Modelare financiară - Financial modeling

Modelarea financiară este sarcina de a construi o reprezentare abstractă (un model ) a unei situații financiare din lumea reală . Acesta este un model matematic conceput pentru a reprezenta (o versiune simplificată a) performanța unui activ financiar sau a unui portofoliu al unei afaceri, proiect sau orice altă investiție.

De obicei, prin modelare financiară se înțelege un exercițiu fie de stabilire a prețurilor activelor, fie de finanțare corporativă, de natură cantitativă. Este vorba despre traducerea unui set de ipoteze despre comportamentul piețelor sau agenților în predicții numerice. În același timp, „modelare financiară” este un termen general care înseamnă lucruri diferite pentru utilizatori diferiți; referința se referă de obicei fie la aplicații de contabilitate și finanțare corporativă , fie la aplicații de finanțare cantitativă .

Deși au existat unele dezbateri în industrie cu privire la natura modelării financiare - indiferent dacă este vorba de o navă tradițională , cum ar fi sudarea sau o știință - sarcina modelării financiare a câștigat acceptare și rigoare de-a lungul anilor.

Contabilitate

În finanțele corporative și profesia contabilă , modelarea financiară presupune de obicei previzionarea situațiilor financiare ; de obicei pregătirea unor modele detaliate specifice companiei utilizate în scopul luării deciziilor și analizei financiare .

Aplicațiile includ:

Evaluarea afacerii / evaluarea stocului - în special prin fluxul de numerar actualizat , dar inclusiv alte abordări de evaluare
Planificarea scenariului și luarea deciziilor de gestionare („ce este”; „ce dacă”; „ce trebuie făcut”)
Bugetarea capitalului , inclusiv calculul costului capitalului (adică WACC )
Analiza situației financiare / analiza raportului (inclusiv a contractelor de leasing operațional și financiar și a cercetării și dezvoltării )
Venituri aferente: prognoză , analiză
Modelarea finanțării proiectelor
Prognoza fluxului de numerar
Decizia de credit: analiza creditului și riscul de credit al consumatorului ; deficiență și aprovizionare - modelare
Managementul capitalului circulant și al trezoreriei ; gestionarea activelor și pasivelor
Contabilitatea de gestiune: Costing bazată pe activitate , Analiza profitabilității , Analiza cost , costul întreaga durată de viață

Pentru a generaliza natura acestor modele: în primul rând, deoarece sunt construite în jurul situațiilor financiare , calculele și rezultatele sunt lunare, trimestriale sau anuale; în al doilea rând, intrările iau forma „presupunerilor”, în care analistul specifică valorile care se vor aplica în fiecare perioadă pentru variabilele externe / globale ( cursuri de schimb , procentaj de impozitare , etc.); pot fi considerate parametrii modelului ), și pentru variabilele interne / specifice companiei ( salarii , costuri unitare etc.). În mod corespunzător, ambele caracteristici se reflectă (cel puțin implicit) în forma matematică a acestor modele : în primul rând, modelele sunt în timp discret ; în al doilea rând, ele sunt deterministe . Pentru discuții despre problemele care pot apărea, a se vedea mai jos; pentru discuții cu privire la abordări mai sofisticate, uneori folosite, a se vedea Finanțarea corporativă § Cuantificarea incertitudinii și economia financiară § Teoria finanțelor corporative .

Modelatorii sunt deseori desemnați „ analist financiar ” (și sunt uneori denumiți ( limba în obraz ) drept „crunchers de număr”). De obicei, modelatorul va fi finalizat un MBA sau MSF cu cursuri (opționale) în „modelare financiară”. Calificările contabile și certificatele financiare, cum ar fi CIIA și CFA, în general, nu oferă instruire directă sau explicită în modelare. În același timp, sunt oferite numeroase cursuri de formare comercială , atât prin universități, cât și private. Pentru componentele și pașii modelării afacerii aici, consultați lista pentru „Evaluarea capitalurilor proprii” la Schița finanțelor § Evaluarea fluxului de numerar actualizat ; a se vedea, de asemenea, Evaluarea utilizând fluxuri de numerar actualizate § Determinați fluxul de numerar pentru fiecare perioadă de prognoză pentru discuții și considerații suplimentare.

