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用Excel建立财务模型
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通常财务人员有一些工作用的模板,无非是输入一些信息通过各种计算处理达到期望的输出结果,使得工作更有效率减少工作量.但使用场景或分析的比较少.基于个人经验,财务建模大体有几个步骤:1.问题的识别首先要认识这是个什么问题.比如日常的敏感性分析,定价问题,成本问题等等都是经常碰到的.2.输入的变量输入的数据要非常清晰.垃圾进,垃圾出.这是很平常的道理.可以说输入数据的质量是至关重要的.3.数据的逻辑关系建模要非常清楚这些数据的逻辑关系,约束因素等等.线性规划是很好的基础.4.场景分析excel提供了一些场景分析工具,数据表,规划工具等,不同的场景有利于建模人员考虑不同变量不同条件下的不同影响.5.数据计算和分析数据的计算需要逻辑清晰,输入,计算分析和输出需要规范的安排.6.输出结果输出结果要清晰扼要,突出要点.7.决策或建议针对模型的结果,书写分析报告或者PPT,进行决策和建议.当然通常财务层面的模型不会过于复杂,一般excel就可以搞定了.至于其他行业的复杂模型可能需要专业的建模人员使用专业的建模工具进行.比如,金融,保险,物流等等.不在此讨论.Excel建模的书不少的,可以网上看看.推荐阅读:Excel 2013Data Analysis and Business Modeling.这本书很好,可以说非常好.也有版的.很多时候线性规划和运营管理都需要用excel建立模型.建模的工具当然很多,不仅仅是excel.很多统计软件,分析软件都是可以辅助用来建模的.中国管理会计网 (www.chinacma.org)传承全球管理会计第一认证，传播国际先进管理会计理念，传授国际领先的管理会计知识体系。（点击本文标题下方蓝色“中国管理会计网”可快速关注）-微信号ID：china-cma
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用EXCEL建立财务模型
导读：只有各种财务比率而不能揭示现金流来源的模型是不完备的，8．预测模型，预测模型的例子包括：，因为它们结构精美并且如果不对整个模型进行审核往往难以对结果进行证伪，由于缺乏精确的模型设计程序，这就是对商务模型进行审核以确保模型生成的预测结果准确无误的原因，历史模型或者称之为原始模型都是基于一系列简单变量之间的关系而构建的，这里展示了一系列取自&FinAnalysis&模型的以蓝色
现金是公司的血液，只有各种财务比率而不能揭示现金流来源的模型是不完备的。虽然有许多方法可以揭示资金的来源与用途，但本章提供的这种方法概括了资金的主营业务与非主营业务用途。这种方法也可以计算出不同地位的出资人可以获得的现金流水平。
8．预测模型
无论是进行战略规划还是制定年度预算都需要对未来进行预测。风险水平和各种不确定性是难以提前预知的，预测就是试图对各种影响最终结果的因素进行描述与分析。公司管理层通常希望对销售收入和成本进行预测，而本章将讨论一些在Excel中常用的预测方法。
预测模型的例子包括：
? 生产计划和原料采购计划
? 人力规划
? 项目或投资分析
? 现金预算
数量化的预测是从历史数据开始，并主要经过以下步骤：
? 明确预测的目的、要求达到的细节水平及预测的信息的使用者
? 时间范围，时刻牢记预测的时间越长不确定性越大
? 确定假设条件或不确定性的因素
? 可选择使用的预测技术
? 对预测结果进行场景分析和敏感度分析
? 考察并改进假设
这里需要注意的是，许多人往往轻信基于Excel的预测结果，因为它们结构精美并且如果不对整个模型进行审核往往难以对结果进行证伪。实际上，由于缺乏精确的模型设计程序，产生错误的可能性非常大，因此需要对预测结果进行数学和程序错误审核。这就是对商务模型进行审核以确保模型生成的预测结果准确无误的原因。
8.1 历史预测
历史模型或者称之为原始模型都是基于一系列简单变量之间的关系而构建的。它们并不
