Полезная информация

Финансовое моделирование в условиях финансового кризиса

17.06.2016

В условиях финансового кризиса, когда финансовый анализ на основе исторических данных может, скорее, вызвать ностальгическую улыбку (помните рекордные показатели выручки и доходности в 2008 году у нефтяников и строителей?!).

 Построение новых и коррекция уже созданных финансовых моделей по существующим или перспективным заемщикам становятся еще более актуальными, чем прежде, так как дают некие варианты будущего в условиях глобальной неопределенности.
 
Финансовое моделирование: что день грядущий нам готовит
Одним из важнейших элементов оценки финансового положения заемщиков в банках наряду с финансовым анализом является проведение финансового моделирования. Под финансовой моделью в данном контексте будем понимать набор взаимосвязанных рядов данных, отражающих наиболее важные показатели деятельности компании-заемщика, в зависимости от выбранного сценария изменения ее внешней деловой среды и внутренних характеристик бизнеса.

Финансовое моделирование и прогнозирование дает возможность эффективного анализа сложных и неопределенных ситуаций, связанных с принятием стратегических решений, представляет собой инструмент финансистов, который позволяет рассмотреть большое число вариантов в предположении «что будет, если?» и прожить их без потери вложенных средств. Прогнозирование позволяет получить сценарий развития на основе анализа текущей ситуации (мы знаем, как сейчас растет прибыль, и можем попытаться узнать, как она будет расти через полгода, если ничего не изменится), а моделирование позволяет вносить возмущение и определять возможные последствия: «что будет, если я сделаю так» или «что будет, если произойдет такое-то событие».
Финансовое моделирование особенно актуально сегодня, когда сокращается доступность и возрастает стоимость внешнего финансирования, увеличиваются риски потери ликвидности и устойчивости бизнеса и важнейшим условием для его развития становится рост операционной эффективности.
Финансовая модель проектов компании обеспечивает единое решение этих задач:
— позволяет имитировать денежные потоки планируемой деятельности и оценить будущее финансовое состояние компании;
— показывает, откуда будут браться и на что тратиться финансовые ресурсы компании;
— выступает основой для анализа рисков и выстраивания системы риск-менеджмента компании;
— обеспечивает непрерывную аналитическую работу, позволяя оперативно корректировать и вести пересчет возможных вариантов проекта, сценариев развития бизнеса;
— существенно экономит время, позволяя избежать рассмотрения неприемлемых вариантов и быстро принять решение о прекращении неперспективных инвестиционных проектов.
Особенно эффективным представляется финансовое моделирование для решения трудоемких задач, предполагающих наличие большого практического опыта и качественной методической основы. В их числе:
— оценка инвестиционных проектов, формирование и пересмотр инвестиционной программы;
— оценка и управление рисками;
— прогнозирование денежных потоков и динамики финансового состояния компании;
— проведение финансовых расчетов бизнес-плана;
— определение оптимальных вариантов финансирования, его объемов и структуры;
— постановка регулярного бизнес-планирования и процесса принятия инвестиционных решений;
— моделирование и оценка различных сценариев дальнейшего развития бизнеса, в том числе слияния и поглощения.

Для создания финансовой модели необходимо последовательное выполнение таких шагов, как:
— сбор и анализ исходных данных для финансовой модели (производственные и финансовые показатели);
— выделение ключевых факторов (драйверов модели);
— внешние факторы, влияющие на результаты компании (рыночные тенденции, курсы валюты, инфляция и т.д.);
— создание и сравнение моделей альтернативных сценариев или вариантов инвестиционных проектов;
— расчет инвестиционных и финансовых показателей, в частности, установленных финансовых ковенантов по кредиту;
— анализ стресс-устойчивости бизнеса к изменению внешней среды (например, расчеты с поставщиками).
Модель в обязательном порядке включает:
— динамические связи ключевых показателей, исходных данных и результатов проекта;
— результаты расчетов — основные формы финансовой отчетности (как правило, прогнозный баланс, отчет о прибылях и убытках и отчет о движении денежных средств);
— рассчитанные на их основе прогнозные финансовые показатели (включая EBITDA, покрытие процентов и т.д.) и интегральные показатели эффективности.
Исходные допущения для финансовой модели компании можно классифицировать по следующим областям:
— макроэкономические показатели (инфляция, цены на сырье и готовый товар/услугу, процентные ставки, курсы валют);
— ожидаемая динамика продаж для данного рынка;
— операционные доходы и расходы;
— использование кредита и обслуживание долга;
— налогообложение и дивиденды.
Наша компания, проводит курсы по логистике. Есть тренинг производственная логистика, семинар логистика запасов в Киеве.

На первоначальном этапе производится сбор и проверка достоверности и актуальности информации, на основе которой проводится моделирование. При этом необходимо учитывать, что используемая отчетность (желательно, консолидированная международная отчетность за 3 года) должна соответствовать критерию последовательности (непрерывный ряд отчетных данных) и сопоставимости (неизменность методики расчета показателей). Также делается выбор валюты представления данных, что стало особенно актуальным в связи с девальвацией рубля, которая происходит сейчас на наших глазах.