Deși există software-ul de afaceri special conceput (a se vedea și Software-ul de analiză fundamentală ), marea proporție a pieței este bazată pe foi de calcul ; acest lucru se întâmplă în mare parte, deoarece modelele sunt aproape întotdeauna specifice companiei. De asemenea, analiștii vor avea fiecare propriile criterii și metode pentru modelarea financiară. Microsoft Excel are acum de departe poziția dominantă, depășind Lotus 1-2-3 în anii '90. Modelarea bazată pe foi de calcul poate avea propriile probleme și au fost propuse mai multe standardizări și „ cele mai bune practici ”. „Riscul în foaia de calcul” este din ce în ce mai studiat și gestionat; vezi audit model .

O critică aici este că rezultatele modelului , adică elementele rând , adesea nu prezintă „ipoteze implicite nerealiste” și „inconsecvențe interne”. (De exemplu, o prognoză de creștere a veniturilor, dar fără creșteri corespunzătoare a fondului de rulment , a mijloacelor fixe și a finanțării asociate, poate adopta ipoteze nerealiste cu privire la cifra de afaceri a activelor , pârghia și / sau finanțarea capitalurilor proprii . A se vedea Rata de creștere durabilă § Din perspectivă financiară . ) Ceea ce este necesar, dar de multe ori lipsește, este ca toate elementele cheie să fie prognozate în mod explicit și consecvent. În legătură cu aceasta, modelatorii deseori „nu reușesc să identifice ipotezele cruciale” referitoare la intrări , „și să exploreze ce poate merge prost”. Aici, în general, modelatorii „folosesc valori punctuale și aritmetică simplă în loc de distribuții de probabilitate și măsuri statistice” - adică, așa cum s-a menționat, problemele sunt tratate ca natură deterministă - și astfel se calculează o singură valoare pentru activ sau proiect, dar fără furnizarea de informații cu privire la gama, varianța și sensibilitatea rezultatelor. (A se vedea Evaluarea utilizând fluxuri de numerar actualizate § Determinați valoarea capitalului propriu .) Alte critici discută despre lipsa conceptelor de bază de programare computerizată . De fapt, critici mai serioase se referă la natura bugetării în sine și la impactul acesteia asupra organizației (a se vedea Bugetarea condiționată § Critica bugetării ).

Finanțe cantitative

În finanțele cantitative , modelarea financiară implică dezvoltarea unui model matematic sofisticat . Modelele de aici tratează prețurile activelor, mișcările pieței, rentabilitățile portofoliului și altele asemenea. O distincție generală este între: „management financiar cantitativ”, modele ale situației financiare a unei firme mari și complexe; „stabilirea prețurilor cantitative a activelor”, modele de rentabilitate a diferitelor stocuri; „ inginerie financiară ”, modele de preț sau randamente ale titlurilor derivate; „finanțare corporativă cantitativă”, modele ale deciziilor financiare ale firmei.

În mod similar, aplicațiile includ:

Prețul opțiunilor și calculul „grecilor” lor
Alte instrumente derivate , în special instrumente financiare derivate de dobândă , instrumente financiare derivate de credit și instrumente financiare derivate exotice
Modelarea structurii pe termen a ratelor dobânzii ( bootstrapping / multi-curbe , modele cu rate scurte , HJM ) și a spread-urilor de credit
Scorarea creditelor și aprovizionarea
Riscul de credit , riscul de contrapartidă și de capital de reglementare : expunerea la implicit , probabilitatea de nerambursare , pierderea în caz de nerambursare , expunerea potențială viitoare
Probleme de predicție a activității de finanțare corporativă
Optimizarea portofoliului și investiții cantitative ; consultați Optimizarea portofoliului § Metode de optimizare și § Instrumente matematice pentru articole specifice.
Opțiuni reale
Modelarea riscului ( modelarea riscului financiar ) și valoarea la risc
Ajustarea evaluării creditului , CVA, precum și diferitele XVA
Aplicații actuariale : analiză financiară dinamică (DFA), UIBFM , modelare a investițiilor

