การคาดการณ์กระแสเงินสดในอนาคตถือเป็นองค์ประกอบสำคัญของการจัดการทางการเงินและการตัดสินใจลงทุน เนื่องจากช่วยให้ผู้บริหารสามารถประเมินสภาพคล่อง วางแผนการจัดหาเงินทุน และกำหนดกลยุทธ์เพื่อรองรับความไม่แน่นอนทางเศรษฐกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ งานวิจัยด้านการเงินได้พัฒนาวิธีการต่าง ๆ เพื่อเพิ่มความแม่นยำของการคาดการณ์ โดยอาศัยข้อมูลทางการเงินและแบบจำลองทางสถิติที่แตกต่างกัน ตั้งแต่วิธีการที่ใช้ข้อมูลเงินคงค้างและรายได้ ไปจนถึงแบบจำลองอนุกรมเวลาที่ซับซ้อน และกรอบการวิเคราะห์เชิงพลวัตและสโตคาสติก
เงินคงค้างและรายได้ถือเป็นตัวแปรพื้นฐานที่ได้รับการพิสูจน์ว่ามีบทบาทสำคัญในการทำนายกระแสเงินสดในอนาคต เงินคงค้างซึ่งสะท้อนความแตกต่างระหว่างการทำธุรกรรมเงินสดและเหตุการณ์ทางเศรษฐกิจ สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของกระแสเงินสดในอนาคต (Barth et al., 2001) ขณะที่รายได้แม้จะมีความสามารถในการพยากรณ์ที่ชัดเจน แต่ก็มีข้อจำกัดด้านระยะเวลา เนื่องจากมักทำนายได้แม่นยำเพียงช่วงสั้น และอาจไม่ครอบคลุมผลประโยชน์จากการลงทุนในระยะยาวได้อย่างเต็มที่ (Finger, 1994)
การใช้ข้อมูลกระแสเงินสดโดยตรงยังได้รับการยืนยันว่ามีประโยชน์อย่างมากในการพยากรณ์ เนื่องจากสามารถสะท้อนการไหลเข้าและไหลออกของเงินสดที่แท้จริงได้อย่างละเอียดและโปร่งใส ทำให้มีความแม่นยำมากกว่าวิธีการอ้อม โดยเฉพาะอย่างยิ่งกระแสเงินสดจากการดำเนินงานขั้นต้นในอดีตที่พิสูจน์แล้วว่าทำนายกระแสเงินสดสุทธิจากการดำเนินงานในอนาคตได้ดีกว่าข้อมูลกระแสเงินสดสุทธิ (Krishnan & Largay, 2000)
แบบจำลองเชิงสถิติ เช่น โมเดลอนุกรมเวลาหลายตัวแปร ได้รับการพัฒนาเพื่อเพิ่มความสามารถในการพยากรณ์ โดยผนวกข้อมูลในอดีตของรายได้ เงินคงค้าง และกระแสเงินสด ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดล ARIMA แบบดั้งเดิม และสอดคล้องกับมุมมองของคณะกรรมการมาตรฐานการบัญชีการเงิน (FASB) ที่ระบุว่าการรวมข้อมูลรายได้และเงินคงค้างสามารถเพิ่มความแม่นยำของการคาดการณ์ได้ (Lorek & Willinger, 2016) นอกจากนี้ โมเดล Brown-Rozeff ARIMA ยังได้รับการยอมรับว่าเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการพยากรณ์กระแสเงินสดหลายขั้นตอน โดยให้ความแม่นยำสูงกว่าวิธีการหลายตัวแปรอื่น ๆ ในการทำนายผลลัพธ์รายไตรมาส (Lorek & Willinger, 2011)
ในอีกมุมหนึ่ง รายการในงบดุลสามารถถูกตีความว่าเป็นการสะท้อนมูลค่าปัจจุบันของกระแสเงินสดในอนาคต ซึ่งทำหน้าที่เป็นกรอบการพิจารณาสำหรับการประเมินศักยภาพทางการเงินในระยะยาว โดยการคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงของต้นทุนและสภาพเศรษฐกิจที่อาจส่งผลต่อมูลค่าของกระแสเงินสด (Bodenhorn, 1984; Davidson et al., 2015) การนำแนวทางเชิงพลวัตและสโตคาสติก เช่น แบบจำลอง DYCAFF หรือกรอบแผนผังการตัดสินใจที่อาศัยการแจกแจงความน่าจะเป็นและการจำลองมอนเตคาร์โล ก็ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ผลกระทบของเหตุการณ์ที่ไม่แน่นอนได้อย่างครอบคลุม ทั้งในระดับโครงการและระดับองค์กร (Franks et al., 1974; Kaka & Lewis, 2003)
อย่างไรก็ตาม แม้ว่าวิธีการเหล่านี้จะมีศักยภาพสูงในการพยากรณ์กระแสเงินสด แต่แต่ละวิธีก็มีข้อจำกัดที่ต้องพิจารณา เช่น ความถูกต้องของการคาดการณ์จากเงินคงค้างอาจขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลทางบัญชี ขณะที่แบบจำลองอนุกรมเวลาอาจต้องการข้อมูลย้อนหลังจำนวนมากเพื่อสร้างความแม่นยำ การเลือกใช้วิธีการที่เหมาะสมจึงควรขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์และบริบทขององค์กร หากมุ่งจัดการสภาพคล่องในระยะสั้นอาจใช้เครื่องมือที่แตกต่างจากการวางแผนการลงทุนในระยะยาว ดังนั้น การบูรณาการวิธีการต่าง ๆ อย่างเหมาะสมจึงมีความสำคัญต่อการเพิ่มคุณภาพของการคาดการณ์กระแสเงินสดในอนาคตและการสนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ขององค์กร