Финансовое моделирование

Финансовое моделирование — это задача построения абстрактного представления ( модели ) реальной финансовой ситуации. Это математическая модель, предназначенная для представления (упрощенной версии) эффективности финансового актива или портфеля бизнеса, проекта или любых других инвестиций.

Обычно под финансовым моделированием понимают упражнение в оценке активов или корпоративных финансах количественного характера. Речь идет о переводе набора гипотез о поведении рынков или агентов в числовые прогнозы. В то же время «финансовое моделирование» — это общий термин, который для разных пользователей означает разные вещи; ссылка обычно относится либо к бухгалтерского учета и корпоративных финансов приложениям количественного финансирования , либо к приложениям .

Бухгалтерский учет

электронной таблицы на основе Прогноз движения денежных средств (нажмите, чтобы просмотреть в полном размере)

В корпоративных финансах и бухгалтерском учете финансовое моделирование обычно предполагает прогнозирование финансовой отчетности ; обычно подготовка подробных моделей, специфичных для компании, используемых для принятия решений. и финансовый анализ .

Приложения включают в себя:

• Оценка бизнеса и оценка акций – особенно с помощью дисконтированных денежных потоков , но включая и другие подходы к оценке.
• Сценарное планирование и принятие управленческих решений («что есть», «что если», «что нужно сделать» )
• Бюджетирование : прогнозирование и аналитика доходов ; бюджетирование производства ; операционное бюджетирование
• Составление бюджета капиталовложений , включая расчеты стоимости капитала (т.е. WACC )
• Прогнозирование денежных потоков ; управление оборотным капиталом и казначейством ; управление активами и пассивами
• Анализ финансовой отчетности / коэффициентный анализ (включая операционную и финансовую аренду , а также НИОКР )
• Аналитика сделок : M&A , PE , VC , LBO , IPO , Проектное финансирование , П3
• Принятие кредитных решений: кредитный анализ , потребительский кредитный риск ; обесценения и резервов моделирование
• Управленческий учет: Калькуляция затрат по видам деятельности , Анализ рентабельности , Анализ затрат , Затраты на весь срок службы , Управленческий учет рисков
• Государственные закупки

Обобщить Что касается характера этих моделей: во-первых, поскольку они построены на основе финансовой отчетности , расчеты и результаты являются ежемесячными, ежеквартальными или годовыми; во-вторых, входные данные принимают форму «предположений», где аналитик указывает значения, которые будут применяться в каждом периоде для внешних / глобальных переменных ( обменные курсы , процент налога и т. д.; их можно рассматривать как параметры модели). ), а также для внутренних/специфичных для компании переменных ( заработная плата , себестоимость единицы продукции и т. д.). Соответственно, обе характеристики отражены (по крайней мере, неявно) в математической форме этих моделей : во-первых, модели находятся в дискретном времени ; во-вторых, они детерминистичны .Обсуждение вопросов, которые могут возникнуть, см. ниже; обсуждение более сложных подходов, которые иногда используются, см. в разделах «Корпоративные финансы § Количественная оценка неопределенности» и «Финансовая экономика § Теория корпоративных финансов» .

Разработчиков моделей часто называют « финансовыми аналитиками » (а иногда их иронически называют «вычислителями»). Обычно разработчик модели должен иметь степень MBA или MSF с (необязательно) курсовой работой по «финансовому моделированию». Бухгалтерские квалификации и финансовые сертификаты, такие как CIIA и CFA, обычно не обеспечивают прямого или явного обучения моделированию. В то же время многочисленные курсы коммерческого обучения предлагаются , как в университетах, так и в частном порядке.Компоненты и этапы бизнес-моделирования здесь см. в разделе «Очерк финансов § Финансовое моделирование» ; см. также Оценка с использованием дисконтированных денежных потоков § Определите денежный поток для каждого прогнозируемого периода для дальнейшего обсуждения и рассмотрения.

Хотя специализированное программное обеспечение для бизнеса действительно существует, значительная часть рынка основана на использовании электронных таблиц ; Во многом это связано с тем, что модели почти всегда специфичны для конкретной компании. Кроме того, у каждого аналитика будут свои критерии и методы финансового моделирования. Microsoft Excel сейчас занимает доминирующее положение, обогнав Lotus 1-2-3 в 1990-х годах. Моделирование на основе электронных таблиц может иметь свои проблемы. несколько стандартизаций и « лучших практик ». и было предложено «Риск электронных таблиц» все чаще изучается и управляется; см . модельный аудит .