Aceste probleme sunt în general stocastică și continuu în natură și modele aici , astfel , necesită algoritmi complecși , care presupune simularea pe calculator , avansate metode numerice (cum ar fi ecuații numerice diferențiale , algebra liniară numerică , programare dinamică ) și / sau dezvoltarea de modele de optimizare . Natura generală a acestor probleme este discutată în Finanța matematică § Istorie: Q versus P , în timp ce tehnicile specifice sunt enumerate în Schița finanțelor § Instrumente matematice . Pentru discuții suplimentare aici, a se vedea, de asemenea: Modele financiare cu distribuții cu coadă lungă și grupare de volatilitate ; Modelul brownian al piețelor financiare ; Tarifare Martingale ; Teoria valorii extreme ; Simulare istorică (finanțe) .

Modelatorii sunt, în general, denumiți „ cantități ” ( analiști cantitativi ) și, de obicei, au medii avansate ( nivel de doctorat ) în discipline cantitative precum statistici , fizică , inginerie , informatică , matematică sau cercetare operațională . Alternativ sau, pe lângă fondul lor cantitativ, completează un masterat în finanțe cu o orientare cantitativă, cum ar fi Masterul în finanțe cantitative , sau masteratul mai specializat în finanțe computaționale sau Master in ingineria financiară ; CQF este tot mai frecvente.

Deși foile de calcul sunt utilizate pe scară largă și aici (aproape întotdeauna necesită VBA extinse ); C ++ personalizat , Fortran sau Python sau software-ul de analiză numerică, cum ar fi MATLAB , sunt adesea preferate, în special în cazul în care stabilitatea sau viteza reprezintă o preocupare. MATLAB este adesea utilizat în stadiul de cercetare sau prototipare datorită programării sale intuitive, a instrumentelor grafice și de depanare, dar C ++ / Fortran sunt preferate pentru aplicații conceptuale simple, dar cu costuri de calcul ridicate, în care MATLAB este prea lent; Python este din ce în ce mai utilizat datorită simplității sale și a bibliotecii standard mari / a aplicațiilor disponibile , inclusiv QuantLib . În plus, pentru multe (din standard) aplicații derivate și de portofoliu, software-ul comercial este disponibil, iar alegerea dacă modelul urmează să fie dezvoltat intern sau dacă produsele existente urmează să fie implementate, va depinde de problema din întrebare. Vezi Analiza cantitativă (finanțe) § Analiza cantitativă a bibliotecii .

Complexitatea acestor modele poate avea ca rezultat prețuri incorecte sau acoperire sau ambele. Acest risc de model este subiectul cercetării în curs de desfășurare de către academicienii din domeniul finanțelor și este un subiect de interes mare și în creștere în arena gestionării riscurilor .

Critica disciplinei (de multe ori precedând criza financiară din 2007-2008 cu câțiva ani) subliniază diferențele dintre științele matematice și fizice și finanțe, precum și precauția rezultată care trebuie aplicată de modelatori, precum și de comercianți și manageri de risc utilizând modelele lor . De remarcat aici sunt Emanuel Derman și Paul Wilmott , autori ai Manifestului Modelatorilor Financiari . Unii merg mai departe și se întreabă dacă tehnicile de modelare matematică și statistică aplicate de obicei pentru finanțare sunt deloc adecvate (a se vedea ipotezele făcute pentru opțiuni și pentru portofolii ). De fapt, acestea pot merge până acolo încât pun la îndoială „validitatea empirică și științifică ... a teoriei financiare moderne ”. De remarcat aici sunt Nassim Taleb și Benoit Mandelbrot . Vezi și Finanțe matematice § Critică și economie financiară § Provocări și critici .

