Эта статья открывает цикл материалов о финансовом моделировании. Материалы ниже частично были опубликованы на моём Телеграм-канале, но в таком виде выходят впервые.
Цели финансового моделирования
Что отличает финансовую модель от расчёта?
Я пришёл к выводу, что финансовая модель - это расчет, который характеризуется следующими особенностями:
- выполнен при помощи программного продукта (в более, чем 90% случаев это MS Excel);
- имеет определённую логику и структуру построения;
- предполагает возможность осуществлять сценарный анализ и анализ чувствительности.
Не претендую на исчерпывающий характер определения, но полагаю, что именно вышеперечисленные пункты отличают финансовую модель от простого вычисления "на коленке".
Финансовая модель может быть использована в разных целях:
- подготовка бюджета или финансового плана;
- привлечение финансирования;
- обоснование инвестиций;
- расчёт окупаемости проекта;
- оценка стоимости актива и т. д.
Цели определяют размер, сложность и структуру финансовой модели.
Финансовое моделирование по сути сочетает в себе операционное моделирование и моделирование финансовых потоков.
Операционное моделирование предполагает расчет таких компонентов компании или проекта, как выручка, операционных расходы, капитальные затраты, оборотный капитал, амортизация.
По итогам операционного моделирования вы сможете построить прогнозный отчет о финансовых результатах (P&L) и спрогнозировать операционный и инвестиционный денежные потоки.
В результате, можно говорить о том, что по итогам операционного моделирования вы будете иметь представление о стоимости бизнеса (Enterprise value).
Моделирование финансовой деятельности предполагает работу с источниками финансирования деятельности компании (читай, с пассивной частью баланса).
По результатам вы сможете разбить свободный денежный поток фирмы (FCFF) на денежный поток для кредиторов и денежный поток для акционеров (FCFE).
Таким образом, моделирование финансовой деятельности позволяет реализовать в финансовой модели оценку стоимости собственного капитала (Equity Value).
Типы данных в финансовой модели
Все имеющиеся данные в модели можно условно разделить на три блока: исходные данные, вычисления и результат.
Исходные данные (inputs)
Это основа любой финансовой модели. Их недостоверность или отсутствие в лучшем случае приводят к низкому качеству результирующей информации. В худшем - к ошибочным управленческим решениям и, как следствие, потере стоимости и/или убыткам.
Исходные данные вносятся в модель вручную в виде чисел, процентов и других значений. На английском такой тип данных называется "hard code value". Поэтому на профессиональном жаргоне моделистов они часто называются "хардАми".
Хорошая практика моделирования - указывать источник исходных данных. Не нужно боятся излишних деталей, особенно если это может помочь пользователю удостовериться в их подлинности
Обратите внимание, что на рисунке цифры выделены синим цветом и заливкой. Это не прихоть автора модели, а своего рода профессиональный консенсус. Такая маркировка позволяет внешнему пользователю сразу понять, с каким типом информации он имеет дело. Поэтому исходные данные желательно выделять именно синим цветом. Заливка не обязательна.
Источники исходных данных можно разделить на открытые, частные и профессиональные суждения (допущения). К открытым источникам я отношу все то, что официально опубликовано компаниями, аналитическими и информационными агентствами, государством и т. д.
К частным источникам стоит отнести ту информацию, которая официально не публикуется, а напрямую передается заказчиком исполнителю. Часто подобные данные могут быть конфиденциальными, т. к. содержат коммерчески чувствительную информацию.
Очень часто аналитик сталкивается с тем, что ни открытых, ни частных данных нет в наличии. Тогда на помощь приходит профессиональное суждение, или допущение. Чтобы его сформировать, нужна отраслевая экспертиза, консенсус аналитиков, а порой простое аналитическое "чутье".
При этом в каждой из указанных категорий данные могут быть историческими и прогнозными. Да-да, допущение может быть применено и к историческим данным. В мире цифр в принципе нет ничего невозможного.
Вычисления (calculations)
В отличие от исходных данных вычисление - это результат применения встроенных в Excel или любой другой программный продукт формул.
В финансовом мире вычисления принято обозначать черным цветом.
Но бывают и исключения. В сложных моделях с большим количеством листов хорошей практикой считается выделение отдельным цветом ячеек со ссылкой на другой лист или ячеек, которые являются прямой ссылкой на другую ячейку на этом же листе.
Большое число вычислений в финансовых моделях представляет из себя горизонтальный или вертикальный массив однообразных данных. Например, нам надо рассчитать чистую прибыль в период с 2023 по 2030 годы. Очевидно, что формула в таком случае должна быть одинаковой.
Но случаются ситуации, когда в подобных массивах способ вычислений может поменяться. Ячейки, в которых произошло подобное изменение лучше тоже отдельно выделять заливкой.
Пару слов стоит сказать и о самих формулах. Считается, что чем проще вычисление в ячейке, тем удобнее модель в использовании и тем она понятнее стороннему пользователю.
Соблазн написать красивую сложную формулу и уложить несколько строчек в одну возникает у каждого моделиста. В эти моменты стоит останавливать себя. Подчас несколько дополнительных строчек сработаю на порядок эффективнее любой громоздкой формулы.
Сложные формулы доставляют неудобства не только внешним пользователям, но и самим моделистам. После длительного перерыва в работе с моделью забывается логика, из которой исходил аналитик. И чтобы её восстановить приходится попотеть.
И всё же отдельное "место в аду" должно быть приготовлено для тех, кто использует в формулах ссылки на внешние файлы. Как правило, таким грешат либо неопытные моделисты, либо сотрудники планово-экономического отдела.
