃料单价

销售及分销成本就是渠道费用，包括门店、电商成本和辅助成本。

门店成本又包括店员工资和租金，有：

门店相关成本=店员工资＋租金

店员工资=店员数目×单店员薪金

租金=每平均价×门店面积

辅助成本是一个大杂烩。销售及分销成本和门店数目挂钩，电商成本和电商收入挂钩，但还有一些不挂钩的，例如广告费用、运输费等等，我们把它们合并同类项，成为“辅助成本”。

到此，框架搭建完成。

周黑鸭披露的数据有限，老徐只能拆到这里。

在真正专业的工作中，这是不够的。

专业的券商、PE机构，数据会更丰富，要求也会更加高。

03

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塞数据，得出结果

​

搭好框架之后，我们就可以塞数据，一个一个地来，不急。

一线城市收入

门店收入是周黑鸭收入的主要来源，一二线城市则是门店收入的主要来源。

周黑鸭2017年年报的表述是：“进一步渗透现有市场及策略性地扩张至新地区”。

新地区都是老少边穷，还需要时间来培养。

周黑鸭跑去西部大开发的可能性不大，最多开一两家，探探市场风向。2018年，发展重点仍是一二线城市。

一线城市只有4座：北上广深。

周黑鸭在北上广深共有391家门店，公司会继续深入渗透北上广深，尽力饱和开店。

周黑鸭2017年末有1027家门店，到2018年7月末有1227家，假设2018年全年开店速度和2017年持平，即门店增长36%。

如此，在2018年末会有1397家门店，下半年门店增长率为14%。

根据该假设，北上广深2018年年末会有445家门店。

数据来源：国家统计局，大众点评网，时点是2018年8月5日，当2018年6月31日计算。2017年12月31日数据已经不可得，老徐只能按照日期等比例调整新增门店开店率。但是，一级市场投资预测是可以翻阅公司运营资料的，分析师应该做到精确

北上广深单店收入没有数据，就用所在区域单店收入做替代。

例如，北京单店收入无法获得，我们就用华北单店收入来代替。

事实上，北京单店收入应该比华北区单店收入要高一些，上海单店收入应该比华东区单店收入要高一些，但高多少并没有谱。考虑到二三线城市还是要把这个收入差补回来的，我们假设北上广深单店收入持平于所在区。

这样做会引入误差，但为了继续做下去，这是不得已的办法。

由此，我们得到：

数据来源：周黑鸭2017年年报

另外，新增门店的单店收入会低于现有门店，因为新店地址不如老店好。

低到什么程度呢？

绝味鸭脖是另一个代表，它饱和渗透，而单店收入很低，只有周黑鸭的1/8。

新店不会高到周黑鸭原来的水平，也不会低到绝味鸭脖的水平，我们假设新店单店收入是二者的平均值。

于是有：

数据来源：周黑鸭历年报表，绝味食品历年报表

根据以上假设，一线城市能为周黑鸭带来8.59亿元的收入。

数据来源：大众点评，时间是2018年8月5日，近似看做6月31日数据。2017年12月31日数据已经不可得，老徐只能按照日期等比例调整新增门店开店率。但是，一级市场投资预测是可以翻阅公司运营资料的，分析师可以做到精确

自营门店一开一关会导致很大的损失，所以还应考虑门店倒闭率。

例如从1027家门店增长到1397家，同时倒闭率为5%，那么其实是开到了1471家，有74家倒闭了，这74家倒闭的都变成了成本。

然而，倒闭一家门店的成本是多少、门店倒闭率是多少，老徐都不知道，所以只能直接从结果出发，假设最后就是开到了1397家，倒闭那部分门店的成本和收入互相抵消。

当然，这也会引入误差。

二线城市收入

二线城市的收入数据怎么塞？还是老办法。单店收入×门店数目。

二线城市有32座。

二线城市是周黑鸭扩张的重点，新开门店会高于总体增长率，而单店收入则会低于区域单店收入。由于一线城市的稀释作用，我们直接视为等同。

这是不得已的方式，因为数据不够。如果是一级市场的从业者，能够翻阅底层数据，在预测的时候，完全可以精确到单个城市。

预测方法和一线城市一致，即：

总收入=新店单店收入×新店数目＋老店单店收入×老店数目

最后得出结论：二线城市将贡献19.37亿元收入。

数据来源：国家统计局，大众点评，周黑鸭2017年年度报告

三线以下城市收入

三线以下城市的收入数据怎么塞？还是老办法。单店收入×门店数目。

三线城市70个，四线五线更多，不再一一列举。

周黑鸭主要业务在一二线城市，三线以下重要性也相对较低。

预测方法仍然和一二线城市一致，预计三线以下城市将贡献9.12亿元收入。

数据来源：大众点评，周黑鸭2017年年度报告

电商收入和分销收入

行政开支

电商收入数据怎么塞？看增长率。

电商收入是周黑鸭新的增长点，但是周黑鸭在2017年大量投入电商渠道，投入产出比已经出现衰减。在2018年投入会相应减少，回到线下门店上来。电商增速将放缓。2017年电商增长率为30%，假设2018年电商增长放缓至15%，则2018年电商收入为3.96亿元。

