财务模型

财务模型

“财务模型”可以是很多东西。该短语通常用于描述真实财务状况的表示。财务模型通常使用一组假设和输入来生成通知用户的输出或输出集。模型可以是Microsoft Excel中的简单数学计算,也可以是使用C++,Python,MATLAB或其他应用程序构建的复杂程序。尽管Excel的功能和速度有限,但由于其灵活性和可访问性,它是财务建模中常用的工具。在这篇文章中,我将简要介绍金融行业中使用的几种模型。由于公司和分析师有特定的偏好和数据集,因此没有简单的说明手册来构建任何类型的财务模型。此外,这绝不是当今世界上使用的所有各类财务模型的详尽清单,而只是为了让读者了解如何使用财务数据来帮助决策者。

估值模型

此类别包含各种模型,这些模型最终使用数据根据估计现金流量的金额和时间确定资产的现值和/或预期收益。估值模型包括贴现现金流量模型,贴现股息模型,零件总和模型,可比公司模型以及许多其他(股权估值模型的主要类别)。这些模型中的一个关键假设通常是贴现率,用于将未来现金流量回滚到当前估值中。一些基本模型可以简单地使用基于类似公司的平均比率(P/E,P/B,P/CF等)来计算当前估值。估值模型可以预测资产预期出售的特定日期,或者可以假设不变的增长率和贴现率来计算终值。

私募股权基金经理通常会建立相对短期的模型,因为所有投资组合公司的投资都将在有限的时间内出售。由于收购经理通常会尝试对收购公司进行重大变更,因此通常需要对历史财务数据进行大量调整。数据密集型模型有时对风险投资基金经理的用途有限,因为潜在投资通常具有非常有限的记录,并且可能在非常年轻的行业中运作。私人房地产基金经理通常会建立预测,假设潜在房地产投资的持有期比私募股权基金的预期公司投资更短。房地产估值通常基于当前资本化率(“资本化率”),预期入住率,改善和持续维护成本,债务成本以及退出时的预计资本化率等众多因素。

估价模型可能包括可以轻松比较的各种假设。分析师通常建立至少三组假设:下行情况,上行情况和基本情况,以解释各种不确定性。了解潜在投资的各种可能性可能有助于分析师克服与仅关注积极或消极方面相关的偏见。

蒙特卡罗模拟

蒙特卡罗模拟广泛地描述了基于运行许多随机样本作为输入并记录输出的计算算法。虽然分析师可能会在估值模型中提出一些“案例”,但蒙特卡罗模拟可能基于数百万甚至数十亿的随机样本。这些模拟可以帮助人们了解最坏情况,最佳情况,平均或最常见的情况。随机抽样也可能有助于揭示某些威胁或机会。

蒙特卡罗模拟用于广泛的学科,并广泛应用于金融领域。它们经常用于预测资产组合的表现,无论是养老基金,共同基金还是个人投资者的投资组合。众所周知的“三位一体研究”利用蒙特卡罗模拟,利用历史市场数据估算出4%的安全退出率,或退休人员每年从其投资组合中提取的比率,并且不太可能耗尽他们的储蓄。蒙特卡罗模拟还可用于评估业务单位的性能,价格选项或分析违约风险。

优化

虽然蒙特卡罗模拟对于找到对高度复杂和不确定的问题“足够好”的答案非常有用,但优化旨在提供“最佳”答案。由哈里·马科维茨(Harry Markowitz)开发的“高效前沿”(Efficient Frontier)追踪了在给定风险水平下最大化回报的点。给定一系列假设,包括资产收益率,资产风险(标准差)以及资产之间的相关性,投资者可以找到最佳资产配置,以在目标风险水平上最大化其收益。当然,预期的最优资产配置将不是实际的最佳资产配置,因为假设与现实不完全匹配(并且通常明显偏离标记)。

企业通常使用优化模型来确定给定目标目标和约束条件的最佳决策集。企业不仅受到预算的限制,还受到员工工时,物理空间,能源使用和许多其他因素的限制。这些实例中的最佳答案通常并不明显,而是最有效地分配可用资源的决策组合。Excel的数据求解器工具可以非常有助于解决复杂性有限的优化问题。

起搏模型

起搏模型通常是指将未来现金流量和私募市场投资组合的价值与更广泛的资产组合相关联的模型。这些模型在机构投资领域之外并不是很有名。虽然大多数公共市场投资每天都被重视并经常交易,但私人市场投资更难以估值和交易。这给养老基金,捐赠基金,主权财富基金,保险公司和其他希望从私人市场资产的较高预期回报中受益的大型投资实体带来了问题,但也希望将这些资产的风险保持在一定范围内(例如,总投资组合的10-15%)。重新平衡目标资产配置对于高流动性证券组合来说既简单又便宜,因此普通投资者无需“调整”自己的投资。

在封闭式私人市场投资的情况下,合伙股票的销售通常以很大的折扣进行,找到买家的成本可能很高。由于这些困难,投资者通过二级市场销售减少风险往往并不理想,因此他们通常会被锁定在他们所做的承诺中。另一个问题是投资者不控制现金流的时间或金额,而是在合伙企业“召集”资本并通过非常有限的通知分配收回资金时投资。因此,对于这些大型投资者来说,预测未来的现金流量和价值是有用的,这样他们就不会遇到高于或低于目标的分配。

起搏模型通常对不同的私募市场资产类别使用不同的假设,包括收购,风险资本,私人债务,自然资源和基础设施。不同的假设也可用于每个资产类别中的各种基金策略。这些假设通常包括初始贡献率(占总承诺的百分比),持续贡献率,分配率(确定基金价值在其生命周期中的分配方式),预期收益率和预期寿命。一个基金。

垃圾输入,垃圾输出(GIGO)

  “GIGO”通常用于描述错误输入导致错误输出的情况。财务模型的价值仅与其投入/假设的质量一样好。虽然许多金融分析师会频繁使用金融模型,但重要的是要意识到它的许多缺点。在某些情况下,可以合理地假设预测与实际情况很好地对齐,但通常情况并非如此。许多人批评过度依赖金融中的定量模型,以及使用标准差作为风险度量(作为许多风险模型的基础)。虽然模型在可视化未来可能包含的内容方面非常有用,但通常最好将建模作为众多工具之一而不是整个工具包。

  正如约翰·梅纳德·凯恩斯所说的那样:“大致正确而不是完全错误更好。”


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