Финансовое моделирование в Excel

Дмитрий Жаров

Финансовое моделирование в Excel

Издано при содействии ООО ФК «ОТКРЫТИЕ»

Редактор С. Кривошеин

Технический редактор Н. Лисицына

Корректор Е. Аксенова

Компьютерная верстка А. Фоминов

Художник обложки А. Мищенко

© Жаров Д.О., 2008

© ООО «Альпина Бизнес Букс», 2008

© Электронное издание. ООО «Альпина Паблишер», 2012

Жаров Д.

Финансовое моделирование в Excel / Дмитрий Жаров. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2008.

ISBN 978-5-9614-2461-4

Все права защищены. Никакая часть электронного экземпляра этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет и в корпоративных сетях, для частного и публичного использования без письменного разрешения владельца авторских прав.

Моим родителям

Предисловие

В мире есть немало хороших книг по финансовым дисциплинам. В России же, к сожалению, их до сих пор недостаточно даже с учетом переводных изданий.

И все же нехватка качественной финансово-экономической литературы, которая была особенно заметна в 1990-е годы, сегодня постепенно восполняется трудами российских экономистов. Книга, которую вы держите в руках, – хорошее тому подтверждение.

С людьми, профессионально владеющими своим предметом, всегда приятно общаться – пусть даже и посредством чтения их книг. Дмитрий Жаров своим предметом владеет безукоризненно. Автор хорошо знает и понимает то, о чем пишет, поскольку рассуждает не об отвлеченных предметах, а о тех знаниях и опыте, которые были получены в реальной работе. Кроме того, он опирается на солидную образовательную базу, включая полученную в США степень MBA. Фактическая ценность материала книги подкрепляется и умением автора легко и доступно его изложить.

У книги «Финансовое моделирование в Excel» немало и других достоинств, которые, по моему убеждению, читатели обязательно оценят. От детального описания создания моделей автор переходит к анализу «большой картинки» – роли моделирования в практической работе финансиста. Он словно берет читателя за руку и проводит его кратчайшим курсом к цели, предупреждая о любых возможных проблемах и трудностях финансового моделирования. Такие переходы от общего к частному и наоборот помогают не только усвоить значение мелких деталей, но и дать общее понимание экономической природы описываемых явлений.

Еще одним важным достоинством книги является то, что она не фокусируется лишь на теме построения моделей. Она охватывает целый спектр смежных экономических и деловых дисциплин: бухгалтерский учет, анализ бизнес-процессов, финансы и т. д. Иными словами, название книги по большому счету далеко не полностью отражает все многообразие ее содержания! Автор не ограничивается описанием простого моделирования и раскрывает сущность таких сложных финансовых категорий, мало знакомых отечественному читателю, как, например, консолидация отчетности, причем делает это профессионально и, что немаловажно, доступно. Причиной тому послужило не желание автора блеснуть эрудицией, а необходимость, ибо мастерство создания моделей заключается не только в виртуозном владении электронными таблицами, но и в понимании того, что и почему должно делаться именно так, а не иначе.

Будучи профессионалом-практиком, автор точно знает, какими инструментами и в каком объеме необходимо владеть для грамотного финансового моделирования. В книге нет пустословных рассуждений – в ней собраны знания из нескольких областей экономики, что делает ее незаменимым пособием именно для практиков!

Пожалуй, самым большим плюсом книги является то, что она не только учит, но и заставляет думать: для многих проблем предлагается несколько вариантов решения с описанием всех достоинств и недостатков этих решений, что дает читателям возможность сделать свой собственный вывод по каждому из рассматриваемых вопросов. Думаю, автор сознательно пошел на то, чтобы книга выглядела не как учебник с одной «единственно правильной» моделью. Она скорее предстает руководством по логике построения составных частей моделей, а уж выбор количества и степени сложности этих частей остается за читателем.

Не навязывая готовых шаблонов, «Финансовое моделирование в Excel» объясняет причины и последовательность тех или иных шагов, логику, которой следует руководствоваться. Эта книга – не простой набор схем, методов и подходов, а приглашение к совместному обсуждению, поиску решения, сотворчеству. Она отвечает не только на вопрос «как моделировать», но и «как моделировать эффективно», а также «зачем моделировать именно так, а не иначе». Более того, на основе реальных ситуаций автор наглядно показывает, как такие навыки могут и должны применяться на практике.

