Finansiell modellering (betydning, eksempler) | Bruk og beste praksis

Hva er økonomisk modellering?

Finansiell modellering er en modell for selskapets økonomiske representasjon som indikerer selskapets økonomiske resultater i fremtiden ved å bruke modeller som representerer den økonomiske situasjonen ved å ta i betraktning følgende faktorer / forhold og risikoer og fremtidige forutsetninger som er relevante for å ta viktige fremtidige beslutninger som å skaffe kapital eller verdsette virksomhet og tolke deres innvirkning.

Kort forklaring

Finansiell modellering bygger enten en modell fra bunnen av eller jobber med å opprettholde den eksisterende modellen ved å implementere nylig tilgjengelige data til den. Som du kan merke er alle de ovennevnte økonomiske situasjonene av en kompleks og ustabil karakter. Det hjelper brukeren å få en grundig forståelse av alle komponentene i det komplekse scenariet.

I Investment Banking brukes det til å forutsi potensielle fremtidige økonomiske resultater for et selskap ved å gjøre relevante forutsetninger om hvordan firmaet eller et bestemt prosjekt forventes å prestere i de kommende årene, for eksempel hvor mye kontantstrøm et prosjekt forventes å produsere innen 5 år fra oppstart.

Det er lett mulig å jobbe på forskjellige deler av modellen uten å påvirke hele strukturen og unngå store tabber. Det er nyttig når inngangene er av ustabile karakter og kan endres med nylig tilgjengelige data. Så det er en viss fleksibilitet man kan ha med strukturen når man jobber med finansiell modellering så lenge de er nøyaktige, selvfølgelig!

Selv om det høres komplekst ut, kan det læres ved jevn praksis og riktig kunnskap.

Hva brukes Financial Model til?

Det kan gjøres for forskjellige situasjoner; for f.eks verdsettelse av et selskap, verdsettelse av en eiendel, prisstrategier, omstruktureringssituasjoner (fusjon og oppkjøp) osv.

Nedenfor er områdene der finansiell modellering vanligvis brukes til -

Hvem bygger de økonomiske modellene?

  • Investeringsbankfolk
  • Aksjeforskningsanalytikere
  • Kredittanalytikere
  • Risikoanalytikere
  • Dataanalytikere
  • Porteføljeforvaltere
  • Investorer
  • Ledelse / entreprenører

Hovedsakelig modellering brukes til å bestemme rimelige prognoser, priser for markeder / produkter, verdsettelse av eiendeler eller foretak (Discounted Cash Flow Analysis, Relative Valuation), aksjekurs på selskaper, synergier, effekter av fusjon / oppkjøp på selskapene, LBO, corporate finance modeller , opsjonspriser osv.

Hvordan kan du lære økonomisk modellering?

  1. Gratis økonomisk modellering i Excel (grunnleggende) - Dette er en trinnvis veiledning. Her vil du lære å lage en modell av Colgate.
  2. Financial Modelling Course (Advanced) - Dette er en avansert opplæring. Du lærer sektor modellering av bank, petrokjemi, eiendom, kapitalvarer, telekommunikasjon og mer.

Eksempler på økonomiske modeller

Det er forskjellige eksempler på økonomisk modellering som varierer i type og kompleksitet slik situasjonen krever. De brukes mye til verdsettelse, sensitivitetsanalyse og sammenlignende analyse. Det er også andre bruksområder, som risikoforutsigelse, prisstrategi, effekter av synergier, etc. Ulike eksempler imøtekommer deres eget sett med spesialiteter, krav og brukere.

Følgende er noen av eksemplene som er mye brukt i finansbransjen:

Eksempel nr. 1 - Finansiell modellering med tre uttalelser:

  • Denne typen økonomiske modeller representerer det komplette økonomiske scenariet for et selskap og anslag. Dette er den mest standard og grundige formen.
  • Som navnet antyder, er modellen en struktur av alle de tre regnskapene (resultatregnskap, balanse og kontantstrømoppstilling) for et selskap som er sammenkoblet.
  • Det er også tidsplaner som støtter dataene. (Avskrivningsplan, gjeldsplan, arbeidskapitalberegningsplan osv.).
  • Sammenkoblingen til denne modellen skiller den fra hverandre, noe som gjør det mulig for brukeren å tilpasse inngangene hvor og når det er nødvendig, som deretter gjenspeiler endringene i hele modellen.
  • Denne funksjonen hjelper oss med å få en grundig forståelse av alle komponentene i en modell og dens effekter av den.
  • Viktige bruksområder for denne modellen er for prognoser og forståelse av trender med det gitte settet med innganger.
  • Historisk sett kan modellen strekke seg så lenge konseptet av selskapet og prognoser kan strekke seg opp til 2-3 år, avhengig av behov.