关注变量本身。一旦基本变量的价值或是重要性发生变化，这些变量之间的原有关系就不复存在。在现实生活中恒定的变量是不存在的，所以一定的误差幅度必须加以考虑。
在Excel中，有许多方法可以用来进行数据预测，打开文件&Forecast_Trends&选择&Trend&表格。这里展示了一系列取自&FinAnalysis&模型的以蓝色标注的销售数据。你可以突出你想预测的数据并且将数据往前拖动五年。Excel能够理解这种数字级数或数据表。例如，星期中的每一天。使用同样的方法，你可以检查列表或者往&工具(T)&，&选项(O)...&，&自定义序列&里添加新数据。
另一种预测方法是使用趋势函数。它使用已知的X值和Y值确定新的X的值。单元格I12使用I8作为下一栏的日期。
=TREND（$D$10:$H$10,$D$8:$H$8,I8）
这种简单的预测方法的优点在于利用图表向导就很容易地画出这些趋势图。画图使结果看起来更加直观清晰。图8.1是一个用连线连接的散点图。单元格H12记录最近的历史数值，历史值与预测值都在一个图中画出，以便他们观察他们之间的联系。
图8.1中的图表提供了另一种预测历史销售数据的方法。通过右键单击历史序列，可以增添一条简单的历史趋势线。使用&选项&,趋势被向前延长1850个单位。第8行的数据是时间序列，因此按天详细记述。5年大概等于1850单位。
趋势线与拖动数据和趋势函数所做出的预测相当接近。趋势线中的选项之一是标明R2相关性和序列方程。前者提供衡量相关性的标准，在本例中是0.9629。由于1表示完全的相关性，所以这个例子的相关性是相当令人满意的。
方程y=mx+b代表线形趋势。作为进一步的预测方法，这在第14行进行计算。
图8-1 趋势(原书124页,fig8.1)
8.3 用于分析的趋势线
趋势线可以附加一些控制器以便进行高级分析，即在一个表格中对几条趋势线同时进行分析。&Financial_Analysis&包括两个报告表：操作概要Management_Summary和操作分析Management_Analysis。后者包含三个曲线图，它们根据第79行至第214行的数据绘制一条曲线。数据取自损益表、资产负债表、现金流量表、财务比率和估价表以及将在下一章讨论的预测表。
所用的技巧是将C栏和D栏数据集中在Q栏，例如单元格Q79，为下拉列表提供一列输入数据。
=CONCATENATE（C79，D79）
更新后的单元格随后成为OFFSET函数的输入值，并对每一栏进行回归。因此，当使用者选择某一行对第16行的结果进行分析时，数据会自动更新并且做出相应的图表。单元格C16和C11的标签也进行更新以使整个过程动态化。单元格F16的公式是：
=OFFSET（F$78,$k$13,0）
图 8-2 动态图表(原书125页,fig 8.2)
第一个图表是散点图，它将F列至K列作为第一序列，而预测则是从K栏到O栏，所以两个图表看上去首尾相接，连为一体。趋势线可以贯穿第一序列然后使用趋势选项扩展五年，（见图.8-2）这样可以使使用者看出发展趋势是否好过前几个时期。
8.4数据平滑
在文件&Forecast_Trend&中存在两个技巧。由于周期、季节、循环变量的影响，数据往往并不十分符合要求。这两个技巧是指数平均法和指数平滑处理法。.
移动平均是指取两个或多个数据点的平均数。可以仿照&Moving _Average&表手动完成这个计算，或者借助趋势线得出平均数（见图.8.3）。
此方法易于理解、数学要求低。主要不足之处在于假定所有数据的权重相同，而逻辑上最近的数据应该被赋予最大的权重。第二个技巧可以解决这个问题，指数平滑法将历史数据赋予不同的权重。从统计的角度讲，未来更倾向于建立在最近的历史数据基础之上而非很老的数据。
图8-3 移动平均(原书126页,fig.8.3)
=用做预测的平滑平均值
=最近一期历史数据
=最近的平滑预测值
这个模型使用工具栏中的Solver函数,可以在最大程度上减少错误并再次计算平滑常数。预测数据与实际数据的差额取平方后相加存储到单元格G23,然后再把G23单元格中的结果取平方根后得到的数值放在单元格C27(图 8-4).
