Виды финансово-экономических моделей

Финансово-экономическая бизнес-модель — это математическая модель, описывающая организацию, процесс, проект, деятельность или отдельные их аспекты в количественно-стоимостных показателях с позиций их эффективности или инвестиционной привлекательности.

Несмотря на то, что каждая финансово-экономическая модель по-своему уникальна, существует большое количество подходов к классификации таких моделей или их отдельных составляющих. В данном параграфе будут кратко рассмотрены некоторые из таких подходов, а также ключевые особенности выделяемых на их основе финансово-экономических моделей:

• однопериодные и многопериодные модели;
• прогнозные и учетные модели;
• операционные и инвестиционные модели, модели финансирования;
• проектные и процессные модели;
• детерминированные и стохастические модели;
• модели взаимодействия экономических субъектов
• цифровые двойники.

Однопериодные модели или модели-калькуляторы рассматривают деятельность организации или взаимодействие экономических субъектов в отдельно взятом периоде. Как правило, это некий эталонный месяц или год, а объектом моделирования является не вся деятельность, а какие-то ее отдельные аспекты, например только доходы или только себестоимость. Крупные первоначальные, инвестиционные, а также нерегулярные операционные затраты в таких моделях либо не учитываются, либо приблизительно указываются в расчете на один эталонный период.

Многопериодные или динамические модели рассматривают деятельность организации в разрезе нескольких последовательных периодов — дней, недель, месяцев или лет. Разработке именно таких моделей посвящено большинство статей на нашем сайте.

Прогнозные модели используются для выработки, анализа и принятия стратегических управленческих решений в условиях риска и неопределенности. Ниже перечислены основные особенности прогнозных моделей, отличающие их от учетных:

• Прогнозные модели часто сроятся на длительный период времени и требуют учета инфляции или временной стоимости денег (ставки дисконтирования).
• Прогнозные модели оперируют преимущественно вероятностным показателями, фактические значения которых могут существенно отличаться от плановых. Именно поэтому любая прогнозная модель не может и не обязана быть идеально точной. Это позволяет делать различные допущения, например заменять сложные, но точные расчеты на более простые, но приблизительные.
• Прогнозные модели позволяют работать с относительно небольшим объемом исходных данных, однако все эти данные должны быть полностью заполнены.
• Прогнозные модели могут успешно разрабатываться к в Excel, так и в более специализированных программных продуктах, предназначенных для финансового планирования или бюджетирования.

На страницах «GR-Советника» мы будем рассматривать преимущественно прогнозные финансово-экономические модели.

Учетные модели используются прежде всего для мониторинга и контроля, точных расчетов в соответствии с условиями договоров, требованиями законодательства и внутренних документов, а также для накопления и систематизации фактических данных о ходе реализации проекта или деятельности организации. На основе таких данных принимаются скорее не стратегические, а оперативные (тактические) управленческие решения, либо формируются (уточняются) исходные данные для прогнозных финансово-экономических моделей. Ниже перечислены основные особенности учетных моделей, отличающие их от прогнозных:

• Учетные модели оперируют преимущественно фактическими данными, поэтому позволяют при необходимости выполнять идеально точные расчеты.
• Учетные модели часто оперируют гораздо большим объемом исходных данных, значительная часть которых приходится на фактические данные. Такие данные вносятся в учетные модели не сразу, а по мере реализации или по окончанию каждого отчетного периода. Таким образом, расчетные показатели и сводные данные за несколько периодов формируются последовательно накопленным итогом.
• Учетные финансовые модели строятся в Excel или настраиваются в специализированных программных продуктах, предназначенных для бухгалтерского или управленческого учета. При этом важно понимать, что при большом объеме исходных данных, непостоянном составе или структуре таких данных, а также при повышенных требованиях к точности расчетов, технические возможности Excel значительно уступают функционалу специализированных программных продуктов.

Операционная модель — это финансово-экономическая модель, описывающая процессы производства и реализации товаров, работ и услуг, а также связанные с ними вопросы закупок, оплаты, маркетинга, логистики и административно-хозяйственной деятельности. Операционная модель может быть как однопериодной, так и многопериодной. На основе операционной модели рассчитываются показатели рентабельности, точка безубыточности, а также отдельные показатели ликвидности.

Инвестиционная модель дополняет операционную модель проектами, процессами и иными вопросами, связанные с приобретением, созданием или выбытием основных средств и нематериальных активов. Сюда же, пусть и с некоторой оговоркой, можно отнести разовые первоначальные или иные крупные затраты, которые по своему характеру не вписываются в понятие операционной деятельности. Инвестиционная модель всегда рассчитывается на длительный период времени и предусматривает расчет таких показателей инвестиционной привлекательности как NPV, IRR, PI и срок окупаемости, а также срок выхода на точку безубыточности, необходимый объем вложений и график финансирования.

Модель финансирования дополняет инвестиционную модель структурой источников финансирования, стоимостью собственного и заемного капитала, графиком его привлечения и возврата, расчетом процентов, дивидендов и иными условиями финансирования.

Проектные модели описывают целенаправленную и ограниченную по времени деятельность что называется «от начала до конца». Такие модели обычно носят комплексный характер и в том или ином виде охватывают одновременно все аспекты реализации проекта. Отдельное внимание в таких моделях уделяется реализации или ликвидации остатков сырья, материалов, готовой продукции, основных средств, а также возврату кредитов и займов и исполнению иных обязательства по состоянию на конец проекта.

Процессные модели описывают отдельный процесс, комплекс взаимосвязанных процессов или деятельность организации в целом за определенный период времени. Такой период обычно охватывает один или несколько последовательных процессных циклов, но далеко не всегда привязан к жизненному циклу организации или срокам начала и окончания проекта. В связи с этим процессные модели часто требуют учета остатков на начало и формирование остатков на конец горизонта (периода) финансово-экономического моделирования.

Детерминированные модели оперируют с цифрами и алгоритмами, однозначно определенными на уровне исходных данных или архитектуры финансово-экономической модели. Именно с такими моделями мы сталкиваемся в подавляющем большинстве случаев, а все элементы неопределенности разрешаются в ручном режиме на уровне проектирования модели либо подготовки и обоснования исходных данных.

Стохастические модели могут работать исходными данными, значения которых определяются случайным образом или с учетом заданного вероятностного распределения. То же самое касается и некоторых расчетных алгоритмов.

Модели взаимодействия экономических субъектов применяются на уровне отраслевого и регуляторного моделирования. В простейшем случае это не более чем агрегация информации о результатах деятельности участников отрасли или объектов государственного регулирования. В более сложных случаях — это еще и моделирование краткосрочных или долгосрочных сценариев взаимодействия условно самостоятельных экономических субъектов. Здесь могут применяться самые разные математические теории и методы — от элементов теории игр и простейшего стохастического моделирования до нейронных сетей и других сложных математических методов.

Цифровой двойник — это математическая модель, часто уже не только финансово-экономическая, в максимальной степени имитирующая и прогнозирующая деятельность организации, проекта или отрасли. Такая модель может быть интегрирована со всевозможными корпоративными ERP и PLM системами, системами прогнозной аналитики и другими информационными системами, а также, как и в случае со стохастическими моделями, задействовать самые разные инструменты и методы математического анализа.

Подводя итог, необходимо отметить, что на практике финансово-экономические модели могут одновременно обладать признаками и характеристиками различных, в том числе противопоставляемых, видов моделей. Это могут быть, например, модели типа «план/факт» или модели крупных компаний, объединяющих элементы операционной, инвестиционной и финансовой деятельности, а также проектную и процессную составляющие.