Одним из критических замечаний здесь является то, что выходные данные модели , то есть статьи расходов , часто содержат «нереалистичные неявные предположения» и «внутренние несоответствия». (Например, прогноз роста доходов, но без соответствующего увеличения оборотного капитала , основных фондов и соответствующего финансирования, может содержать нереалистичные предположения об оборачиваемости активов , уровне долга и/или акционерном финансировании . См. «Темпы устойчивого роста § С финансовой точки зрения». .) Что требуется, но часто отсутствует, так это то, чтобы все ключевые элементы были четко и последовательно прогнозированы. С этим связано то, что разработчики моделей часто дополнительно «не могут определить важные предположения», касающиеся входных данных , «и выяснить, что может пойти не так». Здесь, как правило, разработчики моделей «используют точечные значения и простую арифметику вместо распределений вероятностей и статистических показателей». — т.е., как уже упоминалось, проблемы рассматриваются как детерминированные по своей природе — и, таким образом, рассчитывают единую стоимость актива или проекта, но без предоставления информации о диапазоне, дисперсии и чувствительности результатов; см. Оценка с использованием дисконтированных денежных потоков § Определение стоимости собственного капитала .Дальнейшая, более общая критика связана с отсутствием базовых концепций компьютерного программирования среди разработчиков моделей. в результате их модели часто плохо структурированы и их трудно поддерживать. Серьезная критика также направлена ​​на природу составления бюджета и его влияние на организацию.

Количественные финансы

Визуализация «дерева» процентных ставок , обычно возвращаемого программным обеспечением для коммерческих производных инструментов.

В количественных финансах финансовое моделирование влечет за собой разработку сложной математической модели . Модели здесь связаны с ценами активов, движениями рынка, доходностью портфеля и тому подобным. Общее различие находится между : (i) «количественное ценообразование активов», модели доходности различных акций; (ii) « финансовая инженерия », модели цены или доходности производных ценных бумаг; (iii) « количественное управление портфелем », модели, лежащие в основе автоматической торговли , высокочастотной торговли, алгоритмической торговли и программной торговли.

Соответственно, приложения включают в себя:

• Ценообразование опционов и расчет их «греков» ( с учетом поверхностей волатильности – с помощью локальной / стохастической волатильности моделей – и мультикривых )
• Другие деривативы , особенно процентные деривативы , кредитные деривативы и экзотические деривативы.
• Моделирование временной структуры процентных ставок ( бутстрэппинг / мультикривые , модели с короткими ставками , структура HJM ) и любого связанного с ним кредитного спреда
• Корректировка кредитной оценки , CVA, а также различные XVA
• Кредитный риск , кредитный риск контрагента и нормативный капитал : EAD , PD , LGD , PFE , EE ; Модель Джарроу–Тернбулла , модель Мертона , модель КМВ
• Структурированное проектирование и производство продукции
• Оптимизация портфеля и Количественное инвестирование в более общем плане; см. дополнительные используемые методы повторной оптимизации .
• Моделирование финансового риска : стоимость под риском ( параметрическая и/или историческая , CVaR , EVT ), стресс-тестирование , анализ «чувствительности» ( греки , длительность , выпуклость , DV01 , KRD , CS01 , JTD )
• Приложения для корпоративных финансов: аналитика денежных потоков , проблемы прогнозирования финансовой деятельности предприятий и анализ рисков при капитальных вложениях
• Кредитный скоринг и резервирование ; Кредитные оценочные карты и МСФО (IFRS) 9 § «Обесценение»
• Реальные опционы
• Актуарные приложения : динамический финансовый анализ (DFA), UIBFM , инвестиционное моделирование.

Эти проблемы, как правило, носят стохастический и непрерывный характер, и поэтому модели здесь требуют сложных алгоритмов , влекущих за собой компьютерное моделирование , передовые численные методы (такие как численные дифференциальные уравнения , численная линейная алгебра , динамическое программирование ) и/или разработку оптимизационных моделей . Общий характер этих проблем обсуждается в разделе «Математические финансы § История: Q и P» , а конкретные методы перечислены в разделе « Очерк финансов § Математические инструменты» . Для дальнейшего обсуждения см. также: Броуновскую модель финансовых рынков ; ценообразование по Мартингейлу ; Финансовые модели с длиннохвостыми распределениями и кластеризацией волатильности ; Теория экстремальных ценностей ; Историческое моделирование (финансы) .

