Войти
Финансовое моделирование - это задача построения абстрактного представления ( модель ) реальной финансовой ситуации в мире. Это математическая модель, предназначенная для представления (упрощенная версия) показателей финансового актива или портфеля бизнеса, проекта или любых других инвестиций.
Обычно тогда под финансовым моделированием понимают количественную оценку либо ценообразования активов, либо корпоративных финансов. Речь идет о переводе набора гипотез о поведении рынков или агентов в численные прогнозы. В то же время «финансовое моделирование» - это общий термин, который означает разные вещи для разных пользователей; ссылка обычно относится либо к приложениям бухгалтерского учета и корпоративных финансов, либо к приложениям количественных финансов.
Хотя в отрасли ведутся споры о природе финансового моделирования - будь то ремесло, такое как сварка, или наука - задача финансового моделирования с годами получает признание и строгость.
В корпоративных финансах и бухгалтерском учете финансовое моделирование обычно влечет за собой прогнозирование финансовой отчетности ; обычно подготовка подробных моделей для конкретных компаний, используемых для принятия решений и финансового анализа.
. Приложения включают:
Для обобщения характера этих режимов ls: во-первых, поскольку они построены на основе финансовой отчетности, расчеты и результаты являются ежемесячными, квартальными или годовыми; во-вторых, входные данные имеют форму «допущений», где аналитик указывает значения, которые будут применяться в каждом периоде для внешних / глобальных переменных (обменные курсы, налоги в процентах и т. д....; можно рассматривать как модель параметры ) и для внутренних переменных / переменных компании (заработная плата, удельные затраты и т. д.). Соответственно, обе характеристики отражаются (по крайней мере, неявно) в математической форме этих моделей : во-первых, модели находятся в дискретном времени ; во-вторых, они детерминированы. Для обсуждения вопросов, которые могут возникнуть, см. Ниже; для обсуждения иногда используемых более сложных подходов см. Корпоративные финансы § Количественная оценка неопределенности и Финансовая экономика § Теория корпоративных финансов.
Разработчиков моделей часто называют «финансовым аналитиком » ( и иногда упоминаются (язык в щеку ) как «вычислители чисел»). Как правило, разработчик модели завершит MBA или MSF с (необязательной) курсовой работой по «финансовому моделированию». Бухгалтерская квалификация и финансовые сертификаты, такие как CIIA и CFA, как правило, не обеспечивают прямого или явного обучения моделированию. В то же время предлагаются многочисленные коммерческие учебные курсы как в университетах, так и в частном порядке. Компоненты и этапы бизнес-моделирования см. В списке «Оценка капитала» в разделе Схема финансирования § Оценка дисконтированного денежного потока ; см. также Оценка с использованием дисконтированных денежных потоков § Определите денежные потоки для каждого прогнозного периода для дальнейшего обсуждения и соображений.
Хотя специализированное программное обеспечение для бизнеса действительно существует (см. Также Программное обеспечение для фундаментального анализа ), огромная доля рынка составляет электронные таблицы. ; во многом это связано с тем, что модели почти всегда зависят от компании. Кроме того, у каждого аналитика будут свои собственные 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, поэтому было предложено несколько стандартизаций и «передовых методов ». «Риск электронных таблиц» все больше изучается и контролируется; см. аудит модели.
Здесь есть одна критика, заключающаяся в том, что выходные данные модели, т.е. отдельные позиции, часто содержат «нереалистичные неявные предположения» и «внутренние несоответствия». (Например, прогноз роста выручки, но без соответствующего увеличения оборотного капитала, основных средств и связанного финансирования, может содержать нереалистичные предположения о оборачиваемости активов, использовать и / или долевое финансирование. См. Устойчивые темпы роста § С финансовой точки зрения.) Требуется, но часто не хватает, чтобы все ключевые элементы явно и последовательно прогнозируются. С этим связано то, что разработчики моделей часто дополнительно «не могут определить важные предположения», касающиеся входных данных, «и исследовать, что может пойти не так». Здесь, как правило, разработчики моделей «используют точечные значения и простую арифметику вместо распределений вероятностей и статистических мер» - т.е., как уже упоминалось, проблемы рассматриваются как детерминированные по своей природе - и, таким образом, вычисляют единую ценность для актива или проекта, но без предоставление информации о диапазоне, дисперсии и чувствительности результатов. Другие критические статьи обсуждают отсутствие основных концепций компьютерного программирования. Фактически, более серьезная критика относится к природе самого бюджетирования и его влиянию на организацию (см. Условное бюджетирование § Критика бюджетирования ).