Дмитрий Жаров задал стандарт написания пособия для специалистов в области финансового моделирования, на который, вне всякого сомнения, будут равняться все последующие авторы, пишущие на эту тему.

Желаю автору и всем читателям побольше новых, хороших и полезных книг.

Михаил Сухобок,Старший Управляющий директорООО ФК «Открытие»

Введение

Мысль написать данное пособие возникла давно, после того как я довольно длительное время провел за созданием финансовых моделей в Excel. В процессе работы приходилось сталкиваться с моделями, созданными коллегами-финансистами, и эти модели подчас казались или неубедительными, или не слишком профессиональными. В итоге я пришел к выводу, что накопленный мною опыт финансового моделирования непременно будет интересен и полезен моим коллегам.

Несмотря на обилие книг на рынке финансовой литературы, ни одно из представленных там изданий не отвечает критериям, которые используешь при выборе помощника в практической работе. Эта ситуация имеет место и при поиске книг по созданию моделей в Excel. Часто бывало, что, открыв многостраничный том, я вдруг видел, что половина книги посвящена математическим моделям оптимального распределения ресурсов, расчету площади круга и т. п. Какими бы интересными ни были эти вопросы, ни я, ни большинство финансистов никак не касаемся их в ежедневной работе. Поэтому многое приходилось постигать на практике самому или с помощью коллег.

Иными словами, я написал книгу, которой несколько лет назад мне не хватало самому. Найди я нечто подобное тогда, сколько времени и сил удалось бы сэкономить! Впрочем, отсутствие полезных пособий помогло накопить собственный опыт, и это дает мне уверенность, что книга будет полезна тем собратьям по цеху, кто этот путь еще не прошел. Надеюсь, что она поможет им найти ответы на многие вопросы, сбережет время и станет еще одной ступенью на пути к дальнейшему профессиональному росту.

Кому адресована эта книга? Если вам регулярно приходится заниматься прогнозной финансовой отчетностью (для целей оценки, или управления оборотным капиталом), если вы понимаете финансы предприятия, основы бухгалтерского учета и налогообложения, хорошо знакомы с приложением Excel (это чрезвычайно важная оговорка, поскольку данная книга – не учебник по работе в Excel!), но при этом у вас возникают вопросы о том, как лучше написать модель, как сделать ее удобной в работе и превратить в реальный инструмент для принятия решений, значит, вы тот, для которого написана эта книга.

Работать проще, когда не приходится разгадывать «нетривиальную» логику, заложенную в модель коллегой, когда язык таблиц и расчетов, а также его представление понятны всем. Чем больше людей будет одинаково артикулировать свои финансовые гипотезы и расчеты, тем больше у них останется времени на обсуждение действительно важных деталей сделок. Книга наверняка поможет людям, не слишком хорошо знакомым с моделированием, и что-то полезное для себя найдут в ней даже опытные специалисты.

Еще раз стоит отметить, что данная книга является практическим пособием и ни в коей мере не претендует на полный и всесторонний охват всех вопросов, так или иначе связанных с финансовым моделированием. Я не даю инструкций о том, как шаг за шагом (точнее, ячейка за ячейкой) строить одну модель и с ней идти по жизни дальше. Прочитав книгу, вы сможете построить модель с «прозрачной» логикой, которая по крайней мере не будет выглядеть устрашающей для других пользователей.

Кроме того, я предлагаю максимально полный, на мой взгляд, набор альтернативных способов прогнозировать данные, связывать между собой, прописывать «движок» модели и пр. Иначе говоря, я рассказываю о различных способах изготовления кирпичей, из которых складывается любая модель финансовой отчетности. Какие из них понадобятся, в каком количестве, какого размера и формы – решать вам в зависимости от конкретных задач.

Акцент в книге сделан на три важнейшие составляющие моделирования и прогнозирования: а) на понимание лежащей в основе бизнес-процессов экономической логики, которую необходимо перенести в модель; б) на понимание того, как экономика укладывается в формы бухгалтерской отчетности и в) непосредственно на механику моделей (о которой вообще мало пишется), программирующих экономику и бухгалтерию из двух предыдущих пунктов. В этом смысле на рынке пока не присутствует никакого иного пособия, подобного предлагаемой книге по охвату.

Обращаю внимание читателей, что группы понятий лист/страница, столбец/колонка, рабочая книга/файл/модель, прибыль/маржа, рентабельность/маржа используются как синонимы и почти всегда полностью заменяют друг друга – это будет понятно из контекста.

