Pinigų srautų prognozė: kaip ją sudaryti ir stebėti Power BI

Pinigų srautų prognozė parodo, kiek pinigų įmonė turės banke kiekvieną ateinančią savaitę ar mėnesį: pradinis likutis plius numatomos įplaukos minus numatomos išmokos. Ji atsako į klausimą, kurio neatsako nei pelno (nuostolių) ataskaita, nei metinė pinigų srautų ataskaita: ar užteks lėšų atlyginimams, PVM ir tiekėjams kitą mėnesį. Toliau rasite, kokių duomenų reikia, kaip apskaičiuoti prognozę su pavyzdžiu, kokius Lietuvos mokesčių terminus įtraukti ir kaip prognozę pastatyti Power BI, kad ji atsinaujintų pati iš Rivilė ar Finvalda duomenų.

Trumpai

• Prognozė žvelgia į ateitį, o pinigų srautų ataskaita fiksuoja praeitį. Pelnas ir pinigai banke dažnai nesutampa.
• Prognozės pagrindas: pradinis likutis, įplaukos, išmokos, grynasis srautas ir pabaigos likutis.
• Lietuvoje prognozėje būtina numatyti PVM, GPM, „Sodros“ įmokas ir pelno mokestį pagal jų mokėjimo terminus.
• Power BI leidžia sujungti faktinius apskaitos duomenis su planu iš Excel ir kas dieną lyginti prognozę su faktu.
• Tikslumą tikrinkite reguliariai: lyginkite prognozuotą ir faktinį pabaigos likutį ir tikslinkite prielaidas.

Turinys

• Kuo prognozė skiriasi nuo pinigų srautų ataskaitos ir pelno
• Kokių duomenų ir prielaidų reikia
• Kaip apskaičiuoti prognozę: pavyzdys
• Lietuvos mokesčių terminai prognozėje
• Kaip sudaryti prognozę Power BI
• Kaip tikrinti tikslumą ir atnaujinti prognozę
• Mūsų požiūris
• Prognozė ant automatiškai atnaujinamų duomenų
• DUK
• Šaltiniai

Kuo prognozė skiriasi nuo pinigų srautų ataskaitos ir pelno

Swedbank apibrėžia pinigų srauto prognozę kaip įrankį, padedantį įvertinti, ar lėšų užteks kiekvienam veiklos etapui: joje fiksuojami būsimi mokėjimai ir gavimai. Tai valdymo įrankis, o ne privaloma finansinė ataskaita.

Trys dokumentai atsako į skirtingus klausimus:

Dokumentas	Laikotarpis	Principas	Atsako į klausimą
Pelno (nuostolių) ataskaita	Praėjęs	Kaupimo	Ar veikla pelninga?
Pinigų srautų ataskaita	Praėjęs	Faktiniai mokėjimai	Kur dingo ir iš kur atėjo pinigai?
Pinigų srautų prognozė	Ateinantis	Numatomi mokėjimai	Ar užteks pinigų rytoj, kitą savaitę, kitą ketvirtį?

Pelno ataskaitoje pajamos pripažįstamos išrašius sąskaitą, net jei klientas sumokės po 60 dienų. Todėl, kaip pabrėžia Finero finansų žodynas, pelninga įmonė gali neturėti pakankamai pinigų. Prognozė šį atotrūkį parodo iš anksto, kol dar galima veikti: paspartinti skolų išieškojimą, perkelti pirkimą ar susitarti dėl finansavimo.

Kokių duomenų ir prielaidų reikia

Patikima prognozė remiasi faktais iš apskaitos ir aiškiai užrašytomis prielaidomis. Prieš pradėdami surinkite:

1. Pradinį pinigų likutį visose banko sąskaitose ir kasoje prognozės pradžios dieną.
2. Gautinas sumas su apmokėjimo terminais ir realiu klientų mokėjimo elgesiu: kiek vidutiniškai vėluoja kiekvienas didesnis klientas.
3. Mokėtinas sumas tiekėjams su terminais.
4. Pastoviąsias išmokas: nuomą, atlyginimus, lizingą, paskolų įmokas, prenumeratas.
5. Mokesčių prievoles: PVM, GPM, „Sodros“ įmokas, pelno mokestį.
6. Pardavimų planą: kiek naujų pardavimų tikitės ir kada jie virs pinigais.
7. Vienkartinius srautus: investicijas, turto pardavimą, dotacijas, dividendus.

