Finantsmudelid on iga ettevõtte rahanduse tööriistakomplekti asendamatu osa. Need on arvutustabelid, mis kirjeldavad üksikasjalikult konkreetse ettevõtte ajaloolisi finantsandmeid, prognoosivad selle tulevast majandustulemust ning hindavad selle riske ja tootluse profiili. Finantsmudelid on tavaliselt struktureeritud kolm raamatupidamisaruannet - nimelt: kasumiaruanne , eelarve ja rahavoogude aruanne . Enamiku ettevõtete juhtkond tugineb vähemalt osaliselt finantsmudelite üksikasjadele, eeldustele ja väljunditele, mis kõik on nimetatud ettevõtete strateegiliste ja kapitaliotsustamisprotsesside jaoks kriitilise tähtsusega.
See artikkel on samm-sammuline juhend algajale ja keskmise rahanduse spetsialistile, kes soovib finantsmudelite koostamisel järgida ekspertide parimaid tavasid. Arenenud finantsmodelleerija jaoks tutvustatakse selles artiklis ka valikut ekspertide tasemel näpunäiteid ja häkke, et optimeerida aega, väljundit ja modelleerimise efektiivsust. Alustagem.
Nagu kõigi keerukate asjadega, on ka finantsmudeli (“mudeli”) loomise esimene samm hoolikalt kavand. Planeerimata ja ootamatud struktuurimuutused modelleerimise keskel võivad olla aeganõudvad, segadust tekitavad ja vigadele altid, eriti kui mudeli adapter pole sama, mis selle autor. Sellised väljakutsed on harjutuse alguses kergelt pühendatud planeerimisajaga kergelt ümber pööratud. Soovitan, et teie planeerimisetapp kulgeks järgmiselt:
Mudeli eesmärgi selge määratlemine on selle optimaalse paigutuse, struktuuri ja lõpptulemuste määramiseks võtmetähtsusega. Selle protsessi osana võtke enne ehitamise alustamist aega, et teie mudeli peamised sidusrühmad logiksid teie kavandile ja protsessi kavandile. See annab neile võimaluse väljendada mis tahes lõplikke eelistusi või kavatsusi, vältides seeläbi igasugust „reguleerimisala libisemist” (valdkonna kõnepruuki) või valulikku ümbersuunamist mööda teed.
Ehkki mudeli lõppeesmärgist teisejärguline, on mudeli koostamise ajakava mõistmine ja mudeli kasutamise pikkus samuti oluline sisend modelleerimisele lähenemise määramisel. Kauakestvad ja kauaaegsed (kasuliku elueaga) mudelid on tavaliselt kohandatud algusest peale ja sisaldavad tohutult üksikasjalikke andmeid, paindlikkus ja tundlikkuse võimalused . Vahetumaks, lühemaks tööajaks või kapital-projekt mudeleid, kasutavad modelleerijad sageli kokkupandavad mallid ehituse kiiruse maksimeerimiseks, vähendades samas vigu. Lisaks kipuvad ka mallimallid olema tuttavamad ja seega organisatsioonide erinevate sidusrühmade poolt hõlpsamini kasutatavad / manipuleeritavad.
Optimaalse kompromissi otsustamisel soovitud detailsusaste ja mudeli taaskasutatavus (st kas mudel on mõeldud mitme tehingu tüübi / eesmärgi jaoks uuesti töötamiseks või on selle asemel mõeldud just selle ühekordse harjutuse jaoks), mis on kasulik raamistik oma mudeli valiku / lähenemise üle otsustamiseks, mida olen järginud karjääri jooksul on järgmine:
Kui kavandi / planeerimise etapp on nüüd lõpule jõudnud ja võtmeotsused on lahendatud, võime nüüd liikuda modelleerimise järgmisse etappi.
Selles etapis oleme valmis Exceli avama ja struktureerimise üle mõtlema hakkama. Kõrgeimal võimalikul tasemel võib / peaks iga mudeli jagama kolmeks osaks: sisendid / draiverid b) arvutused (kavandatud finantsaruanded) ja (c) väljundid . Parem on nende jaotiste eraldamine, seda lihtsam on mudeli auditeerimine ja muutmine, vähendades samal ajal vigu ja optimeerides õigeaegselt.