Часть I

Начало

Общий обзор финансовых моделей

Финансовыми моделями называют самые разные вещи в зависимости от специализации «моделиста». Профессионалам в области управленческого учета интересно посчитать себестоимость и варианты ее изменения, построить прогнозный баланс, оценить отклонения. Тех, кто занимается казначейскими вопросами, интересуют потребности в финансировании кассовых разрывов, расчеты риска (VaR). Те, кто торгует опционами, считают стоимость опционов в зависимости от изменений их сроков, волатильности стоимости актива и т. д. В Excel можно моделировать макроэкономические взаимосвязи, бизнес-задачи (основанные на теории игр, теории массового обслуживания/очередей, теории Маркова, линейном программировании) и многое другое.

Теперь посмотрим на ситуацию с прикладной точки зрения. Перед вами стоит задача спрогнозировать работу предприятия на несколько периодов вперед при таком-то наборе вводных параметров. Спрогнозировать – значит сказать, какая будет выручка, какие будут промежуточные метрики (EBITDA, EBIT), какой будет чистая прибыль. Одновременно надо учитывать, что вместе с ростом выручки будет расти потребность в оборотном капитале, и не забыть, что рост выручки почти всегда предполагает вложения в основные средства.

«…Так, с чего начнем?.. Пожалуй, с выручки. Ах да, ведь надо еще учесть, что наша фирма планирует постепенно ужесточить кредитную политику. И не забыть учесть выплаты по кредитам. Кстати, в следующем году должен вернуться долгосрочный заем, предоставленный “дочке”. Интересно, придется ли брать кредиты или обойдемся так? М-да, все по отдельности понятно, а вот как теперь увязать это в единое целое? Так, вроде все увязал, ничего не забыл… вот только баланс не сходится, придется кредитами регулировать. Ой, теперь в другую сторону не сходится! Уменьшу-ка я собственный капитал – вроде все сошлось. Но теперь непонятно, откуда берется этот самый собственный капитал – он уже утратил всякую связь с реальностью из-за правок и подгонок!.. А если я здесь немного изменю параметр, то все начинать сначала?»

Примерно таков ход мыслей человека, столкнувшегося с необходимостью смоделировать финансовый прогноз. Знакомая ситуация? Если так, то вы купили эту книгу вовремя. В ней как раз идет речь о том, как строить модели так, чтобы сохранялась бизнес-логика и при этом все сходилось без подгонок.

Сразу хотим предостеречь: не пытайтесь превратить Excel во всемогущий инструмент обработки и хранения данных! В моей практике встречались ситуацию, когда Excel был явно не по назначению перегружен. В одном случае это приложение использовалось как инструмент бюджетирования в крупной компании, занимающейся оптовыми продажами большого ассортимента товаров. В таблицу при этом вносились плановые данные по закупкам, логистике и продажам по очень многим позициям, потом на базе этого считалась общая прогнозная прибыль по компании и ее соответствие плану. Модель «весила» больше 150 мегабайт (не считая кучи вспомогательных моделей), создавалась по кускам и поддерживалась разными людьми, с периодичностью раз в квартал эти куски сшивались в единое целое. Модель работала не очень устойчиво, периодически в ней что-нибудь «падало». Компания продавала продукцию широчайшего ассортимента, и эта модель больше походила на базу данных, которую приспособили под решение финансовых функций.

Второй случай, еще более показательный, имел место в одной американской компании, где довелось работать автору этой книги. Модель размером 280 мегабайт хранилась по кускам на четырех серверах и должна была при этом как-то работать. Создавал ее один человек более года. По словам очевидцев, этим подвижником-одиночкой была проделана колоссальная работа! Модель была уже почти готова, как вдруг рассыпалась на куски. Здравый смысл подсказывает такую логику катастрофы «пикирующего моделиста»: сначала отказал один из серверов, на котором хранился важный кусок модели, из-за этого перестали работать другие куски – и так далее. Несмотря на то, что компания весьма успешно работала как раз в области IT, никто так и не сумел восстановить это «произведение искусства».