Laikotarpį rinkitės pagal tikslą. Trumpalaikiam likvidumui valdyti tinka savaitinė prognozė kelių mėnesių į priekį, biudžetui ir finansavimo poreikiui įvertinti mėnesinė prognozė metams. Daugelis finansų komandų naudoja abi: savaitinę operatyviniams sprendimams ir mėnesinę vadovybei.

Gautinos sumos dažniausiai yra silpniausia prognozės vieta. Jei skolų duomenys tvarkingi ir matomi kasdien, prognozė tampa daug tikslesnė. Kaip tai automatizuoti, aprašėme straipsniuose apie Finvalda debitorių valdymą ir Rivilė skolų analizę.

Kaip apskaičiuoti prognozę: pavyzdys

Skaičiavimo logika paprasta:

• Grynasis pinigų srautas = įplaukos − išmokos
• Pabaigos likutis = pradinis likutis + grynasis pinigų srautas
• Kito laikotarpio pradinis likutis = šio laikotarpio pabaigos likutis

Tarkime, paslaugų įmonė sudaro prognozę trims mėnesiams:

Eilutė	Sausis	Vasaris	Kovas
Pradinis likutis	42 000 Eur	36 300 Eur	41 900 Eur
Įplaukos iš klientų	66 000 Eur	71 500 Eur	69 000 Eur
Kitos įplaukos	2 500 Eur	0 Eur	0 Eur
Atlyginimai ir „Sodra“	−38 000 Eur	−38 000 Eur	−38 000 Eur
Tiekėjai ir nuoma	−24 700 Eur	−22 400 Eur	−23 100 Eur
PVM ir kiti mokesčiai	−11 500 Eur	−5 500 Eur	−12 800 Eur
Grynasis srautas	−5 700 Eur	5 600 Eur	−4 900 Eur
Pabaigos likutis	36 300 Eur	41 900 Eur	37 000 Eur

Pavyzdys rodo tipinę situaciją: sausį pinigų sumažėja dėl didesnio mokesčių mokėjimo, nors pardavimai stabilūs. Tokį svyravimą prognozė parodo iš anksto, todėl vadovas gali nuspręsti, ar reikia rezervo, ar užtenka paspartinti kelių klientų mokėjimus.

Lietuvos mokesčių terminai prognozėje

Mokesčiai yra didžiausios ir labiausiai nuspėjamos išmokos, todėl juos verta suplanuoti tiksliomis datomis. Pagrindiniai mėnesiniai terminai: PVM deklaracija teikiama iki kito mėnesio 25 d., i.SAF iki 20 d., GPM313 iki 15 d. Kai mokestinis laikotarpis sutampa su kalendoriniais metais, PLN204 pateikiama ir pelno mokestis sumokamas iki kitų metų birželio 15 d.

Prognozėje svarbūs ir tarifai. Nuo 2026 m. standartinis pelno mokesčio tarifas padidintas nuo 16 iki 17 proc., o lengvatinis smulkiųjų vienetų tarifas nuo 6 iki 7 proc. Jei įmonė moka pelno mokesčio avansus, juos taip pat įtraukite kaip atskirą eilutę.

Praktinis patarimas: mokesčių eilutes skaičiuokite iš faktinių apskaitos duomenų, o ne įvedinėkite rankiniu būdu. Pavyzdžiui, PVM išmoką galima apskaičiuoti iš praėjusio mėnesio pardavimų ir pirkimų PVM skirtumo. Konkrečius savo įmonės terminus ir avansų sumas suderinkite su savo buhalteriu, nes jie priklauso nuo įmonės statuso ir mokestinio laikotarpio.