Модель, в которой есть связь с внешним файлом, - красная тряпка для опытного пользователя. Это не означает, что пользоваться данными из стороннего файла нельзя. Их лучше переносить не как ссылку, а как целые значения. Маркировать их в таком случае следует как исходные данные с указанием источника информации (вплоть до файла, листа и номера строки, если так удобнее).
И еще одно базовое правило обращения с вычислительными данными. Ссылаться в расчете всегда лучше на ячейку выше. Тогда модель будет "читаться", как книга, сверху-вниз. Ссылки на ячейки ниже допустимы, но менее предпочтительны.
Результаты (outputs)
Отличие вычисления от результата я бы сформулировал следующим образом. Результат - это вычисление, не используемой в дальнейших расчётах. По сути "вычисление последней стадии".
Итоговые значения принято выносить на отдельные листы с результирующей информацией.
В финансовых моделях вы чаще всего будете иметь дело со следующими результатами:
- NPV (чистая приведённая стоимость),
- IRR (внутренняя норма доходности),
- payback period (период окупаемости),
- Equity Value (стоимость собственного капитала, или стоимость акций/долей),
- Enterprise Value (стоимость бизнеса),
- бюджет проекта и т. д.
Здесь всё ограничено фантазией заказчика.
Результирующие показатели часто становятся объектами сценарного анализа и анализа чувствительности. Их могут декомпозировать на составляющие и отслеживать в динамике, анализируя причины изменений.
В конечном итоге, именно результаты расчетов становятся теми самыми данными, которые влияют на принятие решений.
Структура финансовой модели
Данные оказывают влияние и на структуру финансовой модели.
Любую модель принято делить на листы. Если расчетов не так много, вполне подойдет стандартное разделение на три блока: Inputs, Calculations и Outputs (вспоминаем три типа данных).
Но если модель требует большого количества исходных данных и вычислений, то потребуется более специфическое разделение. В этом случае на одном листе будет считаться выручка, на другом - затраты, на третьем - амортизация и т. д. Очевидно, что расчеты не должны смешиваться друг с другом. Рассчитывать налог на прибыль на листе под названием "Амортизация" - плохая идея.
В финансовых моделях сложных проектов с привлечением проектного финансирования, листов бывает очень много. Это стандартная практика, и её не стоит бояться. Но всё же не стоит множить сущности без объективной причины.
Структура важна не только на уровне самого файла, но и на уровне отдельного листа. Если структура продумана, то она будет напоминать оглавление книги, и у пользователя не возникнет проблем при переходе от одного раздела к другому.
Финансовая модель все чаще и чаще приобретает черты полноценного документа, наряду с бизнес-планом, финансово-экономическим обоснованием и т. д. Поэтому оформлению стоит уделить отдельное внимание.
Чтобы пользователь не путался в условных обозначениях, рекомендуется включать на титульный лист финансовой модели легенду.
Подход к построению финансовой модели
В процессе создания моделей аналитики следуют определённым подходам. На мой взгляд, их существует лишь два.
"Сверху-вниз" (top-bottom approach)
Этот подход является классикой финансового моделирования. Аналитик первым делом переносит в модель исходные данные, на основе которых в последствии будут произведены все необходимые расчеты.
Его популярность во многом связана с тем, что в ряде организаций как финансового, так и нефинансового сектора, принято сначала согласовывать исходные данные, и только после этого приступать к подготовке самой финансовой модели.
При всей кажущейся логичности и интуитивности подход "сверху-вниз" таит в себе риск "недокрутить" или "перекрутить" исходные данные. Здесь аналитик может вообще не думать, как будет выглядеть модель в итоге и какая результирующая будет носить ключевой характер. Логика расчета от точки А к точке Б тоже остается без внимания.
В результате, это может привести к тому, что мы недосчитаемся какой-то информации или, наоборот, её окажется слишком много. По себе знаю, что от лишнего избавляться очень тяжело: работает отговорка: "Авось пригодится. Оставлю на всякий случай".
"Снизу-вверх" (bottom-up approach)
Обратный подход заключается в том, что аналитик сначала продумывает, как будет выглядеть лист с результирующей информацией, затем анализирует логику расчета, и уже на последнем этапе формирует перечень исходных данных. Речь может идти и о подготовке наброска финансовой модели, которая будет наполняться по мере поступления информации.
Пример подобной декомпозиции для расчета NPV в очень упрощённом виде приведён на рисунке. Такой "квази-mindmap" демонстрирует, какая информация для подготовки модели может потребоваться.
Именно второй подход представляется мне более эффективным: в нём отсутствует разрыв между результатами и исходными данными.
Ключевая способность аналитика не считать, а задавать правильные и исчерпывающие вопросы. Хороший вопрос уже содержит в себе часть ответа, и остается лишь заполнить пробелы недостающими элементами. Модель, построенная по системе "снизу-вверх", работает по тем же принципам: надо лишь найти данные, которые помогут получить искомый результат.
Заключение
В этой статье мы разобрали основы финансового моделирования. Коротко перечислю основные рекомендации:
- Подписывайте источники исходных данных в модели.
- Используйте разные стили для разных типов данных.
- Заменяйте сложные формулы более простыми конструкциями.
- Максимально избегайте ссылок на внешние файлы.
- В формулах старайтесь чаще ссылаться на ячейки выше и реже - на ячейки ниже.
- Следите за структурой финансовой модели и отдельно взятых листов.
- При построении модели отдавайте предпочтение подходу "снизу-вверх".
