Definizione di modellistica finanziaria

La modellazione finanziaria prevede l'uso di un foglio di calcolo per proiettare l'impatto di vari eventi o decisioni futuri. Un tale modello è una rappresentazione matematica delle variabili chiave che influenzano un'organizzazione. Viene utilizzato per stimare l'impatto degli scenari futuri sulle prestazioni e sulla posizione finanziaria di un'azienda. Questo modello è generalmente costruito su un foglio di calcolo elettronico, utilizzando entrate e spese a livello di riepilogo e impiegando formule che modificano i risultati del modello quando vengono modificate determinate variabili. Ad esempio, le variabili potrebbero essere utilizzate per modellare l'impatto di un aumento dei prezzi dell'energia, un calo dei prezzi dei prodotti, un richiamo del prodotto, un cambiamento nel tasso di crescita delle vendite o uno sciopero dei dipendenti di successo che si traduce in un aumento dei costi di compensazione e benefici .

Un modello finanziario è utile per stimare gli effetti di una serie di scenari in un breve periodo di tempo, sebbene la sua efficacia dipenda da quanto il modello imita il business. Un analista può utilizzare un modello finanziario in diversi modi, ad esempio:

  • Acquisizioni . Determinare la gamma di possibili risultati che un acquirente può aspettarsi da un'acquisita, a seconda delle azioni intraprese dopo la chiusura dell'affare.

  • Budgeting . Sviluppare diversi scenari come parte del processo di budgeting, per decidere quali scenari perseguire quando viene costruito un budget dettagliato.

  • Capital budgeting . Per determinare una serie di risultati che potrebbero influire sul rendimento del flusso di cassa correlato a un potenziale acquisto di immobilizzazioni.

  • Analisi dei rischi . Determinare quali variabili possono avere il maggiore effetto negativo su un'azienda, come parte di un'analisi formale del rischio.

Esistono due potenziali problemi con i modelli finanziari. Uno è che un modello potrebbe non tenere adeguatamente conto delle variabili che avranno un impatto sui risultati futuri previsti del modello. L'altro problema è che un modello più complesso rischia di avere errori di calcolo incorporati, che possono essere difficili da rilevare.

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