Olen järginud sama struktuurilist lähenemisviisi peaaegu kõigi oma ehitatud mudelite puhul; lähenemisviis, mida nii minu huvigrupid kui ka mina oleme alati praktiliseks, seeditavaks ja lõpuks kasulikuks pidanud. Selle jaotised on järgmised:
Ma jaotan kõik need jaotised teie jaoks ükshaaval lahti. Järgnevalt:
The tiitelleht on teie tööga esimene kokkupuutepunkt. Ehkki seda on kõige lihtsam ehitada, jätab see hästi tehes suurepärase esmamulje ja selgitab selgelt, mis tulemas on. Lihtne, juhendav kaaneleht on üldiselt parim lähenemisviis ja sisaldab tavaliselt järgmisi jaotisi:
Pange tähele: ma soovitan, et esikaaneleht on alati lukustatud kõigile ja kõigile, kellel puudub otsene volitus muudatusi teha, väljaspool autorit.
Kohe pärast mudeli esilehte peab tulema draiverite (sisendite) vahekaart . Peate tagama, et see vahekaart oleks selge, kokkuvõtlik ja hõlpsasti mõistetav, sest just seda vahelehte kasutavad mittefinantsettevõtjad tõenäoliselt kõige sagedamini. Tavaliselt soovitan sisestada vahekaardil Sisendid kaks sisendsektsiooni, ühe jaoks staatiline sisendid ja teine dünaamiline . Kõrval staatilised sisendid Pean silmas sisendeid, mis aja jooksul ei muutu, näiteks hüpoteetiline 'elektrijaama suurus' või 'ettevõtte algne võlasaldo'; ja poolt dünaamilised sisendid , Ma mõtlen sisendeid, mis on ajas muutuvad (nt kuust kuusse või aastast aastasse), näiteks eeldused inflatsioonist, võlakulu või tulude kasvu eeldused.
Mõlema ülalnimetatu piires staatiline vs. dünaamiline sisendjaotised, soovitan teil ka oma andmed selgelt kaheks jagada: (1) kõvasti kodeeritud arvud, mis ei muutu olenemata eelduste stsenaariumist, ja (b) sensibiliseerivad parameetrid see juhib erinevaid eelduste stsenaariume ja lõpuks teie tundlikkustabeleid. Pange tähele, et te ei tea kunagi täielikult, millised parameetrid moodustavad tundlikkusparameetrid ja millised enne projekti viimast etappi. Tundlikkuse modelleerimise kohta leiate lisateavet järgmisest artikkel .
See vahekaart esindab mudeli südant, kus kõik sisendid, eeldused ja stsenaariumid töötavad koos, et prognoosida ettevõtte finantstulemusi selle viimastesse aastatesse. Sellelt vahekaardilt käivitatakse ka erinevad eeldustel põhinevad stsenaariumid ning õppuse hindamine, mis viiakse läbi enne lõplikku strateegilist otsust.
Näidis vahekaardi Näidismudel kohtaVolitatud, kolmanda osapoole mudelioperaatorid kasutavad seda Stsenaariumid ja tundlikkus vahekaardil, isegi siis, kui soovite valida nende eelprogrammeeritud stsenaariumide valiku. Sel põhjusel peaksite stsenaariume koostama intuitiivselt, kaitsma tegelikke stsenaariume välise redigeerimise eest ja ehitama piisavalt mitmekesiseid tundlikkusi, nii et käputäis eelprogrammeeritud stsenaariume oleks piisav, et anda tundlike tabelite jaoks lai ülevaade võimalikest tulemustest (näide allpool) on ka ehitatud.
angular 2 koos asp.net südamikuga
Teie kaalutlustel on stsenaariumide vormindamise struktuur, millele olen kogu oma karjääri jooksul tuginenud, ainult ühe tüüpi näidetena:
The väljund vahelehed on vahelehed, mida mudeli operaatorid kõige sagedamini kasutavad. Aastate jooksul olen avastanud, et kaldun keskmise keerukusega mudelite jaoks vähemalt kolme väljundkaardi poole:
Selles etapis on mudeli ehitusetapp ametlikult lõppenud. Võime pöörata tähelepanu mõnele ekspertide tasemel modelleerimise parimatele tavadele, millele viitasin artikli alguses. Alustame vormindamisest.