数据来源：周黑鸭2017年年报

最后，假设分销收入和其他收入不变。

得到收入预测为：

营业收入预计为41.5亿元，增长28%。

营业成本

营业成本怎么塞？追踪产量。

营业成本主要包括原材料、生产人员、水电、燃料成本。其中，原材料成本最重要，占营业成本80%以上。

所有东西的用量都和产量挂钩，包括原材料使用量、生产人员人数、水电使用量、燃料使用量。

但是，周黑鸭在2017H1之后就没有再披露产量和销量。老徐只能假设产量和收入增长一致。这会引入误差，例如，2017H1业绩初现颓势，销量增长21%，因为经过了打折促销，收入只增长6%。

原材料单价大概率会上升。根据白羽肉鸭协会反映，2017 年行业亏损导致祖代存栏不足，叠加环保去产能达 25%左右，使得父母代存栏存在断档，预计产能缺口达 30%左右。2018年鸭价回升，正是反应该逻辑。由此，我们假设原材料单价上涨15%。

人员、水电、燃料花费数目很小，没有必要耗费大量心力计算，老徐直接假设其增长和收入同步。

预计2018年营业成本18亿元，增长44%。

数据来源：周黑鸭2017年年报，2017H1半年报

销售及分销成本

销售及分销成本怎么塞？锚定渠道。

销售及分销成本分成三部分：门店成本、线上渠道成本、辅助成本。

门店成本又包括工资和租金。门店预期增长36%，因此预期店员数目、门店面积也会增长36%；店员工资和铺租不断上涨，假设每个店员薪资和单店租金各自增长10%，那么，门店成本总体增长50%。门店成本增长至8.54亿元。

数据来源：周黑鸭2017年年报

线上渠道成本和电商收入挂钩，2018年电商投入将减少，收入也将放缓，我们假设二者增长率同为15%。线上渠道成本增长至1.77亿元。

辅助成本与公司整体经营规模相关，但很难找出哪个特定变量与之挂钩，故假定它和营业收入挂钩。2018年营收增长预计为28%，辅助成本也增长28%。辅助成本增长至2.85亿元。

销售及分销成本预计为10.31亿元。   

行政开支

行政开支包括固定费用和折旧摊销。

固定费用包括非业务人员的工资、总部租金、外聘审计师费用等等，和公司整体经营规模相关，但很难找出哪个特定变量与之挂钩，故假定它和营业收入挂钩。

折旧摊销费用包括固定资产折旧和无形资产摊销，固定资产折旧又可细分到原有的固定资产折旧和新转固在建工程的折旧。

综上，周黑鸭2018年的预测结果如下：

周黑鸭2018年收入增长28%、利润增长19%，原材料价格上涨和门店费用增加，吃掉大量利润空间。

2019、2020年的预测思路是一样的，故这里只写2018年预测值。

04

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确认假设条件

我们为了得到一个结果，不得不作出许多假设，每个假设都对应着一个参数的选取。

理想很丰满，现实很骨感。参数选取和现实情况有差异，最终会导致预测不准确。

回过头去看上一步，我们做出过这些假设：

这些假设引入了许多参数，如果参数改变，预测结果就会改变。

05

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覆盖不同情境

如果关键因素改变，预测结果会长成什么样子呢？

我们分别做出极端悲观、中观和极端乐观的假设。

得出结果，收入和净利润的变化范围很剧烈，简直不能看。

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离清关键因素

业绩变化如此剧烈，到底是为什么？我们做一个敏感性分析，找出答案。

答案是：一是单店收入，二是鸭肉价格。

业绩的剧烈变化，主要由单店收入和原材料价格变化导致。

单店收入下滑10%，净利润就下滑15%；原材料涨价10%，净利润就下滑13%。

反过来说，如果能够确定这两个数字，短期业绩预测是相对可信的。

07

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多调研，多调整

券商要常常跑上市公司，PE要常常做投后调研，因为理想和现实总是有差距的。

把高层都侃一遍，关键因素都摸透了，大概什么业绩也就有底了。

只是很多时候，你已经分不清到底是调研，还是内幕了。

以周黑鸭为例，中金公司在2018年7月末调研了周黑鸭，并追踪了相关参数。

中金公司的预测结果如下：“由于受同店降幅因客流量下滑而进一步加剧的影响，预计周黑鸭上半年收入同比增速或放缓至6%左右。毛利率受原材料成本上行影响或出现下滑，同时店租成本和人力成本导致销售费用率持续攀升，预计上半年营业利润率出现4个点左右的下滑，净利润或将下滑7.8%左右。”