Solver计算得出常数值为1.63，这减少了单元格C27中的均值平方误差。整个Visual Basic中的运算过程及程序编码如下：
Sub Solver()
SolverReset
SolverOptions precision:=0.001
SolverAdd CellRef:=Range(&d6&), Relation:=3, FormulaText:=0
SolverOk SetCell:=&$C$27&, MaxMinVal:=2, ValueOf:=&0&,
ByChange:=&$D$6&
SolverSolve userFinish:=True
这些编码重新设定求解器并第一次限定常数必须大于零。其次，程序编码调用规划求解命令，通过改变单元格D6（常数）的方法将单元格C27(平均数平方误差)设为最小。UserFinish:=True 将Solver对话框置于处理过程的最后。如果要在宏里使用规划求解，则必须确保事先在Visual Basic编辑器里已经注册，注册方法是通过访问工具reference进行注册。然后单击Solver，从而使Excel知道在每次打开文件时装载Solver.(见Figure8.5)
图8-4 (原书127页,fig8.4)
图8-5 (原书128页,fig 8.5)
使用Solver意味着使用者不需要引入新的常量以减少错误，这是因为Solver使用高等数学方法，能够根据所要结果进行逆推取得期望的答案。
8.5 循环和季节调整
当数据由于季节因素或循环因素而波动时，可以使用名为古典分解（classical decomposition）的方法。这在表格&Seasonality&中的文件&Forecast_Trend&中可以找到。（见图8-6）。此方法如下：
? 计算四期移动平均数（G列）
? 平均数居中（H列）
? 用销售收入除以居中的移动平均数以生成随机因素（column I）
? 通过对Q1，Q2，Q3，Q4求平均数以求各个季节因素的平均数（J栏和K栏）
? 通过除以相关季节性因素延长数据（L栏）
? 使用增长函数预测延长数据（单元格L34至L37）
? 使数据合理化从而建立预测表（单元格F34至F37）
图8-6 (原书129页,fig 8.6)
图8-7 (原书129页,fig 8.7)
图8.7中的最终图表展示了：
? 实际数据与平滑后的历史数据
? 预测平滑数列和季节数列
? 销售收入趋势线
本章介绍了基于历史的预测方法和更高级的预测方法，如指数平滑法，时间序列分解法等。无论哪种方法，都需要仔细观察所预测的数据基础并保证有足够的基础数据支持预测结果。例如，考虑数据来源及可靠性，可能的偏好或随机因素的出现以及预测完成的可能性。这对于销售预测十分重要，因为销售预测与有关资源的策略和决策密切关联。
9．财务预测
上一章介绍了预测销售额和其他变量的统计方法，本章将介绍如何利用文件&Financial_Analysis&来根据历史的损益表数据进行预测。进行战略预测的公司和银行都十分关心未来现金流的计算，以确定公司是否能够按期偿还贷款或进行项目融资。比率分析和现金流分析是事后分析，预测则为评估公司的未来业绩提供了一种可能。
因为我们把模型按照&Financial_Analysis&的形式建立，所以前面各章介绍的各种技术已经在现有的表格中上列出。这样的优点在于：
? 所有财务报表的框架已经存在
? 最终的模型将更加全面、实用性更强
? 这种方法使得使用者不必重新学习新的格式
完整的模型将可以回答许多问题，例如：
? 公司对于预期的增长率是否具有足够的融资能力
? 公司的资产负债表将被强化还是被弱化
? 是否有其他需要调查的领域
这种方法根据历史损益表上的主要推动因素或重要变量，使用百分比法生成预测的损益表和资产负债表。根据这些报表模型可以计算出现金流和各种财务比率，然后公司可以将历
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