Eksempel 2 Model for rabattert kontantstrøm (DCF):

Gjennom denne økonomiske modellen lærer du Alibabas 3 uttalelsesprognoser, sammenkoblinger, DCF-modellen - FCFF Formula og Relative Valuation.

  • Den mest brukte verdsettelsesmetoden i finansbransjen er Discounted Cash Flow-analysemetoden som bruker begrepet Time Value of Money.
  • Konseptet som arbeider bak denne metoden sier at verdien av selskapet er netto nåverdi (NPV) av summen av fremtidige kontantstrømmer generert av selskapet diskontert tilbake i dag.
  • Diskonteringen av de anslåtte fremtidige kontantstrømmene gjøres av diskonteringsfaktoren. En ganske viktig mekaniker i denne metoden er å utlede 'diskonteringsfaktoren'. Selv den minste feil i beregningen av diskonteringsfaktoren kan føre til enorme endringer i resultatene.
  • Vanligvis brukes den veide gjennomsnittlige kapitalkostnaden (WACC) for et selskap som diskonteringsfaktor for å diskontere fremtidige kontantstrømmer.
  • DCF hjelper til med å identifisere om selskapets aksjer er overvurdert eller undervurdert. Dette viser seg å være en ganske viktig beslutningsfaktor i tilfelle investeringsscenarier.
  • I enkelhet hjelper det å bestemme attraktiviteten til en investeringsmulighet. Hvis NPV av summen av fremtidige kontantstrømmer er større enn nåverdien, er muligheten lønnsom, ellers er det en ulønnsom avtale.
  • Påliteligheten til en DCF-modell er sterk da den beregnes på grunnlag av Free Cash Flow, og eliminerer dermed alle utgiftsfaktorene og fokuserer bare på de fritt tilgjengelige kontantene til selskapet.
  • Ettersom DCF involverer fremskrivning av fremtidige kontantstrømmer, er det vanligvis egnet for å jobbe med økonomi i store organisasjoner, der vekstrater og finans har en jevn trend.

Eksempel # 3 Leveraged Buyout (LBO) Model:

  • I en leveraged buyout-avtale kjøper et selskap andre selskaper ved å bruke lånte penger (gjeld) til å dekke anskaffelseskostnadene. Deretter brukes kontantstrømmene fra eiendelene og driften til det oppkjøpte selskapet til å betale gjelden og kostnadene.
  • Derfor betegnes LBO som en veldig fiendtlig / aggressiv måte å anskaffe på, da målselskapet ikke blir tatt under sanksjonsprosessen av avtalen.
  • Vanligvis anses kontanterike private aksjeselskaper å være engasjert i LBO-er. De kjøper selskapet med en kombinasjon av gjeld og egenkapital (hvor et flertall er av gjeld, nesten over 75%) og selger seg etter å ha oppnådd betydelig fortjeneste etter noen år (3-5 år)
  • Så formålet med en LBO-modell er å bestemme hvor mye fortjeneste som kan genereres fra en slik type avtale.
  • Siden det er flere måter gjeld kan heves hver med spesifikke rentebetalinger, har disse modellene høyere nivåer av kompleksitet.
  • Følgende er trinn som går ut på å lage en LBO-modell;
    • Beregning av kjøpesummen basert på multiple trading på EBITDA
    • Vekt av gjeld og egenkapitalfinansiering for oppkjøpet
    • Bygg en beregnet resultatregnskap og beregne EBITDA
    • Beregning av kumulativ FCF i løpet av den totale ansettelsesperioden for LBO
    • Beregning av sluttutgangsverdier og returnerer gjennom IRR.