Разработчиков моделей обычно называют «квантами», то есть количественными аналитиками , и они обычно имеют продвинутый ( уровень доктора философии ) опыт работы в количественных дисциплинах, таких как статистика , физика , инженерное дело , информатика , математика или исследование операций . В качестве альтернативы или в дополнение к своему количественному образованию они получают степень магистра финансов с количественной ориентацией, например , магистр количественных финансов или более специализированный магистр вычислительных финансов или магистр финансовой инженерии ; сертификат CQF становится все более распространенным.

Хотя и здесь широко используются электронные таблицы (почти всегда требующие обширных знаний VBA ); часто предпочтительнее использовать специальные C++ , Fortran или Python или программное обеспечение для численного анализа , такое как MATLAB , особенно там, где важна стабильность или скорость. MATLAB часто используется на этапе исследования или прототипирования. из-за интуитивно понятных инструментов программирования, графики и отладки, но C++/Fortran предпочтительнее для концептуально простых, но требующих больших вычислительных затрат приложений , где MATLAB слишком медленный; Python все чаще используется благодаря своей простоте и большой стандартной библиотеке / доступным приложениям , включая QuantLib . Кроме того, для многих (стандартных) производных и портфельных приложений доступно коммерческое программное обеспечение , и выбор того, будет ли модель разрабатываться собственными силами или будут развернуты существующие продукты, будет зависеть от проблемы в вопрос. См. Количественный анализ (финансы) § Количественный анализ библиотеки .

Сложность этих моделей может привести к неправильному ценообразованию или хеджированию , или к тому и другому. этой Риск модели является предметом постоянных исследований ученых-финансистов и вызывает большой и растущий интерес в сфере управления рисками .

Критика этой дисциплины (часто на несколько лет предшествующая финансовому кризису 2007–2008 годов ) подчеркивает различия между математическими и физическими науками и финансами, а также вытекающую из этого осторожность, которую следует соблюдать разработчикам моделей, а также трейдерам и риск-менеджерам, использующим свои модели. . Здесь следует отметить Эмануэля Дермана и Пола Уилмотта , авторов « Манифеста разработчиков финансового моделирования» . Некоторые идут дальше и задаются вопросом, подходят ли вообще методы математического и статистического моделирования, обычно применяемые в финансах (см. предположения, сделанные для опционов и портфелей ). Фактически, они могут дойти до того, что подвергнут сомнению «эмпирическую и научную обоснованность... современной финансовой теории ». Здесь следует отметить Нассима Талеба и Бенуа Мандельброта . См. также Математические финансы § Критика , Финансовая экономика § Проблемы и критика и Финансовая инженерия § Критика .

Конкурсное моделирование

Существует несколько конкурсов по финансовому моделированию, в которых особое внимание уделяется скорости и точности моделирования. Чемпионат мира по финансовому моделированию ModelOff, спонсируемый Microsoft, проводился ежегодно с 2012 по 2019 год, с соревнованиями в течение года и финальным чемпионатом в Нью-Йорке или Лондоне. После его окончания в 2020 году было запущено несколько других чемпионатов по моделированию, в том числе Кубок мира по финансовому моделированию и Microsoft Excel Collegiate Challenge , также спонсируемый Microsoft .

Философия финансового моделирования

Философия финансового моделирования — это раздел философии, изучающий основы, методы и последствия науки моделирования.

В философии финансового моделирования ученые в последнее время начали подвергать сомнению общепринятое предположение о том, что разработчики финансового моделирования стремятся представить любую «реальную» или фактически текущую инвестиционную ситуацию. Вместо этого было высказано предположение, что задача разработчика финансового моделирования заключается в демонстрации возможности транзакции в предполагаемом инвестиционном сценарии на основе ограниченной базы возможных условий, изначально предполагаемых в модели.

См. также

• Все модели неправильные
• Модель ценообразования активов
• Экономическая модель
• Финансовый инжиниринг
• Финансовый прогноз
• Манифест разработчиков финансового моделирования
• Финансовые модели с длиннохвостыми распределениями и кластеризацией волатильности
• Финансовое планирование
• Комплексное бизнес-планирование
• Модельный аудит
• Моделирование и анализ финансовых рынков
• Очерк финансов § Образование
• Проформа § Финансовая отчетность
• Модель прибыли
• Окупаемость усилий по моделированию
• Необоснованная неэффективность математики § Экономика и финансы

