财务算法模型(教你快速搭建一个完整的财务模型)

怎么搭建一个财务模型?

特意询问了一个工程师出身的财会大佬,全文干货,建议收藏保存。

一个完整的财务模型一定会包括三张基础数据表:资产负债表、利润表、现金流量表。这三张表息息相关,相互影响,构成了对一个企业财务运营的完整模拟。

这里放个简略版介绍,后面会详细讲。

财务算法模型(教你快速搭建一个完整的财务模型)(1)

财务基础三张表

构建财务模型前的准备工作

一、深入剖析三张表之间的相互关系

构建财务模型前,必须先深刻认识资产负债表、利润表、现金流量表这三个表格之间的内在关系。

借鉴前人的经验与结合近几年的实际操作,放张自己整理的图来概括下我对这些表的理解。

财务算法模型(教你快速搭建一个完整的财务模型)(2)

希望大家都仔细研读下这张表,对如何入手建模很有帮助。

这里提炼几个三者内部关系的重要的点:

现金流量表中企业在进行经营、投资以及筹资活动中产生的企业资产现金流量周转,会影响到企业资产负债表中的总资产现金,同时也会在利润表中有所体现;利润表中的企业经营盈利情况,会影响到资产负债表中的企业股东的所有者权益。

二、以历史数据为基础,设定未来假设

搭建模型前,必须先获取公司至少过去五年的财务数据。同时,要吃透近五年的年报,特别是财务报表附注,把握资料背后的内容

了解和掌握这些财务信息非常重要,只有充分了解了公司目前所处的环境和所面临的问题,才能具体问题具体分析,构建属于自己公司的财务模型。

企业财务模型包含的内容

(一)利润表

搭建财务模型,首先要建立利润表模型

因为利润表同另外两表之间的关系并不复杂,参考下图,可以发现主要体现企业经营在一段时期内的效益能力,如企业销售额、营业成本、净利润等信息,它更多地为现金流量表及资产负债表提供输入,相对易于设置。

财务算法模型(教你快速搭建一个完整的财务模型)(3)

建立利润表模型时,往往要将诸多假设考虑进去。需要注意的是,提出假设时不仅要参考历史数据,还需要考虑到企业的未来发展情况,杜绝牛头不对马嘴的现象出现。

(二)资产负债表

资产负债表的建模稍微有些复杂,它与利润表和现金流量表都有紧密的联系。

整个财务模型是否有问题,也取决于资产负债表对质量的监控:如果在模型建起来之后发现资产负债表是失衡的,资产并不等于负债加上股东权益,那这个模型一定存在问题。

财务算法模型(教你快速搭建一个完整的财务模型)(4)

【与利润表的关系】

利润表中净利润将流入资产负债表存留收益以提高股东权益。

【与现金流量表的关系】

  • 资产负债表的现金部分是从现金流量表中提取的。
  • 借款部分来源于现金流量表的筹资部分。
  • 长期投资链接到现金流量表中投资活动产生的现金流量
  • 固定资产无形资产在现金流量表中与经营现金流、投资现金流均存在联系。
  • 股东权益还和现金流量表筹资部分密切联系。

在资产负债表中,最主要的质量监控指标之一是现金转换周期。一般情况下,现金转换周期是比较稳定的,若所制作模型现金转换周期发生较大变化,则表明部分假设并不适用,需进行修正。

(三)现金流量表

现金流量表提供了资产负债表变化的重要信息,主要包含企业经营在一段时间内生产经营、投资以及筹资活动中产生的现金流情况,通常用于反映企业的利润水平和企业健康情况。

从数学角度讲,现金流量表更像多元一次函数组。现金流量表中多数项目是利润表与资产负债表一起或分别计算出来的。

财务算法模型(教你快速搭建一个完整的财务模型)(5)

现金流量表和杜邦分析法关系紧密。

杜邦分析法是对企业财务状况进行全面评估和综合评价的一种方法,它可以从不同角度反映企业在一定时期内经营活动、投资活动以及筹资活动等各方面的情况及相互关系。

杜邦分析的资产周转率就是现金流量表质量控制重要指标之一,企业的资产周转率是会随企业的成长而变动的

另一重要质量控制指标是杜邦分析的财务杠杆。在对企业进行财务杠杆分析时,一定要考虑到财务杠杆与公司价值之间的关系。若由模型计算出的未来财务杠杆明显高于历史平均水平时,则必须对有关假设进行检验。

搭建模型的顺序

了解完三张表的具体内容以及内部紧密的关系,下一步就该思考从哪里入手搭建财务模型了。

通常,模型的搭建顺序是这样的流程:

收入预测 → 利润表预测 → 固定资产和无形资产预测 → 所有者权益预测 → 资产负债表预测 → 现金流量表预测 → 债务和还款进度预测。

这里不再一一展开描述各类预测的具体内容了,有兴趣的可以点下关注,后期我会把干货整理出来。

用数据可视化完善模型

在初学搭建模型的过程里也许会遇到一些小麻烦,比如做预测、假设不够清晰。

过来人的建议是结合BI工具一起数据分析,从单个核心指标出发,然后进行指标拆解,再通过图表的形式将计算出的数据结果清晰、直观地表达出来,以便后续深层次数据分析。

个人觉得数据可视化还是很重要的,下面两张表就是我用BI工具做的分析报告,各类指标、数据之间的趋势一目了然,轻轻松松解决搭建模型中预测迷茫的问题

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