Introducción
Los modelos financieros complejos son una herramienta útil para que individuos u organizaciones tomen decisiones que tienen implicaciones financieras. Crean un marco para analizar datos analíticamente o evaluar proyecciones y tendencias. Estos modelos se pueden utilizar para predecir si una inversión proporcionará rendimientos positivos, analizar adecuadamente los costos y beneficios de diferentes escenarios y planificar estratégicamente para el futuro.
Usar Excel como base para modelos financieros complejos puede ser un proceso difícil y que requiere mucho tiempo. Excel tiene varias limitaciones que dificultan la creación y el mantenimiento precisos de modelos complejos. Por ejemplo, es posible que el software y las fórmulas de Excel no puedan capturar adecuadamente la complejidad de los escenarios financieros, la base de datos puede ser propensa a errores y la manipulación manual de datos puede introducir riesgos de errores humanos.
Aptitud para la construcción de modelos
La construcción de modelos requiere mucho cuidado y atención al detalle. El modelador debe tener ciertas aptitudes para construir y mantener modelos financieros precisos y confiables. Los modeladores deben poseer un ojo agudo para notar patrones comunes e información abstracta sin perder detalles. A continuación se presentan las dos características cruciales de un gran modelador.
Características necesarias del modelador
- Análisis de datos: el modelador debe tener la capacidad de interpretar, analizar y sacar conclusiones de esos datos. Los datos deben organizarse de forma estructurada y deben representar con precisión patrones y tendencias en los datos.
- Codificación y secuencias de comandos: para crear sistemas y bases de datos complicados, los modeladores deben poseer habilidades en codificación y secuencias de comandos, especialmente con lenguajes como Python y R. Deben tener la capacidad de escribir consultas complejas de manera eficiente y crear procesos excelentes con secuencias de comandos y código.
Se requiere aprendizaje continuo
El modelista debe tener una necesidad constante de actualizar sus habilidades. Una vez completado el modelo, el analista debe garantizar la confiabilidad del modelo monitoreándolo y mejorándolo de manera efectiva. Deben mantenerse actualizados sobre las tendencias, regulaciones y certificaciones actuales para la construcción de modelos. Los modeladores necesitan aprender continuamente nuevas técnicas, herramientas técnicas y matices de la industria.
Alternativas a Excel
Los modelos financieros son cruciales para tomar decisiones comerciales acertadas. Sin una representación clara de los datos y un marco para explorar diferentes escenarios, la toma de decisiones eficiente y efectiva puede convertirse en un desafío. Pero Excel, si bien es una herramienta útil, no es la única opción cuando se trata de desarrollar modelos financieros. Existe una variedad de programas de software comerciales y plataformas de código abierto, así como lenguajes de programación disponibles para construir modelos financieros complejos. Exploremos algunas de estas alternativas.
Programas de software
Los programas de software comerciales son una excelente opción para quienes buscan crear y construir rápidamente un modelo financiero funcional para su análisis. Programas como Oracle Crystal Ball, VaR Professional y SAP Predictive Analysis proporcionan herramientas integrales y completas que permiten a los usuarios crear estos modelos y analizarlos. Los programas vienen con interfaces gráficas de usuario fáciles de usar, proporcionan funciones integradas y tienen el potencial de permitir a los usuarios integrar fácilmente conocimientos de otras grandes fuentes de datos.
Plataformas de código abierto
Las plataformas de código abierto son una excelente opción para quienes buscan simplemente crear un modelo financiero y evitar gastar en herramientas de software comerciales. Existe una amplia gama de plataformas de código abierto, como Python y R, disponibles para explorar y utilizar para diseñar un modelo financiero y analizar los resultados. Aunque estas plataformas pueden requerir una cierta curva de aprendizaje para que los usuarios se vuelvan competentes, el acceso gratuito y la gran cantidad de recursos en línea hacen que el proceso de aprendizaje sea fluido.