Vezi si

Referințe

Bibliografie

General

Benninga, Simon (1997). Modelarea financiară . Cambridge, MA: MIT Press . ISBN 0-585-13223-2.
Benninga, Simon (2006). Principiile finanțelor cu Excel . New York: Oxford University Press . ISBN 0-19-530150-1.
Fabozzi, Frank J. (2012). Enciclopedia modelelor financiare . Hoboken, NJ: Wiley . ISBN 978-1-118-00673-3.
Ho, Thomas ; Sang Bin Lee (2004). Ghidul Oxford pentru modelarea financiară . New York: Oxford University Press . ISBN 978-0-19-516962-1.
Sengupta, Chandan (2009). Analiză financiară și modelare folosind Excel și VBA, ediția a II-a . Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. ISBN 9780470275603.
Winston, Wayne (2014). Microsoft Excel 2013 Analiza datelor și modelarea afacerii . Microsoft Press . ISBN 978-0735669130.
Yip, Henry (2005). Aplicații pentru foaia de calcul pentru evaluarea valorilor mobiliare și teoriile investiționale . John Wiley și Sons Australia Ltd. ISBN 0470807962.

Finanțe corporative

Beech, G. și Thayser, D. (2015). Evaluări, fuziuni și achiziții . Oxford: Oxford University Press . ISBN 0-585-13223-2.CS1 maint: mai multe nume: lista autorilor ( link )
Day, Alastair (2007). Stăpânirea modelării financiare în Microsoft Excel . Londra: Pearson Education . ISBN 978-0-273-70806-3.
Lynch, Penelope (1997). Modelare financiară pentru finanțarea proiectelor, ediția a II-a . Euromoney Trading. ISBN 9781843745488.
Mayes, Timothy R .; Todd M. Shank (2011). Analiza financiară cu Microsoft Excel, ediția a 6-a . Boston: Cengage Learning . ISBN 978-1111826246.
Peter K Nevitt; Frank J. Fabozzi (2000). Finanțarea proiectului . Euromoney Institutional Investor PLC. ISBN 978-1-85564-791-6.
Ongkrutaraksa, Worapot (2006). Modelare și analiză financiară: o tehnică de calcul tabelar pentru finanțare, investiții și gestionarea riscurilor, ediția a II-a . Frenchs Forest: Pearson Education Australia . ISBN 0-7339-8474-6.
Palepu, Krishna G .; Paul M. Healy (2012). Analiza și evaluarea afacerilor folosind situațiile financiare, ediția a 5-a . Boston: South-Western College Publishing. ISBN 978-1111972288.
Pignataro, Paul (2003). Modelare financiară și evaluare: un ghid practic pentru investiții bancare și capital privat . Hoboken, NJ: Wiley. ISBN 978-1118558768.
Proctor, Scott (2009). Construirea de modele financiare cu Microsoft Excel: un ghid pentru profesioniști în afaceri, ediția a II-a . Hoboken, NJ: Wiley . ISBN 978-0-470-48174-5.
Rees, Michael (2008). Modelarea financiară în practică: un ghid concis pentru nivel intermediar și avansat . Hoboken, NJ: Wiley . ISBN 978-0-470-99744-4.
Soubeiga, Eric (2013). Stăpânirea modelării financiare: un ghid profesional pentru construirea de modele financiare în Excel . New York: McGraw-Hill . ISBN 978-0071808507.
Swan, Jonathan (2007). Raport special de modelare financiară . Londra: Institute of Chartered Accountants in England & Wales .
Swan, Jonathan (2008). Modelare financiară practică, ediția a II-a . Londra: Editura CIMA . ISBN 978-0-7506-8647-1.
Tham, Joseph; Ignacio Velez-Pareja (2004). Principiile evaluării fluxurilor de numerar: o abordare integrată bazată pe piață . Amsterdam: Elsevier . ISBN 0-12-686040-8.
Tjia, John (2003). Construirea de modele financiare . New York: McGraw-Hill . ISBN 0-07-140210-1.

