Финансовое моделирование - Financial modeling

Финансовое моделирование - это задача построения абстрактного представления ( модели ) финансовой ситуации в реальном мире . Это математическая модель, предназначенная для представления (упрощенная версия) показателей финансового актива или портфеля бизнеса, проекта или любых других инвестиций.

Как правило, тогда под финансовым моделированием понимают упражнение в оценке активов или корпоративных финансах, имеющее количественный характер. Речь идет о переводе набора гипотез о поведении рынков или агентов в числовые 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 .

Несмотря на то, что 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.

Бухгалтерия

В корпоративных финансах и бухгалтерской профессии 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:

Чтобы обобщить природу этих моделей: во-первых, поскольку они построены на финансовой отчетности , расчеты и результаты являются ежемесячными, ежеквартальными или годовыми; во-вторых, входные данные принимают форму «допущений», где аналитик указывает значения, которые будут применяться в каждом периоде для внешних / глобальных переменных ( обменные курсы , налоговый процент и т. д.); их можно рассматривать как параметры модели. ), а также 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 более сложных подходов, которые иногда используются, см. Корпоративные финансы § Количественная оценка неопределенности и Финансовая экономика § Теория корпоративных финансов .

Разработчиков моделей часто называют « финансовыми аналитиками » (и иногда их называют ( насмешливо ) «расчетчиками цифр»). Как правило, разработчик модели завершает MBA или MSF с (необязательной) курсовой работой по «финансовому моделированию». Бухгалтерская квалификация и финансовые сертификаты, такие как CIIA и CFA, обычно не обеспечивают прямого или явного обучения моделированию. В то же время предлагаются многочисленные коммерческие курсы обучения как в университетах, так и в частном порядке. Компоненты и этапы бизнес-моделирования см. В списке «Оценка капитала» в разделе Финансовый план § Оценка дисконтированного денежного потока ; см. также « Оценка с использованием дисконтированных денежных потоков» § Определение денежных потоков для каждого прогнозного периода для дальнейшего обсуждения и рассмотрения.

Хотя специализированное программное обеспечение для бизнеса действительно существует (см. Также « Программное обеспечение для фундаментального анализа» ), значительная часть рынка базируется на электронных таблицах ; во многом это связано с тем, что модели почти всегда зависят от компании. Кроме того, у каждого аналитика будут свои критерии и методы финансового моделирования. В настоящее время Microsoft Excel 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 " лучших практик ". «Риск электронных таблиц» все больше изучается и контролируется; см. модельный аудит .

Одна критика здесь заключается в том, что выходные данные модели , то есть статьи , часто содержат «нереалистичные неявные предположения» и «внутренние несоответствия». (Например, прогноз роста доходов, но без соответствующего увеличения оборотного капитала , основных средств и связанного финансирования, может содержать нереалистичные предположения об оборачиваемости активов , левередже и / или долевом финансировании . См. « Темпы устойчивого роста» § С финансовой точки зрения . ) Что требуется, но часто не хватает, так это того, чтобы все ключевые элементы были четко и последовательно спрогнозированы. 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 вероятностных распределений и статистических мер» - т. Е., Как уже упоминалось, проблемы рассматриваются как детерминированные по своей природе - и, таким образом, вычисляют единственное значение для актива или проекта, но без предоставление информации о диапазоне, дисперсии и чувствительности результатов. (См. Оценка с использованием дисконтированных денежных потоков § Определение стоимости капитала .) В других критических замечаниях обсуждается отсутствие базовых концепций компьютерного программирования . Фактически, более серьезная критика относится к природе самого бюджетирования и его влиянию на организацию (см. Условное бюджетирование § Критика бюджетирования ).

Количественное финансирование

В количественных финансах , финансовое моделирование предполагает разработку сложной математической модели . Модели здесь имеют дело с ценами на активы, движениями рынка, доходностью портфеля и т. Д. Общее различие между: «количественным финансовым менеджментом», моделями финансового положения большой сложной фирмы; «количественное ценообразование активов», модели доходности различных акций; « финансовый инжиниринг », модели цены или доходности производных ценных бумаг; «количественные корпоративные финансы», модели финансовых решений фирмы.