Esiteks on oluline märkida, et igal ettevõttel / kontsernil võivad olla oma eelistused või sisemised tavad. Sellisena on ehitamise ajal oluline kõigepealt registreeruda ja järgida mis tahes vormingus, mille teie vastav ettevõte ette näeb. Ettevõtte-spetsiifiliste tavade puudumisel kirjeldab allpool olev sisu üksikasjalikult Wall Streeti universaalset keelt mudeli vormindamiseks.
Interneti-süsteemid on ainsad süsteemid, millel on turvaprobleeme.
Finantsmodelleerimise esimene ja kõige madalam rippuv vormindamismeetod on kasutada järjepidevaid ja tuvastatavaid värvilahendusi erinevat tüüpi lahtrite ja andmete tähistamiseks. Järgnevalt:
Sinine= Sisendid või mis tahes kodeeritud andmed, näiteks ajaloolised väärtused, eeldused ja draiverid.
Must= Samalt lehelt saadud valemid, arvutused või viited.
Roheline= Valemid, arvutused ja viited teistele lehtedele (pange tähele, et mõned mudelid jätavad selle etapi üldse vahele ja kasutavad nende lahtrite jaoks musta värvi).
Lilla= Lingid, sisendid, valemid, viited või arvutused teiste Exceli failidega (jällegi pange tähele, et mõned mudelid jätavad selle sammu üldse vahele ja kasutavad ka nende lahtrite jaoks musta värvi).
Net= Viga tuleb parandada.
Hästi vormindatud (värvikoodiga) finantsaruannete kokkuvõtte näidePange tähele, et teie Exceli arvutustabelite värvimiseks vastavalt ülaltoodud universaalsetele värvikoodide standarditele pole sisseehitatud automatiseerimisfunktsionaalsust. Selle asemel võite kujundada oma makro (d) nende tulemuste saavutamiseks ja seejärel luua otseteekombinatsioonid oma töö automaatselt värvikoodiks.
Kunagi oma lähiminevikus sain kolleegilt (keda tänan tänase päevani) järgmised makrod (sealhulgas üksikasjalikud juhised), mis on sellest ajast säästnud mulle mitu tundi füüsilist tööd. Kui ma tohin, tahaksin neid jagada.
Makro loomise juhised (nii Exceli Maci kui ka PC versioonide jaoks):
Teistele töövihikutele ja töölehtedele linkide leidmine on keeruline ja peate seda tõenäoliselt kasutama VBA et see õigesti toimiks. Siin on põhiidee: otsige sümboli '!' Olemasolu igas lahtris, mis sisaldab teie töövihikus valemit, ja seejärel muutke fondi värv roheliseks. Peate seda muutma VBA toimetaja ja tee sellest a for each
silmus läbi kõigi '!' leiate ja muutke nende kõigi fondivärvi.
Pange tähele, et see otsetee ei tööta ikkagi 100% ajast, kuna mõned valemid viitavad teiste töölehtede lahtritele ilma nendega otse linkimata. Õnneks on rohelised lahtrid haruldasemad kui mustad või sinised lahtrid, nii et ülaltoodud meetod töötab enamikus mudelites üsna hästi (ja ülejäänud oma linke teistele töölehtedele saate orgaaniliselt vormindada käsitsi, kui need ilmuvad või kui te nendega kokku puutute).
Modelleerimisel soovitan teil alati meeles olla see üks küsimus: 'Kas ma teen selle mudeli hõlpsasti kuulatavaks?' sest iga täidetud ülesande, loodud valemi ja loodud linki jaoks on alati töö tegemiseks kiirem, “räpasem” (tööstuslikus keeles öeldes) viis. Sellised häkkimised ja trikid, kui iganes nutikad nad ka siis ja eriti ajaintervallide järel tunduda võivad, ununevad alati ja toovad kaasa raskesti jälgitavaid vigu. Kolmanda isiku retsensendi meeles pidamine juhatab teid läbi teie protsessi ja aitab teil olulistes olukordades õige otsuse langetada.
