Técnicas para mejorar la precisión del modelo financiero ascendente

Introducción

A menudo se utiliza un modelo financiero ascendente para proporcionar pronósticos financieros prospectivos y evaluar el valor económico de una empresa. El modelo normalmente consta de un estado de resultados, un balance general y un estado de flujo de efectivo que pronostica estas métricas financieras en el futuro. La precisión de estos modelos financieros depende de una amplia gama de supuestos y estimaciones que deben evaluarse de cerca. Esta publicación de blog busca brindar una descripción general de las técnicas para mejorar la precisión de los modelos financieros ascendentes.

Definición de modelo financiero ascendente

Un modelo financiero ascendente se utiliza como herramienta para predecir el desempeño financiero futuro de una empresa. Se utiliza para pronosticar ingresos, costos, flujos de efectivo y métricas del balance en el futuro. Por lo general, se basa en suposiciones y estimaciones basadas en datos históricos y tendencias de la industria. También se puede utilizar para evaluar el valor económico de un negocio o proyecto.

Descripción general de la precisión del modelo financiero

La precisión del modelo financiero es la medida de qué tan estrechamente coinciden los resultados del modelo financiero con lo que realmente sucede en el futuro. La precisión de un modelo financiero depende en gran medida de los supuestos y estimaciones utilizados por el analista. Es importante que el analista pueda identificar posibles fuentes de error y varianza para mejorar la precisión del modelo. Por ejemplo, si un analista está modelando el costo de los bienes vendidos, debe considerar factores como la inflación, las presiones competitivas y las tendencias del mercado.

Propósito de la publicación del blog

Esta publicación de blog analizará técnicas para mejorar la precisión de los modelos financieros ascendentes. Se centrará en los diversos factores que deben considerarse al construir y evaluar la precisión del modelo. La publicación proporcionará una descripción general de las estrategias clave y las mejores prácticas que deben utilizarse para garantizar la precisión y confiabilidad del modelo. El objetivo es ayudar a los analistas a construir modelos sólidos y confiables que puedan usarse para predecir el desempeño financiero futuro.

Conclusiones clave

• Comprender la definición de modelo financiero ascendente
• Evaluar con qué precisión el modelo financiero puede predecir resultados futuros.
• Comprender por qué las suposiciones y estimaciones son importantes para mejorar la precisión
• Aprenda estrategias para mejorar la precisión de un modelo financiero ascendente
• Implementar mejores prácticas al construir y evaluar modelos financieros.

Técnicas para mejorar la precisión del modelo financiero ascendente

Utilice diseño basado en plantillas

El uso de plantillas facilita la vida a los contables y analistas de datos, ya que toda la información necesaria es fácilmente accesible y comprensible. Mediante el uso de una plantilla, el proceso de ingreso de datos se puede simplificar y organizar de una manera que sea fácil de interpretar. Esto ayuda a reducir las posibilidades de escribir datos inexactos y elimina cualquier actividad redundante que se requiera al ingresar datos financieros en un modelo financiero ascendente. Al hacer que el proceso sea menos propenso a errores, la precisión del modelo se puede mejorar significativamente.

Establecer prácticas de validación de datos

La validación de datos es el proceso de garantizar que solo se ingresen datos válidos y razonables en el modelo financiero ascendente. Esto se hace estableciendo reglas y parámetros que deben cumplirse antes de que un conjunto de datos pueda considerarse válido. Un ejemplo de esto es exigir que todas las entradas numéricas estén dentro de un rango establecido. Además, ciertos campos también deberían ser obligatorios para evitar ingresar datos incompletos en el modelo. Mediante el uso de técnicas de validación de datos, se puede mejorar significativamente la precisión e integridad de los datos ingresados ​​en el modelo financiero ascendente.

Utilizar la automatización

La automatización es quizás la forma más eficaz de mejorar la precisión del proceso de entrada de datos. La automatización se puede utilizar para capturar automáticamente datos de los sistemas de origen e ingresarlos en el modelo. Esto elimina la necesidad de ingresar datos manualmente, lo que puede ser propenso a errores debido a errores tipográficos y entradas incorrectas. La automatización también reduce el tiempo necesario para ingresar datos, ya que el proceso de automatización se puede ejecutar con frecuencia.

• La automatización ayuda a reducir los errores al eliminar la necesidad de ingresar datos manualmente
• La automatización elimina la necesidad de que los usuarios ingresen repetidamente los mismos datos
• La entrada de datos automatizada proporciona mayor precisión que las entradas manuales
• La automatización reduce el tiempo que lleva ingresar datos y mejora la precisión general de los datos.