Однако проведения моделирования исключительно на основе анализа прошлых событий недостаточно для полноценной оценки рисков. Поэтому, наряду с историческими сценариями, кредитным организациям следует разрабатывать гипотетические сценарии, характеризующиеся максимально возможным риском и потенциальными потерями для заемщика. В результате в настоящее время наиболее распространенной методикой является сценарный анализ (на основе исторических или гипотетических событий) — оптимистический (обычно его предоставляет сама компания-заемщик), пессимистический (берутся наиболее «грустные» предположения, иногда такой сценарий называют стресс- или краш-тестом для выявления условий, при которых клиент скорее мертв, чем жив, хотя некоторые выделяют такой вид краткосрочных прогнозов как отдельный) и реалистический (обычно делает сам банк на основе показателей компании, независимых экспертов и анализа внешних данных).

Конечная и, возможно, наиболее существенная стадия финансового моделирования — это проверка исходных допущений и предположений, использованных при прогнозировании. Эта проверка называется анализом чувствительности. На этой стадии, по существу, проверяется верность выводов путем варьирования предположений. Для того чтобы осуществить анализ чувствительности прогноза, нужно обратиться к тем основным допущениям, которые были сделаны при составлении прогноза. Допущение считается основным, если оно оказывает существенное влияние на отчетность компании. После определения этих допущений необходимо, изменяя их одно за другим, оценить влияние этих изменений. Для того чтобы не потерять отправной точки анализа и избежать путаницы, важно менять допущения по одному, сохраняя остальные допущения неизменными, и только после этого исследовать результаты изменений разных пар допущений.

Хорошее разрешение — сколько пикселей на дюйм
Одним из самых распространенных споров вокруг финансового моделирования является спор о том, какой должна быть их сложность. Ясно, что модель не должна содержать минимальное количество совсем примитивных зависимостей. «При слишком примитивной модели оппонент поставлен в бинарную ситуацию «верю — не верю». Если же есть возможность видеть влияние разных факторов, поиграть данными, то появляется предмет для диалога», — говорит один из экспертов.

Однако сложность модели может доставить и массу проблем. Например, другой специалист считает, что «когда составитель модели оказывается человеком с хорошей математической подготовкой, часто начинаются ритуальные пляски вокруг цифр. Нередко забывают, что нужна осмысленная интерпретация, понимание сути процессов, приведших к этой зависимости, а сложные математические и статистические методы, как правило, мало этому способствуют». В подавляющем большинстве случаев достаточно арифметических действий и различных экстерполяций.

Олег Клочков (ВШМ при ГУ ВШЭ) утверждает, что в модели должно быть не более пяти важных вводных параметров, от которых меняются итоговые результаты. Если их окажется больше, то получаемые результаты, по его мнению, просто перестают восприниматься. К тому же чаще всего предполагается, что исходные данные независимы друг от друга. И хотя это не всегда так, попытки ввести в модель их взаимные зависимости лишь все запутывают.

Ольга Самсонова, менеджер Центра профессионального обучения, полагает, что если задача модели — определиться с выбором стратегии, с выбором путей роста стоимости бизнеса, то не стоит все усложнять, а «даже напротив: упрощение модели до определенного набора ключевых показателей может упростить принятие стратегического решения, высветить существенное и отделить зерна от плевел».
Скорее всего, сложность и горизонт планирования модели должны определяться целью построения прогнозов и могут быть оправданы повышением достоверности прогнозируемых данных. Если модель строится, например, для определения экономического эффекта при слиянии двух компаний, то сложность и количество данных и допущений будет больше, чем в модели, направленной на примерную оценку темпов роста выручки одной небольшой фирмы. Сложность модели, кроме числа сценариев, допущений и входящих/исходящих данных, зависит также и от выбора метода прогнозирования. Современные компьютеры и математические модели дают большую свободу выбора, но при этом стоит помнить принцип «лезвия Оккама» — не плодите лишних сущностей!

Некоторые компании при финансовом прогнозировании строят только модель движения денежных средств (cash-flow), которая отвечает, кроме прочего, на самый злободневный вопрос о ликвидности, в то время как большинство банков предпочитают видеть все три основные формы отчетности (баланс, отчет о прибылях и убытках и движение денежных средств) для полноты картины.

Еще одним из рабочих моментов является выбор срока прогнозирования или, как теперь принято говорить, горизонта планирования. В условиях стабильного рынка обычно делаются допущения на срок до 5-7 лет, однако в условиях сильной волатильности и неопределенности многих внешних параметров в качестве горизонта планирования могут быть приняты 3 или даже всего 1 год.

И, конечно, достоверность прогнозов снижается по мере увеличения срока. Группа «Бейкер Тилли Русаудит» опубликовала данные исследования о структуре управления затрат в крупных и средних российских компаниях в январе 2009 года. Данные опроса около 100 компаний (64% респондентов — компании с оборотом выше $100 млн в год) сравниваются с июльским аналогичным исследованием группы. Наиболее важный вывод аналитиков звучит следующим образом: к началу 2010 года в большинстве компаний произошел настоящий «обвал горизонта планирования» без смены стратегии развития компаний. Число компаний, менеджмент которых готов поддерживать долгосрочные (сроком более двух лет) планы практикой оперативного управления бюджетом компаний, снизилось с 19 до 3%. Во многом реакция компаний на кризис, обваливший горизонт планирования, была вызвана неясностью прогнозов. За исключением кредитного кризиса, развивавшегося с августа, прогнозы не давали достаточных оснований предсказывать ни промышленный обвал в конце 2008 года, ни девальвационный шок.

Выбор методов, используемых при прогнозировании, зависит от возможностей аналитика — это могут быть как сложные динамические математические модели, так и простые линейные/эспоненциальные/пропорциональные зависимости определенных величин.

<< Назад