Соответственно, приложения включают в себя:

Эти проблемы обычно являются стохастическими и непрерывными по своей природе, поэтому модели здесь требуют сложных алгоритмов , влекущих за собой компьютерное моделирование , передовые численные методы (такие как числовые дифференциальные уравнения , числовая линейная алгебра , динамическое программирование ) и / или разработка моделей оптимизации . Общая природа этих проблем обсуждается в разделе « Математические финансы § История: Q против P» , а конкретные методы перечислены в разделе « Основные положения 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, как правило, имеют продвинутый (на уровне доктора философии ) опыт работы в количественных дисциплинах, таких как статистика , физика , инженерия , информатика , математика или исследования операций . В качестве альтернативы или в дополнение к их количественному образованию они получают степень магистра финансов с количественной ориентацией, такую ​​как магистр количественных финансов , или более специализированный магистр вычислительных финансов или магистр финансового инжиниринга ; CQF становится все более распространенным.

Хотя и здесь широко используются электронные таблицы (почти всегда требующие обширного VBA ); пользовательский C ++ , Fortran или Python или программное обеспечение для численного анализа, такое как MATLAB , часто являются предпочтительными, особенно когда важны стабильность или скорость. MATLAB часто используется на стадии исследования или прототипирования из-за его интуитивно понятного программирования, графических инструментов и инструментов 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 / доступных приложений , включая QuantLib . Кроме того, для многих (стандартных) производных и портфельных приложений доступно коммерческое программное обеспечение , и выбор того, будет ли модель разрабатываться собственными силами или будут ли развернуты существующие продукты, будет зависеть от проблемы в вопрос. См. Количественный анализ (финансы) § Количественный анализ библиотеки .

Сложность этих моделей может привести к неправильному ценообразованию или хеджированию, либо к тому и другому вместе. Эта модель риска является предметом постоянных исследований ученых-финансистов и вызывает большой и растущий интерес в сфере управления рисками .

Критика этой дисциплины (часто предшествующая финансовому кризису 2007–2008 годов на несколько лет) подчеркивает различия между математическими и физическими науками и финансами, а также вытекающую из этого осторожность, которую следует применять разработчикам моделей, а также трейдерам и риск-менеджерам, использующим свои модели. . Примечательными здесь являются Эмануэль Дерман и Пол Уилмотт , авторы Манифеста разработчиков финансовых моделей . Некоторые идут дальше и задаются вопросом, подходят ли методы математического и статистического моделирования , обычно применяемые к финансам (см. Допущения, сделанные для опционов и портфелей ). Фактически, они могут зайти так далеко, что поставят под сомнение «эмпирическую и научную обоснованность ... современной финансовой теории ». Примечательны здесь Нассим Талеб и Бенуа Мандельброт . См. Также Математические финансы § Критика и Финансовая экономика § Проблемы и критика .

Смотрите также

использованная литература

Библиография

Общий

Корпоративные финансы

  • Бук, Г. и Тэйзер, Д. (2015). Оценка, слияния и поглощения . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета . ISBN 0-585-13223-2.CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  • День, Аластер (2007). Освоение финансового моделирования в Microsoft Excel . Лондон: Pearson Education . ISBN 978-0-273-70806-3.
  • Линч, Пенелопа (1997). Финансовое моделирование для проектного финансирования, 2-е издание . Euromoney Trading. ISBN 9781843745488.
  • Mayes, Timothy R .; Тодд М. Шэнк (2011). Финансовый анализ с Microsoft Excel, 6-е издание . Бостон: Cengage Learning . ISBN 978-1111826246.
  • Питер К. Невитт; Фрэнк Дж. Фабоцци (2000). Финансирование проекта . Euromoney Institutional Investor PLC. ISBN 978-1-85564-791-6.
  • Онгкрутаракса, Ворапот (2006). Финансовое моделирование и анализ: метод электронных таблиц для управления финансами, инвестициями и рисками, 2-е издание . Французский лес: Pearson Education Australia . ISBN 0-7339-8474-6.
  • Палепу, Кришна Дж .; Пол М. Хили (2012). Бизнес-анализ и оценка с использованием финансовой отчетности, 5-е издание . Бостон: Издательство Юго-Западного колледжа. ISBN 978-1111972288.
  • Пигнатаро, Пол (2003). Финансовое моделирование и оценка: практическое руководство по инвестиционному банковскому делу и частному капиталу . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли. ISBN 978-1118558768.
  • Проктор, Скотт (2009). Построение финансовых моделей с помощью Microsoft Excel: Руководство для профессионалов бизнеса, 2-е издание . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . ISBN 978-0-470-48174-5.
  • Рис, Майкл (2008). Финансовое моделирование на практике: краткое руководство для среднего и продвинутого уровня . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . ISBN 978-0-470-99744-4.
  • Soubeiga, Эрик (2013). Освоение финансового моделирования: руководство для профессионалов по построению финансовых моделей в Excel . Нью-Йорк: Макгроу-Хилл . ISBN 978-0071808507.
  • Свон, Джонатан (2007). Специальный отчет по финансовому моделированию . Лондон: Институт дипломированных бухгалтеров Англии и Уэльса .
  • Свон, Джонатан (2008). Практическое финансовое моделирование, 2-е издание . Лондон: CIMA Publishing . ISBN 978-0-7506-8647-1.
  • Там, Джозеф; Игнасио Велес-Пареха (2004). Принципы оценки денежных потоков: комплексный рыночный подход . Амстердам: Эльзевир . ISBN 0-12-686040-8.
  • Тиа, Джон (2003). Построение финансовых моделей . Нью-Йорк: Макгроу-Хилл . ISBN 0-07-140210-1.

