Definition der Finanzmodellierung
Bei der Finanzmodellierung wird eine Tabelle verwendet, um die Auswirkungen verschiedener zukünftiger Ereignisse oder Entscheidungen zu projizieren. Ein solches Modell ist eine mathematische Darstellung der Schlüsselvariablen, die sich auf eine Organisation auswirken. Es wird verwendet, um abzuschätzen, wie sich zukünftige Szenarien auf die Leistung und Finanzlage eines Unternehmens auswirken werden. Dieses Modell wird normalerweise in einer elektronischen Tabelle erstellt, wobei Einnahmen und Ausgaben auf Zusammenfassungsebene verwendet werden und Formeln verwendet werden, die die Ergebnisse des Modells ändern, wenn bestimmte Variablen geändert werden. Beispielsweise könnten Variablen verwendet werden, um die Auswirkungen eines Anstiegs der Energiepreise, eines Rückgangs der Produktpreise, eines Produktrückrufs, einer Änderung der Umsatzwachstumsrate oder eines erfolgreichen Mitarbeiterstreiks zu modellieren, der zu erhöhten Vergütungs- und Leistungskosten führt .
Ein Finanzmodell ist nützlich, um die Auswirkungen einer Reihe von Szenarien innerhalb kurzer Zeit abzuschätzen, obwohl seine Wirksamkeit davon abhängt, wie gut das Modell das Geschäft nachahmt. Ein Analyst kann ein Finanzmodell auf verschiedene Arten verwenden, z. B.:
Akquisitionen . Ermittlung des Bereichs möglicher Ergebnisse, die ein Erwerber mit einem Erwerber erwarten kann, abhängig von den Maßnahmen, die er nach Abschluss des Geschäfts ergreift.
Budgetierung . Entwicklung mehrerer Szenarien im Rahmen des Budgetierungsprozesses, Entscheidung, welche Szenarien bei der Erstellung eines detaillierten Budgets verfolgt werden sollen.
Kapitalbudgetierung . Ermittlung einer Reihe von Ergebnissen, die sich auf die Cashflow-Rendite im Zusammenhang mit einem potenziellen Kauf von Anlagevermögen auswirken können.
Risikoanalyse . Feststellen, welche Variablen im Rahmen einer formalen Risikoanalyse den größten negativen Einfluss auf ein Unternehmen haben können.
Es gibt zwei mögliche Probleme mit Finanzmodellen. Zum einen berücksichtigt ein Modell die Variablen, die sich auf die projizierten zukünftigen Ergebnisse des Modells auswirken, möglicherweise nicht richtig. Das andere Problem besteht darin, dass in einem komplexeren Modell das Risiko besteht, dass Berechnungsfehler eingebaut werden, die möglicherweise schwer zu erkennen sind.