Мораль этих «басен» такова, что не следует пытаться выжать из Excel несвойственные ему вещи. Если вы моделируете деятельность большой компании, используете сложную логику (следовательно, и сложные формулы), если ваша модель подразумевает использование ее в качестве некого аналога ERP (т. е. базы данных), то лучшее, что вы можете сделать, – создать в Excel прототип модели описательного типа, который станет наглядным техническим заданием для программистов. Масштабные задачи должны решаться с применением масштабных инструментов. Глупо строить дом, имея в распоряжении только пассатижи и молоток.

С чего начать

Многих людей, включая меня, раздражает, когда вместо «спортзал» говорят «фитнес-клуб», вместо «бухучет» – «эккаунтинг». Однако есть случаи, где использование иностранных слов не просто оправданно, но и желательно. К таким случаям относится и работа в Excel. Я настоятельно рекомендую читателям установить англоязычную версию этой программы, потому как написание формул на русском оказывается делом весьма непростым и некоторые функции приобретают довольно экзотичный синтаксис – например, ДВССЫЛ, БЗРАСПИС, ПУО. Сам я использую англоязычную версию, но на всякий случай буду приводить формулы на обоих языках.

Книга ссылается на версии Excel 2000 и 2003. Версия 2007 имеет несколько отличающийся интерфейс, и если у вас стоит она, то необходимо будет вносить небольшие коррективы относительно поиска некоторых функций, но логика моделирования от этого никак не изменится.

Выбор версии Excel не принципиален, но ниже 2000-й версии опускаться все же не следует. С точки зрения пользователя-финансиста, она особо ничем не уступает более поздним версиям, кроме единственной, но весьма существенной детали – в Excel 2000 нет функции Break Links (Разрыв связей). Порой при копировании данных из одной книги в другую вы незаметно «тащите» за собой и ссылку на другой источник данных. Если создаваемый вами файл небольшой, то ячейки со ссылками можно найти и вручную. Но с увеличением объема модели сложность поиска увеличивается многократно и становится порой почти неразрешимой задачей. Можно пойти на официальный сайт Microsoft и загрузить себе такую функцию, но неопытный пользователь вряд ли отыщет ее без проблем. Об альтернативном методе решения этой проблемы мы расскажем далее.

Начните работу с активизации дополнительных функций Excel, которые по умолчанию остаются неустановленными, т. к. редко используются обычным пользователем. Например, есть замечательная функция EOMONTH (КОНМЕСЯЦА), которая позволяет быстро прописать временной ряд таким образом, что каждый месяц будет автоматически заканчиваться своим последним днем, т. е., когда надо, будет появляться 31-е число, когда надо – 30-е число, а в феврале будет 28 или 29 дней. Какое это имеет отношение к финансам? Самое прямое! И вы в этом убедитесь, когда речь зайдет об операционных составляющих моделей.

Устанавливаются дополнительные функции просто: на панели инструментов пройдите по пути Tools > Add-Ins (Сервис > Надстройки), а далее устанавливайте все, кроме, пожалуй, пакета для работы с VBA (если вы не собираетесь с ним работать). Это «все» вам, скорее всего, не понадобится в полном объеме, но и мешать не будет.

Еще одна важная деталь: добавьте блок кнопок Formula Auditing (Зависимости) на панель инструментов. Этот блок позволяет быстро находить, откуда в конкретную ячейку пришла ссылка и где данные ячейки используются в дальнейшем. В Excel 2003 такой блок выглядит следующим образом:

Помимо поиска связей внутри книги данный блок позволяет, находясь на одном листе, отслеживать влияние изменений на данные, находящиеся на этом же или другом листе. Вещь в работе исключительно незаменимая! В Excel 2000 функции отслеживания влияния изменений, кстати говоря, нет.

Оформление

Разве оформление – столь важный вопрос, что с него стоит начинать? Да, гораздо более важный, чем может показаться!

В любом деле с самого начала надо определить правила его выполнения. Следование нескольким простым правилам впоследствии сохранит вам массу драгоценного времени.

Очень важное правило – цветовая кодировка содержимого ячеек. В зависимости от того, что находится в ячейке, их содержимое окрашивается следующим образом:

• Ячейки с внесенными вручную значениями отражаются в модели синим цветом.

• Все вычисляемы значения (т. е. за которыми стоят формулы) показываются черным цветом.

• Ячейки, содержащие прямую ссылку в той же книге, показываются зеленым (иногда прямые ссылки на ту же страницу той же книги показываются розовым; ни я, ни мои коллеги этим вариантов обычно не пользовались, и все прямые ссылки красили все тем же зеленым).