Kaip sudaryti prognozę Power BI

Excel lentelė tinka pradžiai, tačiau ją reikia nuolat atnaujinti rankiniu būdu. Power BI modelis sujungia faktą ir planą vienoje vietoje, o duomenys atsinaujina automatiškai. Žingsniai:

1. Prijunkite faktinius duomenis. Iš Rivilė ar Finvalda paimkite banko operacijas, gautinas ir mokėtinas sumas su terminais, didžiosios knygos duomenis.
2. Prijunkite plano duomenis. Pardavimų planą, investicijas ir kitas prielaidas laikykite Excel ar SharePoint faile, kurį pildo atsakingi žmonės. Kaip tai padaryti, aprašėme vadove apie Rivilė, Excel ir Power BI sujungimą.
3. Sukurkite datų lentelę su savaitėmis ir mėnesiais, kad faktas ir prognozė būtų lyginami tame pačiame laiko pjūvyje.
4. Sugrupuokite srautus į kategorijas: klientų įplaukos, atlyginimai, tiekėjai, mokesčiai, finansavimas.
5. Apskaičiuokite matus: įplaukas, išmokas, grynąjį srautą ir kaupiamąjį likutį.
6. Pridėkite scenarijus. Power BI „What-If“ parametrais galima keisti prielaidas, pavyzdžiui, klientų vėlavimą ar pardavimų augimą, ir iš karto matyti poveikį likučiui. Šį metodą finansiniam planavimui aprašo ChallengeJP.
7. Įjunkite automatinį atnaujinimą, kad ataskaita kas rytą rodytų naujausius duomenis. Plačiau apie tai: automatinis ataskaitų atnaujinimas.

Kokias vizualizacijas rinktis? Gerą orientyrą duoda Microsoft Dynamics 365 Cash overview turinys: pinigai analizuojami pagal juridinį asmenį, valiutą ir banko sąskaitą, rodomos įplaukos ir išmokos, prognozuojami likučiai ir šiandienos faktinis bei prognozuojamas likutis. Įmonės vadovui dažniausiai užtenka trijų elementų: kaupiamojo likučio linijinės diagramos, įplaukų ir išmokų stulpelių pagal savaites ir lentelės su didžiausiomis laukiamomis sumomis.

Jei finansų komanda tik pradeda, verta perskaityti mūsų vadovą apie pinigų srautų analizę Power BI, o pardavimų prielaidoms tiksliau įvertinti padės pardavimų prognozavimas su Power BI.

Kaip tikrinti tikslumą ir atnaujinti prognozę

Prognozė vertinga tik tada, kai ji reguliariai lyginama su faktu. Paprasčiausia tikslumo formulė:

Tikslumas = 1 − |faktas − prognozė| / faktas

Jei sausio pabaigos likutį prognozavote 36 300 Eur, o faktiškai turėjote 38 000 Eur, tikslumas siekia apie 95,5 %.

Reguliari patikra apima kelis veiksmus:

1. Palyginkite prognozuotą ir faktinį laikotarpio pabaigos likutį.
2. Išsiaiškinkite didžiausius nuokrypius pagal kategorijas: ar vėlavo klientai, ar atsirado nenumatytų išmokų.
3. Patikrinkite gautinų sumų senėjimą.
4. Iš naujo įvertinkite didžiausią pajamų prielaidą.
5. Atnaujinkite pastoviąsias sąnaudas, jei pasikeitė nuoma, atlyginimai ar sutartys.
6. Pratęskite prognozę, kad perspektyva išliktų tokio pat ilgio.

Kai faktas ir planas yra viename Power BI modelyje, plano ir fakto palyginimas atsiranda savaime. Tą patį principą taikome ir biudžeto palyginimo ataskaitose.