Библиография

Общий

• Эйвон, Джек (2017). Справочник VBA для разработчиков финансовых моделей . Лондон: Бегаванс Веранда . ISBN  978-0-9956-7254-3 .
• Беннинга, Саймон (1997). Финансовое моделирование . Кембридж, Массачусетс: MIT Press . ISBN  0-585-13223-2 .
• Беннинга, Саймон (2006). Принципы финансов с помощью Excel . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета . ISBN  0-19-530150-1 .
• Фабоцци, Фрэнк Дж. (2012). Энциклопедия финансовых моделей . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . ISBN  978-1-118-00673-3 .
• Хо, Томас ; Санг Бин Ли (2004). Оксфордское руководство по финансовому моделированию . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета . ISBN  978-0-19-516962-1 .
• Сенгупта, Чандан (2009). Финансовый анализ и моделирование с использованием Excel и VBA, 2-е издание . Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons. ISBN  9780470275603 .
• Уинстон, Уэйн (2014). Microsoft Excel 2013 Анализ данных и бизнес-моделирование . Майкрософт Пресс . ISBN  978-0735669130 .
• Ага, Генри (2005). Электронная таблица Приложения к теории оценки ценных бумаг и инвестициям . Джона Вили и Сыновей Австралии Ltd. ISBN  0470807962 .

Корпоративные финансы

• Эйвон, Джек. (2021). Справочник по финансовому моделированию (2-е изд.). Нью-Йорк: Спрингер . дои : 10.1007/978-1-4842-6540-6 . ISBN  978-1-4842-6540-6 . S2CID   227164870 .
• Бастик, Лиам (2020). Введение в финансовое моделирование . Уайли . ISBN  978-1615470662 .
• Бич Г. и Тайзер Д. (2015). Оценки, слияния и поглощения . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета . ISBN  978-0-585-13223-5 . {{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
• Дэй, Аластер (2007). Освоение финансового моделирования в Microsoft Excel . Лондон: Pearson Education . ISBN  978-0-273-70806-3 .
• Фэрхерст, Даниэль (2022). Финансовое моделирование в Excel для чайников . Джон Уайли и сыновья. п. 120. ИСБН  978-1-119-84451-8 . OCLC   1264716849 .
• Линч, Пенелопа (1997). Финансовое моделирование для проектного финансирования, 2-е издание . Евромани Торговля. ISBN  9781843745488 .
• Мэйс, Тимоти Р.; Шанк, Тодд М. (2014). Финансовый анализ с помощью Microsoft Excel (7-е изд.). Бостон: Cengage Learning . ISBN  978-1-285-43227-4 .
• Питер К. Невитт; Фрэнк Дж. Фабоцци (2000). Финансирование проекта . Euromoney Institutional Investor PLC. ISBN  978-1-85564-791-6 .
• Онгкрутаракша, Ворапот (2006). Финансовое моделирование и анализ: метод электронных таблиц для управления финансами, инвестициями и рисками, 2-е издание . Французский лес: Pearson Education Australia . ISBN  0-7339-8474-6 .
• Палепу, Кришна Г.; Пол М. Хили (2012). Бизнес-анализ и оценка с использованием финансовой отчетности, 5-е издание . Бостон: Издательство Юго-Западного колледжа. ISBN  978-1111972288 .
• Пиньятаро, Пол (2003). Финансовое моделирование и оценка: практическое руководство по инвестиционно-банковской деятельности и прямым инвестициям . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли. ISBN  978-1118558768 .
• Проктор, Скотт (2009). Построение финансовых моделей с помощью Microsoft Excel: Руководство для профессионалов бизнеса, 2-е издание . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . ISBN  978-0-470-48174-5 .
• Рис, Майкл (2008). Финансовое моделирование на практике: краткое руководство для среднего и продвинутого уровня . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . ISBN  978-0-470-99744-4 .
• Рис, Майкл (2023). Основы финансового моделирования в Excel: краткое руководство по концепциям и методам . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . ISBN  978-1394157785 .
• Собейга, Эрик (2013). Освоение финансового моделирования: руководство для профессионалов по построению финансовых моделей в Excel . Нью-Йорк: МакГроу-Хилл . ISBN  978-0071808507 .
• Свон, Джонатан (2007). Специальный доклад по финансовому моделированию . Лондон: Институт дипломированных бухгалтеров Англии и Уэльса .
• Свон, Джонатан (2008). Практическое финансовое моделирование, 2-е издание . Лондон: Издательство CIMA . ISBN  978-0-7506-8647-1 .
• Тэм, Джозеф; Игнасио Велес-Пареха (2004). Принципы оценки денежных потоков: интегрированный рыночный подход . Амстердам: Эльзевир . ISBN  0-12-686040-8 .
• Тиа, Джон (2003). Построение финансовых моделей . Нью-Йорк: МакГроу-Хилл . ISBN  0-07-140210-1 .