• Ячейки, ссылающиеся на внешний источник (другой файл, база данных и т. д.), обозначаются красным цветом. Имейте в виду, что часто красный цвет используется для выделения отрицательных или ошибочных значений (поэтому, увидев красные значения в таблицах, убедитесь, что понимаете, о чем идет речь!).

Зачем все это? Ответ простой: глядя на число в ячейке, вы сразу понимаете, содержится ли в ней вводный параметр (а значит, его можно менять) или же здесь происходят вычисления (значит, здесь ничего менять нельзя, не ломая логику, заложенную в модель) и т. д. Даже в тех моделях, которые сделаны самостоятельно, со временем автор забывает какие-то нюансы, а уж если вы работаете с моделью, сделанной кем-то еще, то ваши муки становятся невыносимыми: где тут вход, где выход, куда вводить данные можно, куда – нельзя? Как раз во избежание таких проблем и существует негласная конвенция между финансистами: давайте облегчим жизнь друг другу и себе, сократив время, убитое на разгребание куч цифр. Отметим единственный недостаток цветовой кодировки: ее всякий раз надо делать вручную, однако результат окупает затраченные на него усилия.

Еще несколько слов о заливке ячеек цветом: чем ее меньше, тем лучше. Коротко и ясно. Вообще-то, это дело вкуса. Можно раскрашивать все в разные цвета, искренне считая, что так будет понятнее и нагляднее, но на самом деле это не помогает. «Индейская» раскраска рабочей страницы ничего, кроме ряби в глазах, не вызывает. Цвет следует использовать лишь для логического подчеркивания перехода от одного блока к другому. Или для временного напоминания самому себе, что к какой-то формуле надо вернуться и отредактировать. Профессионалы поступают следующим образом: те ячейки, в которые должны вноситься вводные параметры, выделяются бледно-желтой заливкой (light yellow – в англоязычной версии Excel).

Границы ячеек: большинству людей комфортнее читать информацию, написанную на листе белой бумаге, а не на странице из школьной тетради в клеточку. Поэтому в большинстве случаев имеет смысл убирать линии и не использовать границы ячеек без действительной в том надобности. Границами удобно выделять ячейку для ввода параметра, итоговые данные большой таблицы, т. е. именно выделять на фоне остального! Словом, это тоже вопрос вкуса. Но, как и в предыдущем случае, чем меньше – тем лучше.

Одна из самых безобразных вещей, которые встречаются в оформлении, – использование десятков столбцов, суженных до миллиметра (в таком виде отчет предлагается, например, правовой базой «КонсультантПлюс»). Выглядит этот кошмар приблизительно так:

Сложно понять, для чего надо использовать так много колонок! Курсор стоит на краю таблицы – обратите внимание, это колонка DC, т. е. она по счету 107-я! А ведь можно было ограничиться пятью. Это вовсе не мнимая проблема, а лишь один из многих вариантов безобразия, с которыми приходится встречаться и работать. Основная проблема заключается в том, что с числовыми значениями в такой таблице практически невозможно проводить какие бы то ни было операции, потому как определить адрес необходимой вам ячейки почти невозможно.

Как удобнее всего отражать числовые значения? Если вы считаете не «до копейки», то денежные числа правильнее всего отражать с одним знаком после запятой (реже – с двумя). Даже если у вас в результате расчетов получаются только нули после запятой, то все равно лучше денежные величины показывать таким образом. Без знаков (почти всегда) следует указывать значения относительно количества людей, единиц техники и т. п. Проценты следует обязательно обозначать знаком процентов. Везде, где возможно, имеет смысл ставить разделитель разрядов (тысячи, миллионы и т. д.).

Все это важно не просто для удобства чтения. Дело в том, что многие страны имеют отличную от нашей систему представления чисел. Жители стран бывшего СССР усвоили из курса начальной школы, что десятичные дроби задаются с помощью запятой. А, скажем, американцы, отделяют десятичную часть с помощью точки, а запятой разделяют каждые три знака слева от запятой. Выражение «пять тысяч и одна десятая» мы напишем как «5000,1» или как «5 000,1», а американцы как «5,000.1». Поскольку финансистам часто приходится иметь дело и с англо-саксонской системой обозначений, то может возникать путаница. Еще раз: если мы хотим задать величину «пять тысяч», то лучше показать ее с одним знаком после запятой, если даже после запятой заведомо будет ноль. Представьте, что вы встречаете в модели величину без десятых, например те же «пять тысяч», написанные «по-американски» – 5,000. Что это: пять тысяч или просто пять и ноль тысячных? Следуя формату «с одной цифрой после запятой», всегда можно будет понять (или хотя бы догадаться), о чем именно идет речь.