Eksempel # 4 Fusjon og oppkjøp (M&A) -modell:

  • M & A-modellen hjelper til med å finne ut effekten av fusjon eller oppkjøp på inntektene per aksje i det nyopprettede selskapet etter fullført omstilling og hvordan det sammenlignes med eksisterende EPS.
  • Hvis EPS øker helt, sies det at transaksjonen er “accretive”, og hvis EPS faller enn gjeldende EPS, sies transaksjonen å være ”dilutive”.
  • Kompleksiteten til modellen varierer med type og størrelse på driften av de aktuelle selskapene.
  • Disse modellene brukes vanligvis av Investment Banking, bedriftsfinansieringsselskaper.
  • Følgende er trinn som går inn i å lage en M & A-modell;
    • Verdsetter Target & Acquirer som frittstående selskaper
    • Verdsetter Target & Acquirer med synergier
    • Utarbeider et første tilbud for målfirmaet
    • Bestemme kombinert firmaers evne til å finansiere transaksjoner
    • Juster kontanter / gjeld etter evnen til å finansiere transaksjonen
    • Beregning av EPS ved å kombinere nettoinntekt og finne ut av en akkretiv / utvannende situasjon.

Eksempel nr. 5 Summen av delene (SOTP)

  • Verdsettelse av store konglomerater blir vanskelig å verdsette selskapet som helhet med en enkelt verdsettelsesmetode.
  • Verdsettelse for de forskjellige segmentene utføres altså separat ved hjelp av passende verdsettelsesmetoder for hvert segment.
  • Når alle segmentene er verdsatt hver for seg, legges summen av verdivurderinger sammen for å få verdsettelsen av konglomeratet som helhet.
  • Derfor kalles det "Sum-of-the-parts" verdsettelsesmetoden.
  • Vanligvis er SOTP egnet i tilfelle av en spin-off, fusjoner, aksjeutskillinger, etc.

Eksempel # 6 Sammenlignende bedriftsanalysemodell:

  • Analytikere mens de arbeider med en komparativ verdsettelsesanalyse av et selskap på jakt etter andre lignende selskaper som er like når det gjelder størrelse, drift og i utgangspunktet selskapene som er i gruppe.
  • Ved å se på antall kolleger får vi en ballpark-tall for verdsettelsen av selskapet.
  • Det fungerer ut fra antagelsen om at lignende selskaper vil ha lignende EV / EBITDA og andre verdsettelsesmultipler.
  • Det er den mest grunnleggende formen for verdsettelse gjort av analytikere i deres firmaer.

Eksempel 7 - Sammenlignbar transaksjonsanalysemodell

Transaksjonsmultipler-modellen er en metode der vi ser på tidligere Merger & Acquisition (M&A) transaksjoner og verdsetter et sammenlignbart selskap ved å bruke presedenser. Fremgangsmåten som er involvert er som følger -

  • Trinn 1 - Identifiser transaksjonen
  • Trinn 2 - Identifiser de riktige transaksjonsmultiplene
  • Trinn 3 - Beregn flere transaksjonsverdier

Forutsetninger for å lære økonomisk modellering

Å bygge en finansiell modell vil bare være fruktbar når det gir resultater som er nøyaktige og pålitelige. For å oppnå effektivitet i utarbeidelsen av en modell, bør man ha et nødvendig sett med grunnleggende ferdigheter. La oss se hva disse ferdighetene er:

# 1 Forståelse av regnskapskonsepter:

Å bygge det er et rent økonomisk dokument som bruker økonomiske tall fra et selskap eller marked. Det er visse regnskapsregler og konsepter som er konstante i finansnæringen over hele verden, for eksempel US GAAP, IFRS (International Financial Reporting Standards) osv. Disse reglene hjelper til med å opprettholde konsistensen av presentasjonen av økonomiske fakta og hendelser. Å forstå disse reglene og konseptene er av ekstrem betydning for å opprettholde nøyaktighet og kvalitet mens du forbereder deg på å bygge en modell i excel.

Vårt hovedfokus i regnskap er også å identifisere og forutsi regnskapsfeil fra selskaper. Disse er normalt gjemt bort. Du kan se tilståelsene i Satyam Fraud Case

# 2 Excel-ferdigheter:

Den grunnleggende økonomiske modelleringen i Excel hvor en modell er utarbeidet er et program som MS Excel. Det involverer et bredt spekter av komplekse beregninger spredt over flere faner som er koblet sammen for å vise deres forhold til hverandre. Å ha en grundig arbeidskunnskap om excel som formler, hurtigtaster, presentasjonsvarianter, VBA-makroer, etc. er et must når du forbereder en modell. Å holde kunnskap om disse ferdighetene gir analytikeren et forsprang i sine arbeidsferdigheter fremfor andre.