在7月“预计”出上半年业绩，准确率当然是高的。

即使管理层不能直接告诉你结果，你只要了解了单店收入、了解原材料价格涨幅，你的预测就能八九不离十；如果还知道了门店增幅、单店铺租和店员平均薪酬，那就真的是十拿九稳了。

对比老徐在毫不知情的情况下预测的结果，差别还比较大。

差别的原因是，老徐无法预测单店收入，也无法预测鸭肉价格，最终结果当然差得很远。

数据来源：中金公司《短期业绩承压，长期逻辑未变》

然而，依靠调研结果做预测，就像小学生考试，对着答案写过程，那还叫做“预测”吗？

如果我们真的把预测当预测，那么，预测本身就很不靠谱。关键因素总是无法预知，让你精心搭建的模型差之毫厘、谬以千里。

如果我们把预测当做跟踪业绩的框架，那预测就是可靠的。

预测就不是预测用的，预测是跟踪用的。

ps.1

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另一种方法

还有一种方法，叫回归法，又称Foster法，核心是用过去的业绩估算未来业绩。

核心就是这公式：

E(Qt)=Q(t-4)+δ+X[Q(t-1)-Q(t-5)]

上面E(Qt)代表第t个季度的收益预期值，比如说t是第四季度，那么t-4就是上一年的第四季度，t-1就是第三季度，t-5就是上年第三季度。

Q是对应时间点之前的业绩收益。

δ和X这两个数值不是固定的，不同公司不同行业不一样，要得出，需要一家公司最近几年的财务数据去计算，然后用线性回归模型，这样多组数据放入这个公司里面就可以的出来δ和X。

X一般在0.25-0.5的区间里，代表收益增长量[Q(t-1)-Q(t-5)]可以保留25%到50%延续到下一个季度。

看不懂了吧？拿起笔，重新看一遍，其实回归法更简单。

翻译成人话就是：

公司今年今天的利润，等于去年今天的利润，加上今年昨天的利润变动，再加上一个特定的参数。这个参数，要靠线性回归才能算出来。

以万科A为例。如果我要预测万科A在2018年Q2的业绩，那么有

E(Q2)=去年Q2+δ+X(Q1-去年Q1)

E(Q2)=7.30+δ+X（0.89-0.69），单位：十亿元

下一步就是计算δ和X。收集万科A过去15年的单季度归母净利润数据，可以画出下图，得出：

X=0.068，δ=0.4927

数据来源：choice，最终数据来自万科历年财务报告

求得

E(Q2)= 7.30+0.4927+0.068*（0.89-0.69）=7.8063（十亿元）

靠谱吗？

第一印象是，不靠谱。看看这个回归，R2=0.0046，翻译成人话就是：根本没关系。

然后对比预测值和实际值，2010年以后比较靠谱，之前相差很远；第一季度普遍不靠谱，二至四季度比较靠谱。

回归法对周期性行业比较好用，简单易行；但说不出个所以然，出现状况也不知道该从何调整，这种方法，你敢用吗？

老徐觉得，也就是“仅作参考”吧。

ps.2

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一点冷思考

做完财务预测之后，老徐开始理解为什么巴菲特鄙视财务预测。

模型虽然很精巧，但是不能直指本质。

以周黑鸭为例，开店速度对短期业绩影响不大，却是公司竞争力的证明；原材料价格貌似影响很大，但历史上很多企业把精力放在原材料上，无一例外都遭遇了滑铁卢，因为消费者对原材料没什么感知。

如果周老板按照财务预测模型做事，力图最大化短期收入，他就会缩减店面、只在交通枢纽开店，并且把集中精力控制上游原材料。

这些无一例外，都是取死之道。

另外，你的框架搭得再好，没有调研信息也不能预测精准；如果有调研信息，那还叫做预测吗？这种预测根本就不是未来导向的。

巴菲特说：“模糊的正确远胜于精确地错误。”

也许预测，本身就是精确的错误。

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关键词：固定资产折旧 原材料价格 二线城市 数据来源 辅助成本