Как и во всех вопросах, касающихся оформления, здесь действует простой принцип: сделай жизнь своего коллеги и свою собственную проще – потрать совсем немного времени, чтобы потом сэкономить его многократно.

Небольшой комментарий, не имеющий непосредственного отношения к моделированию, но часто встречающийся при его обсуждении: понятия «процент», «процентный пункт» и «базисный пункт». Из школьного курса мы помним, что процент – это сотая часть числа. Представьте ситуацию: вы говорите, что маржа (рентабельность) составляет 40 % от выручки. Ваш собеседник спрашивает: «Что будет, если маржа вырастет на 10 %?» Что именно он хочет узнать? Если маржа вырастет на 10 % от нынешнего 40 %-ного уровня, то она будет равна 44 %. Но он, как выясняется, имел в виду рост с 40 до 50 %! Но тогда это будут уже не проценты, а процентные пункты! Базисные пункты – сотые доли процента, рост маржи с 40 до 44 % равен росту на 400 базисных пунктов. Не путайте эти три понятия!

#ЦИРКУЛЯР! О циклических ссылках

Циклическая ссылка (circular reference) – это почти всегда плохо, т. к. является симптомом ошибки. Самый простой пример: в ячейке A1 вы пишете формулу =A1+B1. Вот вам и циклическая ссылка. Как она получилась? Да по ошибке, никак более! Искать эту ошибку и исправлять – вот и все решение. Excel, кстати, помогает вести такой поиск. Приведенная ошибка очевидна, поэтому ее легко найти, однако бывает, что она спрятана за несколькими уровнями вычислений, и добраться до нее непросто.

А теперь рассмотрим простой пример: фирма продает товар за 100 рублей, причем его полная себестоимость составляет 90. После налога на прибыль остается 7,6 рубля чистой прибыли, которую теперь можно использовать на какие-то интересные нам нужды. Допустим, что в тот же период фирме надо инвестировать 17,6 руб. Что у нас получается? А вот что:

• 7,6 – прибыль;

• (17,6) – инвестиция;

• (10,0) – дефицит, т. е. потребность в привлечении денег.

Финансировать потребность в деньгах можно многими путями, но предположим, что вы решили взять кредит. Кредит – вещь небесплатная, а значит, надо бы заложить в расчет проценты (пусть для простоты это будет ровно 1 рубль). Проценты теперь всей своей суммой уменьшают налогооблагаемую прибыль, т. е. полная себестоимость оказывается не 90 рублей, а 91 рубль. Следовательно, и налог на прибыль будет меньше, а это значит, что изменится чистая прибыль, которую мы уже учли при расчете потребности в кредите. А это значит, что и расчет потребности в кредите был неверен, а раз так, то надо пересчитать и величину процента по кредиту… Такие сложные расчеты в самом элементарном примере! А если ставка изменится, то все заново пересчитывать? Увы и ах!

Вот тут перед нами тот самый случай, когда циклическая ссылка способна очень здорово помочь. Не мучайтесь и не тратьте свое время, потому как в Excel есть режим итерационных вычислений (это именно то, что описывалось в предыдущем абзаце).

В панели инструментов идем на Tools > Options > Calculations (Сервис > Параметры > Вычисления) и ставим галочку в окошко Iterations (Итерации). Теперь Excel все «черновую» работу по нахождению необходимой суммы кредита выполняет автоматически. По умолчанию приложение готово повторять такой цикл 100 раз – этого обычно хватает. Если модель действительно большая и содержит не одну циклическую ссылку, то бывает, что приходится и увеличивать количество итераций (верхний предел ограничен 10 000).

Признаки хорошей модели. Чего не надо делать никогда

Хорошая модель – это такая модель, которая:

• правильно отражает бизнес-логику и экономику процессов;

• позволяет осуществлять управление с помощью заданного набора вводных параметров;

• максимально автоматизирована, т. е. изменения вводных параметров завязаны с «сердцевиной» модели так, что для управления достаточно только их и не требуется каких-либо дополнительных правок и переделок.

