Die Bottom-up-Budgetierung und -Prognose basiert auf der Theorie, dass die genaueste Schätzung eines großen Aggregats am besten durch Schätzen seiner Komponenten und deren Addition erzeugt wird. Beispiele folgen unten.
Bottom-up-Methoden werden in vielen analytischen Szenarien eingesetzt, beispielsweise von Ökonomen, Ökonometrikern, Management-Wissenschaftlern, Finanzanalysten, Haushaltsanalysten, Wertpapieranalysten, Finanzvorständen (CFOs) und Controllern. Als Vergleichspunkt sehen Sie auch unsere Diskussion des Top-Down-Ansatzes für Budgetierung und Prognosen. Beide Prozesse werden oft gleichzeitig verwendet und funktionieren als Überprüfungen.
Beispiele in der Budgetierung
Bei der Erstellung von Kostenbudgets, Erlösbudgets und Kapitalbudgets von Unternehmen würde ein Bottom-up-Ansatz zuerst für jede Berichtseinheit der einzelnen Berichte die detaillierteste Ebene festlegen, und zwar für jede Berichtseinheit oder Abteilung innerhalb der Hierarchie der Verwaltungsberichterstattung. Bei diesem Ansatz würden die aggregierten Budgets auf jeder höheren Hierarchieebene durch Hinzufügen der Budgets auf der unmittelbar darunter liegenden Ebene erzeugt.
In Situationen, in denen eine Unternehmensbudgetierungsabteilung einen echten Bottom-up-Ansatz verfolgt, müsste jede Abteilung oder Geschäftseinheit darüber hinaus jede Aufwands- und Ertragsposition nach oben projizieren. Das Personalbestands-Budget einer Abteilung könnte beispielsweise genaue Gehalts- und Bonusprognosen für jede einzelne Person enthalten, die auf Mitarbeiter projiziert werden soll (wobei genau berücksichtigt werden kann, wann neue Mitarbeiter hinzugefügt werden). Dann würden sie den Personalaufwand von diesen Lohnzahlen und vielleicht auch den Belegungsgebühren abhängig machen, basierend auf den Standard-Quadrat-Annahmen für jeden Angestellten (unter Berücksichtigung der Unterschiede in der Bürofläche in Bezug auf Rang, Berufsbezeichnung oder Gehaltsstufe).
Beispiele in der Absatzprognose
Ein Bottom-up-Ansatz für die Absatzprognose erzeugt Schätzungen für jedes spezifische Produkt oder jede Komponente und möglicherweise auch für andere Dimensionen wie Vertriebskanal, geografische Region, Kundentyp und / oder spezifische Kunden. Erneut werden die Prognosen für breitere Produkt- oder Komponentenklassen sowie für breitere Aggregate von Vertriebskanälen, geografischen Regionen, Kundentypen und Kundenkategorien erstellt, indem die Prognosen, die bereits auf viel spezifischeren Ebenen gemacht wurden, auf den neuesten Stand gebracht werden.
Stärken des Bottom-Up-Ansatzes
Eine bottom-up-orientierte Prognose und Budgetierung zwingt dazu, die Aufmerksamkeit auf bestimmte Ausgaben-, Leistungs- und Ertragskategorien zu lenken, die notwendig sind, um die Aktivitäten einzelner Berichtseinheiten, Abteilungen, Werke usw. zu planen und zu steuern. Einstellung, Planung B. Produktionspläne erfordern eine solche Spezifität.
Schwächen des Bottom-Up-Ansatzes
In einigen Fällen sind Prognosen bei niedrigen Aggregationsniveaus und hohen Spezifitätsgraden, wenn sie auf höhere Aggregationsebenen hochgerechnet werden, viel weniger genau als Prognosen, die von Anfang an ausschließlich auf diesen höher aggregierten Ebenen erstellt wurden. Dies liegt daran, dass Fehler auf den spezifischeren Ebenen dazu führen können, dass detailliertere Prognosen und Schätzungen addiert werden. Dies trifft insbesondere dann zu, wenn die Projektionsfehler auf den detaillierteren Ebenen dazu neigen, in eine Richtung zu gehen (dh alle in Richtung auf Über- oder Unterschätzungen), anstatt zufällige Muster von Über- und Unterschätzungen aufzuweisen.
Um genauer zu sein, in den Budgetierungsprozessen gibt es einen eingebauten Bias für Low-Level-Prognosen und Wunschlisten, um übermäßige Ausgaben und Mitarbeiterzahl zu fordern, während zu niedrige Einnahmen projiziert werden. Es liegt im Interesse der Linienmanager, den Bedarf für mehr Ressourcen als unbedingt notwendig zu erfassen, während sie sich zu weniger Einnahmen und Gewinnerzeugung verpflichten, als sie produzieren sollten. Dies ist eine Spielweise, die sich auf Leistungsbenchmarking und -kompensation bezieht, um die Chancen zu erhöhen, dass sie Ziele überschreiten und entsprechend belohnt werden.
Auch in der Verkaufsprognose gibt es eine normale Tendenz für Verkaufsteams und Produktmanager, Lowball-Schätzungen einzugeben, und zwar aus den gleichen Gründen wie oben im Hinblick auf die Budgetierung.
Eine Lösung
Der Geschäftsbereich Western Electric von AT & T, der alte Anlagenhersteller von Bell System, nutzte viele Jahre einen Prognoseprozess, den das Management häufig als "Bottom-Up, Top-Down und Middle-Out" bezeichnete. Mit anderen Worten, eine robuste Bottom-up-Methodik wurde mit den Ergebnissen eines Top-down-Ansatzes verglichen. Es kam zu einem Aussöhnungsprozess, bei dem die detaillierten Bottom-up-Projektionen so angepasst wurden, dass sie den Aggregaten entsprachen, die das Management auf eine Art und Weise entschied, die mehr Kunst als Wissenschaft war, am sinnvollsten.