Aumento de la flexibilidad del modelo

Cuando se busca mejorar la precisión de los modelos financieros ascendentes, es importante considerar cómo se puede aumentar la flexibilidad del modelo. Hay dos métodos clave para ayudar a aumentar la flexibilidad del modelo: realizar análisis de sensibilidad y construir un modelo dinámico.

Realizar análisis de sensibilidad

El análisis de sensibilidad examina cómo cambian los resultados de un modelo cuando varían los valores de sus variables independientes. Es una herramienta útil cuando se busca determinar el efecto que los cambios en los supuestos pueden tener en el resultado de un modelo. Al utilizar el análisis de sensibilidad, se puede identificar y abordar cualquier riesgo o incertidumbre en el modelo financiero. Esto es especialmente importante a la hora de tomar decisiones relacionadas con inversiones, ya que garantiza que el modelo tenga en cuenta cualquier cambio potencial que pueda ocurrir en el futuro.

Construyendo un modelo dinámico

Un modelo dinámico es aquel que puede adaptarse y cambiar para reflejar cambios en los supuestos subyacentes. Esto es importante para los modelos financieros ascendentes que se basan en proyecciones futuras, ya que el modelo debe poder ajustarse para realizar proyecciones precisas. Al utilizar un modelo dinámico, cualquier cambio en los supuestos se puede incorporar rápidamente al modelo, garantizando que sus resultados sigan siendo precisos. Además, un modelo dinámico también permite un examen más detallado de los datos, ya que se pueden rastrear los cambios en los supuestos y se puede observar cualquier cambio en los resultados del modelo.

En general, aumentar la flexibilidad de un modelo financiero ascendente es esencial para que siga siendo preciso y produzca resultados confiables. Realizar análisis de sensibilidad y crear un modelo dinámico son dos métodos clave que se pueden utilizar para aumentar la flexibilidad del modelo, lo que permite obtener resultados más precisos y confiables.

Modelos aceptables en lugar de perfectos

Cuando se trabaja para crear un modelo financiero ascendente, el objetivo principal debe ser la precisión, pero también es importante aceptar que los modelos rara vez son perfectos y que es inevitable cierto grado de error. Dicho esto, hay pasos que se pueden tomar para garantizar que el modelo sea lo más preciso posible, lo que permitirá una mejor toma de decisiones basada en la información que produce el modelo.

Centrarse en los impulsores clave del modelo

La mejor manera de empezar a mejorar la precisión de un modelo financiero ascendente es identificar y centrarse en los factores clave del resultado final. Esto ayuda a garantizar que el modelo sea completo y capaz de capturar las piezas más importantes que informarán el análisis. Tener una comprensión clara de los factores clave proporciona una mejor indicación de la precisión del modelo subyacente.

Por ejemplo, si el modelo se utiliza para pronosticar ingresos, un factor clave del modelo puede ser el precio promedio de los bienes vendidos. Es fundamental prestar atención a este factor y utilizar la información más actualizada para fundamentar el modelo. Las entradas utilizadas para crear esta parte del modelo afectarán naturalmente su precisión.

Supuestos razonables según sea necesario

En ocasiones, será necesario hacer suposiciones para completar el modelo financiero ascendente. Estos supuestos son una fuente de error que puede minimizarse mediante el uso de supuestos razonables. Por ejemplo, si se desconocen factores como el precio, la tasa de inflación o el tipo de cambio, es importante encontrar la estimación más razonable antes de introducirla en el modelo.

También es importante documentar cada suposición que se hizo y por qué se eligió. Este conocimiento es fundamental para permitir la trazabilidad del modelo, permitir a los usuarios revisar las suposiciones y detectar cualquier error o posible ajuste. Mantener un registro claro de todas las suposiciones ayuda a garantizar la transparencia y precisión cuando se trabaja con un modelo financiero ascendente.

Diseño y formato

El modelado financiero es una parte importante de las finanzas corporativas y requiere atención al detalle para garantizar una precisión adecuada. Para ayudar a garantizar un alto nivel de precisión, existen ciertas técnicas de diseño y formato que se pueden adoptar. Estas técnicas ayudan a garantizar que el modelo esté organizado visualmente y facilitan la localización de errores y el desglose rápidamente de las cifras y los cálculos clave.