Количественное финансирование

  • Хирса, Али (2013). Вычислительные методы в финансах . Бока-Ратон : CRC Press . ISBN 9781439829578.
  • Брукс, Роберт (2000). Создание приложений для финансовых деривативов с помощью C ++ . Вестпорт : Прегер . ISBN 978-1567202878.
  • Бриго, Дамиано ; Фабио Меркурио (2006). Модели процентной ставки - теория и практика с улыбкой, инфляции и кредита (2-е изд.). Лондон: Springer Finance . ISBN 978-3-540-22149-4.
  • Клюлоу, Лес; Крис Стрикленд (1998). Реализация производных моделей . Нью-Джерси: Уайли . ISBN 0-471-96651-7.
  • Даффи, Дэниел (2004). Ценообразование финансовых инструментов с использованием C ++ . Нью-Джерси: Уайли. ISBN 978-0470855096.
  • Фабоцци, Фрэнк Дж. (1998). Оценка ценных бумаг с фиксированным доходом и деривативов, 3-е издание . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . ISBN 978-1-883249-25-0.
  • Fabozzi, Франк Дж .; Серджио М. Фокарди; Петтер Н. Колм (2004). Финансовое моделирование рынка ценных бумаг: от CAPM к коинтеграции . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . ISBN 0-471-69900-4.
  • Шейн Флетчер; Кристофер Гарднер (2010). Финансовое моделирование на Python . Джон Уайли и сыновья. ISBN 978-0-470-74789-6.
  • Фусаи, Джанлука; Андреа Ронкорони (2008). Применение моделей в количественных финансах: методы и примеры . Лондон: Springer Finance . ISBN 978-3-540-22348-1.
  • Хауг, Эспен Гардер (2007). Полное руководство по формулам ценообразования опционов, 2-е издание . Макгроу-Хилл . ISBN 978-0071389976.
  • М. Хенрард (2014). Моделирование процентных ставок в рамках модели Multi-Curve . Springer. ISBN 978-1137374653.
  • Хилпиш, Ив (2015). Аналитика деривативов с помощью Python: анализ данных, модели, моделирование, калибровка и хеджирование . Нью-Джерси: Уайли. ISBN 978-1-119-03799-6.
  • Джексон, Мэри; Майк Стонтон (2001). Расширенное моделирование в финансах с использованием Excel и VBA . Нью-Джерси: Уайли . ISBN 0-471-49922-6.
  • Жондо, Эрик; Сер-Хуанг Пун; Майкл Рокингер (2007). Финансовое моделирование при негауссовских распределениях . Лондон: Спрингер . ISBN 978-1849965996.
  • Йорг Кениц; Даниэль Веттерау (2012). Финансовое моделирование: теория, реализация и практика с MATLAB Source . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . ISBN 978-0470744895.
  • Квок, Юэ-Куен (2008). Математические модели производных финансовых инструментов, 2-е издание . Лондон: Springer Finance. ISBN 978-3540422884.
  • Леви, Джордж (2004). Вычислительные финансы: численные методы оценки финансовых инструментов . Баттерворт-Хайнеманн . ISBN 978-0750657228.
  • Лондон, Джастин (2004). Моделирование производных в C ++ . Нью-Джерси: Уайли. ISBN 978-0471654643.
  • Löeffler, G; Пош, П. (2011). Моделирование кредитного риска с использованием Excel и VBA . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли. ISBN 978-0470660928.
  • Руа, Фабрис Дуглас; Григорий Вайнберг (2007). Модели ценообразования опционов и волатильность с использованием Excel-VBA . Нью-Джерси: Уайли . ISBN 978-0471794646.
  • Антуан Савин и Джеспер Андреасен (2018). Современные вычислительные финансы: сценарии для деривативов и xVA . Вайли. ISBN 978-1119540786.
  • Александр Сокол (2014). Моделирование долгосрочного портфеля - для XVA, лимитов, ликвидности и регулятивного капитала . Книги рисков . ISBN 978-1782720959.