В количественных финансах финансовое моделирование влечет за собой разработку сложной математической модели. Модели здесь имеют дело с ценами на активы, движениями рынка, доходностью портфеля и т.п. Общее различие между: «количественным финансовым менеджментом» - моделями финансового положения большой сложной фирмы; «количественное ценообразование на активы», модели доходности различных акций; «финансовый инжиниринг », модели цены или доходности производных ценных бумаг; «количественные корпоративные финансы», модели финансовых решений фирмы.
Соответственно, приложения включают:
Эти проблемы обычно имеют стохастический и непрерывный характер, поэтому модели здесь требуют сложных алгоритмов, включая компьютерное моделирование, усовершенствованные численные методы (например, числовые дифференциальные уравнения, числовая линейная алгебра, динамическое программирование ) и / или разработка моделей оптимизации. Общий характер этих проблем обсуждается в разделе Математические финансы § История: Q против P, а конкретные методы перечислены в разделе Обзор финансов § Математические инструменты. Для дальнейшего обсуждения см. Также: Финансовые модели с длиннохвостым распределением и кластеризацией волатильности ; Броуновская модель финансовых рынков ; Ценообразование по мартингейлу ; Теория экстремальных ценностей ; Историческое моделирование (финансы).
Разработчиков моделей обычно называют «квантами» (количественные аналитики ), и они обычно имеют продвинутый (уровень Ph.D. ) опыт работы в количественные дисциплины, такие как статистика, физика, инженерия, информатика, математика или исследование операций. В качестве альтернативы или в дополнение к своему количественному образованию они получают степень магистра финансов с количественной ориентацией, такую как магистр количественных финансов или более специализированный магистр вычислительной техники. Финансы или Магистр финансовой инженерии ; CQF становится все более распространенным.
Хотя здесь также широко используются электронные таблицы (почти всегда требующие обширного VBA ); пользовательские C ++, Fortran или Python или программное обеспечение численного анализа, такое как MATLAB, часто предпочтительны, особенно где важны стабильность или скорость. MATLAB часто используется на стадии исследования или создания прототипа из-за его интуитивно понятного программирования, графических инструментов и средств отладки, но C ++ / Fortran предпочтительнее для концептуально простых, но высокопроизводительных приложений, где MATLAB слишком медленный; Python все чаще используется из-за его простоты и большой стандартной библиотеки. Кроме того, для многих (стандартных) производных и портфельных приложений доступно коммерческое программное обеспечение, и вы можете выбрать, должна ли модель быть разработана собственными силами или существовать продукты, которые должны быть развернуты, будет зависеть от рассматриваемой проблемы.
Сложность этих моделей может привести к неправильному ценообразованию или хеджированию или к тому и другому. Этот модельный риск является предметом постоянного исследования ученых-финансистов и вызывает большой и растущий интерес в сфере управления рисками.
Критика дисциплина (часто предшествующая финансовому кризису 2007–2008 гг. на несколько лет) подчеркивает различия между математическими и физическими науками и финансами, и вытекающую из этого осторожность, которую следует применять разработчикам моделей, трейдерам и рискам. менеджеры, использующие свои модели. Примечательными здесь являются Эмануэль Дерман и Пол Уилмотт, авторы Манифеста разработчиков финансовых моделей. Некоторые идут еще дальше и задаются вопросом, может ли математическое- и статистическое моделирование вообще применяться к финансам, по крайней мере, с обычно сделанными допущениями (для вариантов ; для портфелей ). Фактически, это может зайти так далеко, что поставит под сомнение «эмпирическую и научную обоснованность... современной финансовой теории ». Здесь примечательны Нассим Талеб и Бенуа Мандельброт. См. Также Математические финансы § Критика и Финансовая экономика § Проблемы и критика.
