Модель исходных данных

Разработка модели исходных данных — это второе после модели результатов расчетов, что нужно сделать при разработке финансово-экономической модели. Опять же особенно если разработчик и будущий пользователь модели — это не одно и тоже лицо.

Модель исходных данных — это не набор числовых, табличных, графических, текстовых и иных аналитических материалов, которые будущий пользователь модели передает разработчику. Эти данные безусловно важны, нужны и будут использованы. Однако в большинстве случаев они носят фрагментарный характер и в первоначальном виде подходят в лучшем случае для выполнения некоторого разового финансово-экономического расчета, но никак не для разработки финансово-экономической модели.

Модель исходных данных — это продуманный набор качественных и количественных показателей, обычно структурированных в форме нескольких таблиц с четкими заголовками, наименованиями показателей, единиц измерения, а в отдельных случаях также правилами или рекомендациями по их заполнению. Модель исходных данных по умолчанию является пустой. Конкретные значения (вариативные статьи доходов и затрат, цены, объемы продаж и т. п.) будут вноситься в нее пользователем уже после завершения разработки финансово-экономической модели на этапе поиска и обоснования исходных данных. С наглядными примером небольшой модели исходных данных вы можете ознакомиться в составе нашей бесплатной финансовой модели.

Модель исходных данных составляется разработчиком финансово-экономической модели исходя из следующих требований и соображений:

Достаточность исходных данных для расчета ранее согласованных целевых показателей, таблиц, графиков, диаграмм и иных форм отчетных материалов. Это основное требование, без которого разработка финансово-экономической модели не сможет быть завершена.

Доступность информации в открытых и закрытых, а также внутренних и внешних источниках, форма представления и степень фрагментации такой информации. С одной стороны, это позволит значительно сократить работу на этапе поиска и обоснования исходных данных. С другой стороны, для того, чтобы выполнить данное требование на этапе разработки модели, необходимо либо хорошо ориентироваться в предметной области, либо обладать опытом разработки аналогичных моделей. В противном сделать это удастся лишь в рамках последующей технической доработки модели исходных данных.

Удобство пользователя, включая логичное, последовательное и удобное расположение таблиц и отдельных показателей внутри каждой таблицы, однозначные формулировки и единицы измерения, логичную группировку доходов и затрат, «защиту от дурака», комментарии, правила и рекомендации по заполнению исходных данных, а также наличие при необходимости сумм по строке или колонке или иных наглядных предварительных расчетов.

Удобство разработчика, а точнее удобство использования исходных данных в последующих математических расчетах. Это касается единства единиц измерения, выбора принципов и последовательности группировки показателей, вертикального или горизонтального позиционирования таблиц и других тонких моментов, которые влияют не столько на сложность разработки первоначальной расчетной модели, сколько на сложность ее последующей доработки или корректировки. В данном случае достаточно сложно говорить о каких-то конкретных рекомендациях, это скорее опыт и наработки каждого конкретного специалиста или организации.
Иногда случается так, что с точки зрения удобства пользователя и разработчика один и тот же набор исходных данных должен быть структурирован принципиально по-разному. В такой ситуации создается две взаимосвязанных модели исходных данных: одна для пользователя, в нее данные вносятся вручную, вторая для удобства расчетов, в нее данные подгружаются уже автоматически из первой, пользовательской модели.

Масштабируемость, а точнее возможность моделирования большего, чем изначально планировалось количества статей доходов, затрат, направлений деятельности, потребительских сегментов, элементов штатного расписания и иных объектов моделирования без внесения изменений в архитектуру и расчётную часть финансово-экономической модели. Другими словами, исключительно на уровне последующей работы пользователя с моделью исходных данных.
Говорить о масштабируемости можно лишь в отношении однородных объектов моделирования, для которых в расчетной части модели предусмотрены единые алгоритмы обработки, агрегации и отражения в отчетности. Масштабируемость в таком случае достигается включением в модель исходных данных заведомо больше количества строк или колонок, отражающих исходные данные по каждому отдельному такому объекту моделирования, даже если конкретные наименования таких объектов, например, статьей доходов и затрат еще не придуманы.

Гибкость и полнота учета факторов внутренней и внешней среды, которые могут повлиять на результаты расчетов. Это касается как однозначно необходимых для расчетов показателей, таких как, закупочные и отпускные цены, объемы закупок и продаж, так и вспомогательных показателей, таких как темпы инфляции, курсы валют, коэффициенты сезонности, численность населения или площадь складских помещений. Вопрос в том, насколько детальными должны быть эти показатели и нужно ли учитывать их изменения в процессе реализации проекта?

Помимо количественных, в модели исходных данных могут присутствовать и качественные показатели (переключатели), от которых будет зависеть выбор и применение того или иного расчетного алгоритма. Это могут быть варианты организационно-правовой формы, системы налогообложения, методика отражения затрат в учете и другие возможные развилки.

Здесь важно понимать, что при разработке модели мы либо явным образом учитываем фактор в расчетах с той или иной степенью точности, либо полностью его игнорируем, либо предполагаем некий вариант учета «по умолчанию». В последнем случае этот самый вариант необходимо отразить в сопроводительных документах или комментариях к модели исходных данных.

Готовность пользователя к работе с большим объемом исходных данных. Обычно это один из тех случаев, когда приходится искать компромиссы: сокращать гибкость, вводить дополнительные допущения, упрощать состав, структуру и степень детализации результатов финансово-экономического моделирования.