# 3 Sammenkobling av finansmodelloppgavene:

En finansiell modellering med tre uttalelser må kobles sammen. Sammenkoblingen lar nøkkelnumre i modellen flyte fra ett utsagn til det andre, og fullfører dermed det innbyrdes forholdet mellom dem og viser oss det komplette bildet av selskapets økonomiske situasjon. Eksempel på sammenkobling: 1) Netto endring i kontanter (fra kontantstrømoppstilling) må knyttes til kontanter i balansen. 2) Nettoinntekt fra resultatregnskapet bør knyttes til beholdt resultat i oversikten over aksjeeierens egenkapital.

# 4 Værvarsel

Ferdigheten til å forutsi økonomisk modellering er viktig fordi formålet med det vanligvis er å komme til en forståelse av fremtidsscenariet for enhver økonomisk situasjon. Prognoser er både en kunst og en vitenskap. Å bruke rimelige antakelser mens du forutsier tallene, vil gi en analytiker en nær nok forestilling om hvor attraktiv investeringen eller selskapet vil være i den kommende perioden. Gode ​​prognoseferdigheter øker påliteligheten til en modell.

# 5 Presentasjon:

Økonomisk modellering er full av detaljer, tall og komplekse formler. Den brukes av forskjellige grupper som operasjonelle ledere, ledelse, klienter. Disse menneskene vil ikke kunne tyde noen mening fra modellen hvis modellen ser rotete og vanskelig å forstå ut. Derfor er det veldig viktig å holde modellen enkel i presentasjon og samtidig rik på detaljer.

 Hvordan bygger du en finansiell modell?

Økonomisk modellering er både enkel og kompleks. Hvis du ser på modellen, vil du finne den kompleks, men den er en sum av mindre og enkle moduler. Nøkkelen her er å forberede hver mindre modul og koble sammen hverandre for å utarbeide den endelige økonomiske modellen.

Du kan referere til denne trinnvise veiledningen om økonomisk modellering i Excel for detaljert læring.

Du kan se nedenfor forskjellige tidsplaner / moduler -

Vær oppmerksom på følgende -

  • Kjernemodulene er resultatregnskap, balanse og kontantstrømmer.
  • Tilleggsmodulene er avskrivningsplanen, arbeidskapitalplanen, immateriellplanen, aksjeeierplanen, andre langsiktige poster, gjeldsplanen, etc.
  • De tilleggsplanene er knyttet til kjerneuttalelsene når de er ferdige

Fullskalamodellering er en lang og komplisert prosess og dermed katastrofalt å gå galt. Det anbefales å følge en planlagt vei mens du arbeider med en økonomisk modell for å opprettholde nøyaktighet og unngå å bli forvirret og tapt i den. Følgende er de logiske trinnene å følge:

  • En rask gjennomgang av selskapets finansregnskap: En rask gjennomgang av selskapets finansregnskap (10K, 10Q, årsrapporter osv.) Vil gi analytikeren en oversikt over selskapet, som i, bransjen til selskapet, segmenter, historien om selskapet, inntektsdrivere, kapitalstruktur osv. Dette hjelper til med å planlegge strukturen for økonomisk modellering ved å sette en veibane, som det kan refereres til fra tid til annen når vi utvikler oss.
  •  Historiske tall:  Når en god idé er generert om selskapet og hvilke typer økonomiske modeller som skal utarbeides, anbefales det å starte med å legge inn historiske data. Tidligere årsregnskap for selskapet kan bli funnet på selskapets nettside. Data fra så lenge konseptet av selskapet er tilgjengelig. Vanligvis blir data fra de siste 3 årene lagt til den historiske siden, som kalles faktiske tall. Fargekod cellene, slik at historikk og formler raskt kan identifiseres separat.
  • Forhold og vekstrater:  Når de historiske tallene er lagt til, kan analytikeren fortsette med å beregne de nødvendige økonomiske forholdene (brutto fortjenesteforhold, netto fortjenesteforhold, etc.) og vekstrater (ÅÅÅ, QoQ, etc.). Disse forholdene hjelper til med å identifisere en trend for strategisering på høyt nivå og også prognoser.
  • Prognoser: Det neste trinnet etter historikk og forhold er implementering av anslag og prognoser. Det gjøres vanligvis i 3 til 5 år. Ordrelinjer som inntekter projiseres vanligvis på vekstrater. Mens kostnadsposter som COGS, FoU, Selling General & Admin exp. Etc. er anslått på basis av inntektsmarginen (% av salget). Analytikeren bør være forsiktig når han tar antagelsene og bør ta hensyn til markedets trender.
  • Interlinking of Statements:  For at modellen skal gjenspeile flyten fra en uttalelse til en annen, er det viktig at de skal kobles sammen dynamisk og nøyaktig. Hvis det gjøres riktig, bør modellen balansere alle uttalelsene og dermed gi den en endelig utsikt.