Allpool on toodud rida parimaid tavasid, kuidas audiitori mõtteviisiga üles ehitada. Järgnevalt:
Teil peaks olema ainult üks valem real, mis tähendab, et mis tahes valemit, mida mis tahes antud rea esimeses lahtris kasutatakse, peaks olema sama valem, mida rakendatakse ühtlaselt kogu rea ulatuses. Kasutajad peaksid mõistma teie mudeli struktuuri, vaadates iga rea esimest lahtrit, kui nad liiguvad teie mudeli suhtes vertikaalselt.
Ehkki see on põhimõtteliselt lihtne, rikutakse seda piisavalt sageli, et veelgi rõhutada. Tavaline juhtum toimub sageli siis, kui arvutustabelid jagatakse veergude grupi „ajaloolised finantssektorid“ ja „välise aasta prognoosid“ vahel (vt ülaltoodud pilti pealkirjaga „Näide hästi vormindatud (värvikoodiga) finantsaruannete kokkuvõttest“). ).
Üks lihtne viis nende juhtumite käsitlemiseks on lipud (nt 1/0, TRUE
/ FALSE
) paigutatud arvutustabeli ülaossa ja seejärel viidatud IF
avaldused läbi oma mudeli keha. Tööl on selle lihtne näide järgmine:
Ärge kunagi kasutage valemitesse sisseehitatud kõvakodeeritud numbreid, sest neid on väga raske märgata, kui kasutaja on mudeliga vähem kursis. Selle asemel tooge sisendid / kõvakoodid valemitest selgelt esile ja eraldage need; veel parem - koondage kõik sisendid / kõvakoodid (vastavalt vajadusele) ja koondage need samale vahekaardile. Seejärel laske oma valemitel need vajalikust lahtrist ja sobivalt vahekaardilt sobivaks tõmmata / viidata.
Alati on parem vältida keerulisi valemeid. Selle asemel jagage oma valem kergesti seeditavateks sammudeks. Ühe näiliselt korraliku rea asemel loob see lähenemine sageli palju rohkem ridu, mille tulemuseks on suurem arvutustabel; kuid selline, mida on palju lihtsam jälgida ja mida kolmas osapool auditeerib.
Null-kellaajal peaksite otsustama, milline on teie märkide konventsioon / võti. Näiteks küsige endalt mudeli kujundusetapis: 'Kas kulud, kulud, mahaarvamised, amortisatsioon, CapEx jne esitatakse negatiivsete või positiivsete numbritena?' Minu isiklik eelistus on esitada kulud alati negatiivsete numbritena kahel põhjusel: (a) Kogusummad on alati sirged summad ja minimeerite kasutajate vead ning (b) vigade märkamine on lihtsam märkide abil.
Võimaluse korral soovitan tungivalt vältida oma lahtrite nimetamist, kuna nimetatud nimelise lahtri (nt “Inflatsioon”) allika sisendi leidmine teelt on keeruline. Selle asemel soovitan teil oma valemites tugineda Exceli ruudustikupõhisele kokkuleppele (nt linkimine lihtsalt lahtrisse C4 või asukohaga, [Tab Name]l'!G21
, kui viide on teises vahelehes või töövihikus).
Korrastage oma sisendid lihtsalt ja läbipaistvalt. Minu soovituseks on koondada kõik sisendid mõnele draiveri vahelehele ja viidata neile kogu arvutustabelis nende ainsuse lähtekohtadest.
Vältige linkimist teiste failidega. Parem on sisestada asjakohased andmed, mida vajate teisest failist, kõvakodeeritud sisenditena, mida seejärel vajadusel käsitsi värskendate. Ristsildamine on teadaolevalt suuremate Exceli mudelite krahh või värskendamine ebaühtlaselt, tekitades seeläbi raskesti jälgitavaid vigu.
Pikemas arvutustabelis „rühmitage” read / veerud, selle asemel, et neid „peita”.