Lenguajes de programación
Los lenguajes de programación ofrecen más poder para personalizar un modelo financiero y ajustarlo a un nivel más granular. Los lenguajes informáticos como C++ y Java se utilizan ampliamente para crear y probar una amplia gama de modelos. Además, el uso de lenguajes como SQL y SPSS permite a los usuarios extraer datos de diversas fuentes para crear un conjunto de datos más grande y guiar al desarrollador en el diseño de un modelo más sofisticado.
Estrategias de construcción
Una estrategia eficaz para construir modelos financieros complejos sin Excel debe considerar cuatro enfoques principales: filosofía de diseño, integridad de los datos, documentación y limitaciones de alcance.
Filosofía de diseño
Al crear modelos financieros complejos sin el uso de Excel, es importante considerar las filosofías de diseño que definirán el modelo. Se deben tener en cuenta los pros y los contras de las diferentes tácticas, por ejemplo, si es más adecuado un enfoque de arriba hacia abajo o de abajo hacia arriba. También se deben considerar cuestiones importantes como qué fuentes de información se deben utilizar, qué tan confiables son las fuentes y qué suposiciones se deben hacer.
Integridad de los datos
La integridad de los datos es clave al crear modelos financieros complejos sin Excel. Se debe tener cuidado para garantizar que todos los datos se recopilen de fuentes confiables y confiables. Además, la robustez y precisión del modelo siempre deben mantenerse a un alto nivel. Se debe implementar un control de calidad y verificar periódicamente la exactitud de los datos existentes.
Documentación
Un buen modelo es aquel que no sólo es preciso, sino que también está bien documentado. La documentación debe abarcar cómo se construye el modelo, cómo funciona y cuáles serán los resultados. Esto puede incluir detalles técnicos, como fórmulas apropiadas, así como cualquier suposición que se haya hecho al crear el modelo. Toda la documentación debe mantenerse organizada y actualizada cuando se implementen cambios.
Limitaciones de alcance
Al crear modelos financieros sin Excel, es importante considerar las limitaciones del alcance del modelo. ¿Cuáles son los límites del modelo? ¿Qué condiciones se están analizando? ¿Qué escenarios se incluirán? Establecer límites al alcance del modelo ayuda a garantizar que los resultados sean significativos y valiosos.
Interfaces de usuario
Cuando los usuarios crean modelos financieros complejos en programas distintos de Excel, las interfaces de usuario deben ser sencillas y fáciles de usar. La interfaz de usuario puede hacer o deshacer un modelo, sin importar cuán avanzado sea el sistema subyacente. El diseño de la interfaz de usuario debe centrarse en la eficiencia y la facilidad de uso.
Facilidad de uso
La interfaz de usuario debe permitir al usuario encontrar rápidamente las funciones que necesita, sin tener que pasar mucho tiempo buscando herramientas y funciones. Los usuarios deberían poder acceder fácilmente a las funciones más importantes, sin perderse en una estructura de menú compleja o en múltiples ventanas. La interfaz debe ser intuitiva y fácil de usar, y las instrucciones necesarias deben aparecer de forma discreta.
Eficiencia
Las interfaces de usuario también deben diseñarse para permitir a los usuarios navegar por el sistema de forma rápida y eficiente. Esto se puede lograr mediante una combinación de menús bien pensados y atajos de teclado, que permiten a los usuarios acceder a las funciones que necesitan de forma rápida y sencilla. Además, las funciones deberían permitir a los usuarios acceder a los datos y la información que necesitan sin tener que realizar consultas complejas o visitar varias pantallas.
Prueba de modelos financieros complejos
El modelado financiero es una herramienta importante para que cualquier organización comprenda las relaciones entre ingresos y gastos, así como cómo los diferentes escenarios pueden afectar el resultado final. Sin embargo, la elaboración de modelos financieros complejos puede ser un desafío. Sin Excel, ¿cómo deberían las organizaciones realizar las pruebas necesarias para garantizar la precisión del modelo? Examinaremos tanto las pruebas unitarias como las pruebas de sistemas como dos enfoques para probar modelos financieros complejos.