Количественные финансы

• Хирса, Али (2013). Вычислительные методы в финансах . Бока-Ратон : CRC Press . ISBN  9781439829578 .
• Брукс, Роберт (2000). Создание приложений для работы с производными финансовыми инструментами на C++ . Вестпорт : Прегер . ISBN  978-1567202878 .
• Бриго, Дамиано ; Фабио Меркурио (2006). Модели процентных ставок - теория и практика с улыбкой, инфляцией и кредитом (2-е изд.). Лондон: Спрингер Финанс . ISBN  978-3-540-22149-4 .
• Клюлоу, Лес; Крис Стрикленд (1998). Реализация производных моделей . Нью-Джерси: Уайли . ISBN  0-471-96651-7 .
• Даффи, Дэниел (2004). Оценка финансовых инструментов с использованием C++ . Нью-Джерси: Уайли. ISBN  978-0470855096 .
• Фабоцци, Фрэнк Дж. (1998). Оценка ценных бумаг с фиксированным доходом и деривативов, 3-е издание . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . ISBN  978-1-883249-25-0 .
• Фабоцци, Фрэнк Дж.; Серджио М. Фокарди; Петтер Н. Колм (2004). Финансовое моделирование рынка акций: от CAPM к коинтеграции . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . ISBN  0-471-69900-4 .
• Шейн Флетчер; Кристофер Гарднер (2010). Финансовое моделирование на Python . Джон Уайли и сыновья. ISBN  978-0-470-74789-6 .
• Фусай, Джанлука; Андреа Ронкорони (2008). Реализация моделей в количественных финансах: методы и примеры . Лондон: Спрингер Финанс . ISBN  978-3-540-22348-1 .
• Хауг, Эспен Гордер (2007). Полное руководство по формулам ценообразования опционов, 2-е издание . МакГроу-Хилл . ISBN  978-0071389976 .
• М. Хенрард (2014). Моделирование процентных ставок в рамках многокривой . Спрингер. ISBN  978-1137374653 .
• Хильпиш, Ив (2015). Аналитика деривативов с помощью Python: анализ данных, модели, моделирование, калибровка и хеджирование . Нью-Джерси: Уайли. ISBN  978-1-119-03799-6 .
• Джексон, Мэри; Майк Стонтон (2001). Расширенное моделирование финансов с использованием Excel и VBA . Нью-Джерси: Уайли . ISBN  0-471-49922-6 .
• Жондо, Эрик; Сер-Хуан Пун; Майкл Рокинджер (2007). Финансовое моделирование при негауссовских распределениях . Лондон: Спрингер . ISBN  978-1849965996 .
• Йорг Киниц; Дэниел Веттерау (2012). Финансовое моделирование: теория, реализация и практика с использованием MATLAB Source . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . ISBN  978-0470744895 .
• Квок, Юэ-Куэн (2008). Математические модели производных финансовых инструментов, 2-е издание . Лондон: Спрингер Финанс. ISBN  978-3540422884 .
• Леви, Джордж (2004). Вычислительные финансы: численные методы ценообразования финансовых инструментов . Баттерворт-Хайнеманн . ISBN  978-0750657228 .
• Лондон, Джастин (2004). Моделирование производных в C++ . Нью-Джерси: Уайли. ISBN  978-0471654643 .
• Леффлер, Г; Пош, П. (2011). Моделирование кредитного риска с использованием Excel и VBA . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли. ISBN  978-0470660928 .
• Руа, Фабрис Дуглас; Григорий Вайнберг (2007). Модели ценообразования опционов и волатильность с использованием Excel-VBA . Нью-Джерси: Уайли . ISBN  978-0471794646 .
• Антуан Савин и Йеспер Андреасен (2018). Современные вычислительные финансы: сценарии для деривативов и xVA . Уайли. ISBN  978-1119540786 .
• Александр Сокол (2014). Моделирование долгосрочного портфеля — для XVA, лимитов, ликвидности и нормативного капитала . Книги рисков . ISBN  978-1782720959 .
• Чарльз Тапьеро (2004). Риск и финансовый менеджмент: математические и вычислительные методы . Джон Уайли и сын. ISBN  0-470-84908-8 .
• Хамфри Тунг; Донни Лай; Майкл Вонг; Стивен Нг (2010). Профессиональные финансовые вычисления с использованием Excel и VBA . Джон Уайли и сыновья. ISBN  9780470824399 .