See tava põhineb 100% kogemustel. Ühe suure, külgneva arvutustabeli andmete pideva massiivi jälgimine ja auditeerimine on lihtsam kui mitme vahelehe või halvemal juhul ristsidemetega mitme arvutustabeli vahel.
Kontrollid on lihtsaim viis mudeli terviklikkuse kiireks ülevaatamiseks. „Kontrollimised“ hõlmavad kõike, alates tagamisest, et tegelikult peaksid kõik olema seotud, kuni bilansi tegeliku tasakaalustamiseni. Ehitan tavaliselt mõne tabeli iga arvutustabeli üla- või alaossa ja koondan need eraldi vahekaardile „Kontrolli”. See tagab, et mudelis on viga lihtne leida ja seejärel jälgida, kust see viga tekkis.
Bilansi 'tšeki' näidisPange tähele, et mudeli terviklikkuse kontrollimiseks lootmine ainult kontrollidele ei ole kunagi hea mõte, kuna kontrollid on tavaliselt üsna kõrgel tasemel. Kuid see on hea lähtepunkt.
mida järgmistest tuleb asendusprojekti lõppväärtuse arvutamisel arvesse võtta?
See jaotis hõlmab paari väga tõhusat Exceli head tava meie edasijõudnutele. Need võivad vajada natuke kohendamist, kuid peaksid hiljem säästma mitu tundi tööd ja olema suhteliselt lihtsasti rakendatavad. Need on lühidalt, täpsed ja täpsed täpid järgmised:
XNPV
ja XIRR
võimaldada kohandatud__ kuupäevad rahavoogude jaoks, tulude analüüsi teel; seda, erinevalt Exceli omadest NPV
ja IRR
funktsioonid, mis eeldavad arvutuseks kaudselt võrdseid ajavahemikke.INDEX MATCH
funktsioon üle VLOOKUP
funktsioon teabe otsimiseks suurtelt arvutustabelitelt.VLOOKUP
on peaaegu alati parem IF
avaldused ; saada sellega mugavaks.IFERROR
oma valemite süntaksis.EOMONTH
ja IF
avaldused muuta kuupäevad dünaamiliseks.Armastan seda või vihkan, Excel on ettevõtte rahanduse, analüüsi ja andmetest lähtuvate otsuste tegemisel kõiketeadev, kõikjal olev ja kõikvõimas. Ja uskuge või mitte, see ei pea olema hirmutav ega valus isegi algajale või asjatundmatule . Nagu enamik asju elus, viivad ka praktika, järjepidevus ja detailidele tähelepanu pööramine (Exceli puhul otseteed) suurema osa teest sinna.
Kui olete rakendusega tuttavaks saanud, leiate sellest võimsa tööviljakuse ja numbrilise jutuvestmise tööriista, millest saate harva ilma oma isiklikus elus töötada. Exceli sujuvuse eri etappide edenedes soovin teile parimat ja soovitan teil hoida seda artiklit praktilise juhendina, millele sageli viidate.
Finantsmudeleid on üheksa peamist tüüpi: (1) kolme avaldusega tegevusmudelid; 2) diskonteeritud rahavood (DCF); (3) ühinemismudelid (ühinemised ja ühinemised); (4) esmase avaliku pakkumise (IPO) mudelid; (5) võimendatud väljaostu (LBO) mudelid; (6) osade summa; 7) eelarved; (8) prognoosimudelid; ja (9) optsioonide hinnamudelid.
Arvutustabelite koostamine, milles kirjeldatakse üksikasjalikult ettevõtete ajaloolisi finantsandmeid, prognoositakse nende tulevast tootlust ja hinnatakse nende riski-tulu profiili. Teisisõnu öeldes on finantsmudelite loomine reaalsete finantsolukordade abstraktse simulatsiooni loomine enne peamisi otsuseid.
Analüüsida antud ettevõtte ajaloolist finantstulemust; hinnata, kavandada ja prognoosida tema tulevast finantstulemust ning väärtustada ettevõtteid või konkreetseid kapitaliprojekte, sealhulgas nende riski / tulu profiili. Neid kasutavad ettevõtete operaatorid andmepõhiste otsuste langetamiseks.