Tips for å lage en sømløs modell

  • Planlegging og skissering:  Før du skynder deg å sette de historiske tallene og begynner med modellen din, begynn alltid med å planlegge hele prosjektoversikten. Bestem en tidslinje, omfanget av årene med historiske tall, projeksjonsår, les om bransjen og selskapet. Gjør en grundig gjennomgang av den ferske årsrapporten eller situasjonen for hånden. Dette hjelper deg med å gi deg en jevn start.
  • Kvalitet:  Ikke glem å opprettholde kvaliteten mens du går gjennom den komplekse prosessen med modellering. I starten kan det se ut som en enkel oppgave, men når modellen blir klumpete og komplisert, blir det vanskelig for en analytiker å opprettholde nervene. Vær tålmodig og arbeid med selvtillit. Ta pauser om nødvendig. Det sier et ordtak som "Trash in-Trash out". Det betyr at hvis du legger feil data, får du feil resultat.
  • Presentasjon:  Mengden innsats du legger ned for økonomisk modellering, vil bare være fruktbar når den lett kan brukes og forstås av andre. Fargekoding, skriftstørrelse, seksjonering, navn på ordrelinjer osv. Er alt inkludert i presentasjonen. Disse kan høres veldig grunnleggende ut, men kombinerte effekter av alle disse utgjør en enorm forskjell i utkikk etter modellen.
  • Forutsetninger:  Det vi projiserer innen økonomisk modellering er bare like bra som forutsetningene vi baserer det på. Hvis antagelsene er feil og mangler rimelig grunnlag, vil anslagene være ubrukelige med tanke på unøyaktigheten. Å sette antagelser bør ha realistisk tenkning og rimelighet. Det bør gå med bransjestandardene og det generelle markedsscenariet. De burde ikke være for pessimistiske eller for optimistiske.
  • Nøyaktighetskontroller:  Når modellen flyter lenger og lenger, med flere seksjoner og deler, blir det vanskelig for analytikeren å kontrollere nøyaktigheten av helheten. Så det er viktig å legge til nøyaktighetskontroller der det er nødvendig og mulig. Det hjelper med å holde modelleringsprosessen under konstant kvalitetskontroll og unngår store feil i slutten.

Beste praksis for økonomisk modellering

  • Fleksibilitet:  Den skal være fleksibel i omfang og tilpasningsdyktig i alle situasjoner (da beredskap er en naturlig del av enhver virksomhet eller bransje). Fleksibiliteten til en finansmodell avhenger av hvor enkelt det er å endre modellen når og hvor det vil være nødvendig.
  • Passende:  Det bør ikke være rotete med for store detaljer. Mens du produserer en finansmodell, bør du forstå hva finansmodell er, dvs. en god representasjon av virkeligheten.
  • Struktur:  Den logiske integriteten er av ytterste betydning. Ettersom forfatteren av modellen kan endre seg, bør strukturen være streng og integriteten holdes i forkant.
  • Gjennomsiktig:  Det skal være slik og basert på slike formler som lett kan forstås av andre økonomiske modellerere og ikke-modellerere.
COLGATE BALANSE HISTORISKE DATA

Vær også oppmerksom på fargestandardene som ofte brukes i finansiell modellering -

  • Blå -  Bruk denne fargen for alle konstanter som brukes i modellen.
  • Svart - Bruk svart farge for alle formler
  • Grønn -  Grønn farge brukes til kryssreferanser fra forskjellige ark.