Mūsų požiūris

Dirbdami su Rivilė ir Finvalda naudotojais matome, kad pinigų srautų prognozė dažniausiai stringa ne dėl formulių, o dėl duomenų. Kai skolų, banko ir sąnaudų duomenys kas mėnesį rankiniu būdu perkeliami į Excel, prognozė pasensta dar prieš ją perskaitant.

Todėl pirmiausia kuriame tvirtą faktinių duomenų pagrindą: pajamos, sąnaudos, pelnas, balansas, skolos ir sandėlis automatiškai atsinaujina iš apskaitos programos be papildomo vartotojo darbo. Ant šio pagrindo prognozė tampa nuolat veikiančiu įrankiu, o ne ketvirtine užduotimi.

Antras principas: visi šaltiniai viename modelyje. Plano failai iš Excel ar SharePoint, CRM ar logistikos duomenys sujungiami su apskaitos faktu, todėl vadovas mato vieną skaičių, o ne kelias skirtingas versijas.

Analitika360

Prognozė ant automatiškai atnaujinamų duomenų

Analitika360 parengia Power BI ataskaitų rinkinius Rivilė ir Finvalda naudotojams. Rivilė Basic ir Finvalda Basic planai kainuoja 59 Eur per mėnesį, Rivilė PRO ir Finvalda PRO planai 89 Eur per mėnesį. Juose pajamų, sąnaudų, pelno, balanso ir skolų rodikliai atsinaujina automatiškai, todėl prognozei visada turite naujausią faktą.

Jei reikia pinigų srautų prognozės pagal jūsų įmonės procesus, su plano failais, scenarijais ar keliais duomenų šaltiniais, ją parengiame kaip individualų projektą už 70 Eur per valandą. Palyginkite planus ir pasirinkite tinkamą verslo analitikos kainų puslapyje arba susipažinkite su Rivilė, Finvalda ir Power BI paketais.

DUK

Kuo pinigų srautų prognozė skiriasi nuo biudžeto?

Biudžetas planuoja pajamas ir sąnaudas kaupimo principu, o prognozė planuoja faktinius pinigų gavimus ir mokėjimus. Biudžetas parodo, ar metai bus pelningi, o prognozė, ar kiekvieną savaitę užteks pinigų. Geriausiai jie veikia kartu, viename modelyje.

Kokiam laikotarpiui sudaryti prognozę?

Operatyviniam likvidumui valdyti dažniausiai naudojama savaitinė prognozė kelių mėnesių į priekį. Finansavimo poreikiui ir metų planui tinka mėnesinė prognozė 12 mėnesių. Svarbiausia ją reguliariai pratęsti, kad perspektyva nesutrumpėtų.

Ar galima sudaryti prognozę Power BI iš Rivilė ar Finvalda duomenų?

Taip. Faktiniai duomenys (banko operacijos, gautinos ir mokėtinos sumos) imami iš apskaitos programos, o plano prielaidos iš Excel ar SharePoint. Power BI juos sujungia ir automatiškai atnaujina.

Kaip dažnai atnaujinti prognozę?

Kai duomenys atsinaujina automatiškai, likučius galite matyti kasdien. Prielaidas, pavyzdžiui, pardavimų planą ar klientų mokėjimo terminus, verta peržiūrėti bent kartą per mėnesį, palyginus prognozę su faktu.

Šaltiniai

Swedbank: Pinigų srauto prognozė Finero: Pinigų srautų ataskaita Apskaitos paslaugos: UAB buhalterinė apskaita ir deklaravimo terminai Megakalendorius: Mokesčių kalendorius 2026 Paciolis: Mokesčių pakeitimai 2026 ChallengeJP: Financial Planning and Analysis Dashboard in Power BI Microsoft Learn: Cash overview Power BI content

Rekomendacijos

• Pinigų srautų analizė Power BI: kaip įdiegti finansų komandoje
• Pardavimų prognozavimas su Power BI: praktinis vadovas
• Power BI biudžeto palyginimas: kaip pastatyti patikimą ataskaitą
• Projektų biudžetai Power BI: planas, faktas ir nuokrypiai