Examen de la unidad
Las pruebas unitarias son un componente necesario para garantizar la precisión. Las pruebas unitarias implican verificar el comportamiento de las partes que componen el todo. Por ejemplo, si se construye un modelo financiero que predice los ingresos durante los próximos cinco años, los ingresos de cada año deben probarse por separado. Las pruebas unitarias ayudan a detectar errores de forma temprana, tan pronto como se introducen.
Como tal, las pruebas unitarias se pueden utilizar esencialmente para desglosar los componentes del modelo financiero, para probar que cada componente funciona correctamente de forma aislada. Esto podría significar probar que las fórmulas utilizadas para calcular los ingresos, gastos y ganancias sean correctas y produzcan los valores correctos, o que se hayan ingresado los supuestos correctos. Esta es una forma eficaz de garantizar que el modelo produzca resultados precisos.
Pruebas del sistema
Un aspecto que a menudo se pasa por alto al probar un modelo financiero es la prueba del sistema. Las pruebas del sistema implican la prueba individual de todos los componentes dentro del modelo, incluido el movimiento de datos entre diferentes hojas y la vinculación del modelo a una nueva base de datos. También se pueden utilizar pruebas del sistema para confirmar que los datos se ingresan en la hoja correcta o para garantizar que la información se pueda extraer como se desee.
Las pruebas del sistema también se pueden utilizar para verificar la precisión del modelo financiero final. Este tipo de prueba es esencial para garantizar que el modelo funcione correctamente y produzca el resultado deseado. También se puede utilizar para comparar el resultado esperado con el resultado real y detectar cualquier discrepancia.
En general, probar un modelo financiero sin Excel presenta su propio conjunto de desafíos. Sin embargo, con el nivel adecuado de pruebas, estos desafíos se pueden superar. La prueba de un modelo financiero sin Excel se puede dividir en dos partes: prueba unitaria y prueba del sistema. Estos dos enfoques se pueden utilizar para verificar la precisión del modelo y garantizar que todos los componentes funcionen correctamente.
Conclusión
Crear modelos financieros complejos sin Excel puede ser una tarea desalentadora para los analistas, pero trae consigo numerosos beneficios. Los modelos de Excel, a pesar de todos sus beneficios, tienen una escalabilidad y complejidad limitadas, y cualquier modelo financiero que supere estos límites se puede realizar mejor en un lenguaje de software alternativo. En este artículo se analizan algunos de los beneficios clave de crear modelos financieros complejos fuera de Excel.
Uno de los beneficios clave de crear modelos financieros complejos sin Excel es que abre la posibilidad de encontrar formas más creativas de encontrar soluciones a problemas financieros complejos. Con algoritmos y lenguajes de software más especializados, los problemas complejos de modelización financiera se pueden resolver de forma más rápida y precisa. La mayor escalabilidad y capacidad para integrar diferentes conjuntos de datos también suponen un beneficio considerable para cualquier analista.
El uso de codificación tradicional como Python y R también trae consigo algunas ventajas específicas. La capacidad de crear rápidamente un prototipo de un modelo y experimentar con parámetros se logra mucho más fácilmente con Python y R que con Excel, lo que permite al analista llegar rápidamente a una mejor solución. No solo esto, estos lenguajes ahora están mucho mejor integrados con la mayoría del software de análisis y procesamiento de datos, lo que permite una integración de datos más sencilla.
Por último, la creación de modelos financieros complejos con lenguajes de software alternativos puede liberar todo el potencial del análisis financiero, brindando mayor conocimiento y optimización de los recursos. Al adoptar este cambio en los modelos financieros, los departamentos financieros pueden incentivar una mayor innovación y eficiencia, y prepararse para un panorama financiero que cambia rápidamente.
Lectura adicional recomendada
- Python para finanzas: obtenga análisis financieros, segunda edición, Yuxing Yan
- Modelado financiero con R: implementación de modelos cuantitativos con R, Max Schireson
- Análisis de inversión computacional con R, Matthew Krause
- Modelado financiero en R: creación de aplicaciones del mundo real con ciencia de datos, Max Skudlik
- Análisis financiero con Python: conceptos avanzados para el trading de algoritmos, Juan Antonio Calle
- Modelado financiero en Python: uso del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para el comercio de algoritmos, Harshvardhan Iyer