Finanțe cantitative

Hirsa, Ali (2013). Metode computaționale în finanțe . Boca Raton : CRC Press . ISBN 9781439829578.
Brooks, Robert (2000). Construirea de aplicații financiare derivate cu C ++ . Westport : Praeger . ISBN 978-1567202878.
Brigo, Damiano ; Fabio Mercurio (2006). Modele ale ratei dobânzii - Teorie și practică cu zâmbet, inflație și credit (ediția a II-a). Londra: Springer Finance . ISBN 978-3-540-22149-4.
Clewlow, Les; Chris Strickland (1998). Implementarea modelelor derivate . New Jersey: Wiley . ISBN 0-471-96651-7.
Duffy, Daniel (2004). Prețul instrumentelor financiare utilizând C ++ . New Jersey: Wiley. ISBN 978-0470855096.
Fabozzi, Frank J. (1998). Evaluarea titlurilor cu venituri fixe și a instrumentelor derivate, ediția a III-a . Hoboken, NJ: Wiley . ISBN 978-1-883249-25-0.
Fabozzi, Frank J .; Sergio M. Focardi; Petter N. Kolm (2004). Modelarea financiară a pieței de capitaluri proprii: de la CAPM la cointegrare . Hoboken, NJ: Wiley . ISBN 0-471-69900-4.
Shayne Fletcher; Christopher Gardner (2010). Modelare financiară în Python . John Wiley și Sons. ISBN 978-0-470-74789-6.
Fusai, Gianluca; Andrea Roncoroni (2008). Implementarea modelelor în finanțarea cantitativă: metode și cazuri . Londra: Springer Finance . ISBN 978-3-540-22348-1.
Haug, Espen Gaarder (2007). Ghidul complet al formulelor de tarifare a opțiunilor, ediția a II-a . McGraw-Hill . ISBN 978-0071389976.
M. Henrard (2014). Modelarea ratei dobânzii în cadrul multi-curbă . Springer. ISBN 978-1137374653.
Hilpisch, Yves (2015). Analize derivate cu Python: analiza datelor, modele, simulare, calibrare și acoperire . New Jersey: Wiley. ISBN 978-1-119-03799-6.
Jackson, Mary; Mike Staunton (2001). Modelare avansată în finanțe folosind Excel și VBA . New Jersey: Wiley . ISBN 0-471-49922-6.
Jondeau, Eric; Ser-Huang Poon; Michael Rockinger (2007). Modelarea financiară în cadrul distribuțiilor non-gaussiene . Londra: Springer . ISBN 978-1849965996.
Joerg Kienitz; Daniel Wetterau (2012). Modelare financiară: teorie, implementare și practică cu sursa MATLAB . Hoboken, NJ: Wiley . ISBN 978-0470744895.
Kwok, Yue-Kuen (2008). Modele matematice ale instrumentelor financiare derivate, ediția a II-a . Londra: Springer Finance. ISBN 978-3540422884.
Levy, George (2004). Finanțe computaționale: metode numerice pentru stabilirea prețurilor instrumentelor financiare . Butterworth-Heinemann . ISBN 978-0750657228.
Londra, Justin (2004). Modelarea derivatelor în C ++ . New Jersey: Wiley. ISBN 978-0471654643.
Löeffler, G; Posch, P. (2011). Modelarea riscului de credit utilizând Excel și VBA . Hoboken, NJ: Wiley. ISBN 978-0470660928.
Rouah, Fabrice Douglas; Gregory Vainberg (2007). Opțiuni Modele de preț și volatilitate folosind Excel-VBA . New Jersey: Wiley . ISBN 978-0471794646.
Antoine Savine și Jesper Andreasen (2018). Finanțe computaționale moderne: Scripting pentru instrumente derivate și xVA . Wiley. ISBN 978-1119540786.
Alexander Sokol (2014). Simulare de portofoliu pe termen lung - Pentru XVA, limite, lichiditate și capital de reglementare . Cărți de risc . ISBN 978-1782720959.

Languages

In other projects