Adoptar un formato estándar

Es importante adoptar un formato estandarizado para todo el modelo financiero. Esto debería incluir la alineación de columnas, espacios y fuentes para cada entrada y salida, lo que ayudará a optimizar el modelo. Además de esto, debe incluir una documentación completa que explique cualquier suposición o parámetro adicional utilizado en una celda específica del modelo. Esto ayudará a los lectores a identificar y comprender rápidamente el propósito de los componentes clave.

Usar formato condicional apropiado

El formato condicional también se puede utilizar para ayudar a mejorar la precisión del modelo. Esta técnica resalta los valores que se encuentran dentro de los límites superior o inferior de rangos especificados. Esto ayudará a proporcionar una representación visual para resaltar fácilmente cualquier entrada o salida que pueda no contener el valor correcto. Debe utilizarse con prudencia y adaptarse a los requisitos específicos del modelo.

• Se pueden utilizar fuentes y colores para diferenciar las entradas de las salidas.
• Resalte las celdas basadas en fórmulas.
• Especifique formato condicional para una precisión y transparencia óptimas.
• Utilice gamas de colores para valores positivos, negativos y neutros.

Crear modelos de verificación cruzada

Un método utilizado para garantizar la precisión de un modelo financiero ascendente es crear un modelo de verificación cruzada. Un modelo de verificación cruzada implica incorporar fuentes de datos o puntos de datos adicionales para validar los resultados del modelo base. Cuando se hacen correctamente, los modelos de verificación cruzada pueden proporcionar precisión y explicabilidad adicionales al modelo financiero ascendente.

Utilizando comparaciones de modelos

Una técnica para incorporar un modelo de verificación cruzada es utilizar una comparación lado a lado entre dos modelos. Esta comparación debe incluir tanto las entradas como las salidas de cada modelo. La comparación identificará diferencias entre los dos modelos, que luego podrán inspeccionarse para verificar su precisión y explicabilidad. Por ejemplo, si los dos modelos tienen resultados diferentes para una entrada en particular, esto puede indicar una inexactitud en uno de los modelos.

Aprovechando las fuentes de datos

Otra técnica para incorporar un modelo de verificación cruzada es aprovechar fuentes de datos adicionales. Estos datos pueden provenir de fuentes externas, como informes de empresas públicas o informes de la industria. Alternativamente, los datos pueden provenir de fuentes internas como simulaciones y encuestas. Luego, estos datos pueden incorporarse al modelo de verificación cruzada y compararse con el modelo financiero ascendente original para garantizar la precisión.

Reducir los errores de ida y vuelta

Una última técnica para incorporar un modelo de verificación cruzada es utilizarlo para identificar y reducir los errores de ida y vuelta en el modelo financiero ascendente original. Los errores de ida y vuelta ocurren cuando se cambia una entrada del modelo, lo que luego afecta una salida, que luego afecta la misma entrada. Estos tipos de errores pueden ser difíciles de identificar en un modelo financiero ascendente, pero al incorporar un modelo de verificación cruzada que tenga los mismos datos, puede ser más fácil ver cuándo ocurre un caso de este tipo.

La creación de modelos de verificación cruzada es una técnica eficaz para garantizar la precisión de un modelo financiero ascendente. Al utilizar comparaciones de modelos, aprovechar fuentes de datos adicionales y reducir los errores de ida y vuelta, las organizaciones pueden aumentar la precisión y explicabilidad del modelo. Esto ayuda a reducir los riesgos potenciales y aumentar la confianza en la precisión del modelo financiero.

Conclusión

Los modelos financieros ascendentes son poderosas herramientas de pronóstico que, cuando se usan correctamente, pueden proporcionar información útil sobre el desempeño financiero de una empresa. Sin embargo, para garantizar que los resultados de un modelo sean lo más precisos posible, se pueden emplear una variedad de técnicas para mejorar la precisión de los modelos financieros ascendentes. En esta publicación, hemos explorado estas técnicas, incluido el uso de auditoría de puntos de datos, análisis de escenarios, simulación de Monte Carlo y análisis de sensibilidad.

Al comprender estas técnicas de mejora de la precisión de los modelos, las empresas pueden garantizar que sus modelos financieros ascendentes sean lo más precisos posible. Es fundamental mejorar la precisión del modelo, ya que aumenta la confianza que las empresas pueden tener en los resultados de sus modelos y les permite tomar decisiones más informadas sobre sus finanzas futuras.