Про архитектуру моделей мы подробно поговорим в следующей главе – это вопрос исключительной важности, заслуживающий отдельного разговора.

Даже не вдаваясь в то, какие блоки/модули используются для описания логики бизнеса и как они взаимосвязаны, хорошую модель от плохой можно отличить по ее внешнему виду, но еще больше отличий возникает, если посмотреть на содержимое ячеек.

Основные признаки хорошей модели:

• Блок вводных параметров (inputs) расположен отдельно от страниц расчетов.

• Используется принцип: одна строка – одна формула. Это означает, что в каждой строке модели нужно использовать только одну формулу, чтобы ее можно было легко скопировать из первой до последней ячейки строки простым протягиванием (разумеется, этот принцип не распространяется на итоговый последний столбец, если таковой имеется). Принцип этот должен применяться в 99,9 % случаев, кроме тех очень редких исключений, когда его использование делает формулу строки слишком громоздкой.

• Используется единый формат на всех страницах модели (см. раздел «Оформление»), не используются варианты «индейской» раскраски.

• Не применяются формулы длиной в несколько строк – лучше делать промежуточные итоги и использовать в дальнейших вычислениях уже их.

• Вычисления делаются на самом низком временном уровне, который может быть оправдан с точки зрения цели модели, т. е. если вы знаете, что где-то вам понадобятся данные по месяцам, то стройте всю модель на уровне месяцев. Сделать из помесячных данных поквартальные или годовые легко, а вот обратный процесс почти невозможен.

А теперь немного про то, чего не надо делать никогда.

• Никогда не вставляйте цифры в ячейки с формулами. Этот фокус называется «плаг» (от английского plug – пробка, заглушка, затычка) и используется теми, кто не может свести модель к желаемому результату – например, добиться сбалансированности актива и пассива баланса. Выглядит эта гадость, например, таким образом =A10+B12/B10+2695,874. Это конец! Если вы имеете дело с большой моделью и такой плаг спрятан где-то в ее недрах, то найти его практически невозможно, по крайней мере вручную (про автоматизированный поиск рассказывается в конце третьей части книги). Можно такой плаг убрать «хирургически», просто скопировав формулу из первой ячейки в каждой строке во все ячейки, находящиеся от нее справа. Вставлять плаг означает открывать дорогу последующим проблемам. Самое неприятное с плагами – все они рано или поздно обнаружатся и дадут о себе знать.

• Более изощренный вариант использования плага – внести какое-то «подгоночное» значение в пустую ячейку, изменив цвет шрифта на белый, и уже не число, а ссылку на такую ячейку-невидимку вставить в формулу, значение которой требуется подогнать под желаемое. Найти такую штуковину можно довольно просто – выделите всю страницу, и белые значения ячеек проступят на темном фоне. Найти ее несложно, но ведь надо знать, что бывает и такое!

• Не вставляйте в помесячные данные столбцы с годовыми итогами; это простое правило вытекает из уже озвученного важнейшего правила, которое гласит: «одна строка – одна формула»

• Не пишите длинные названия страниц файла Excel, тем более состоящие из нескольких слов и/или цифр, – при ссылке на данные из этой страницы понять формулу будет решительно невозможно. Например, вместо имени «Годовой отчет по группе за 2007» назовите страницу «ОтчетГруп07».

• Не злоупотребляйте слиянием ячеек, особенно где-то в середине страницы. И уж тем более не сливайте ячейки по всей строке! При необходимости вставить дополнительную колонку в середину страницы вы будете тратить кучу времени на ненужные операции по отмене слияния.

• Употребляйте циклические ссылки исключительно редко и только в случаях, подобных описанному в предыдущем разделе. Самая серьезная проблема циклических ссылок состоит в том, что наряду с полезной по ошибке или невнимательности возможно появление одной или нескольких ненужных, а значит, вредных циклических ссылок. И найти их при разрешенном к использованию режиме итераций будет невозможно. Что делать? Периодически проверяйте вашу модель – отключайте режим итераций и смотрите, не появились ли циклические ссылки там, где их присутствие не планировалось.

• Не удаляйте ни одной ячейки, предварительно не убедившись, что на нее не ссылаются другие ячейки. Это очень просто проверить с помощью блока кнопок «Formula Auditing» (Зависимости) на панели инструментов.

• Отсюда вытекает другое важнейшее правило, которое будет понятнее после прочтения книги: не соединяйте блоки модели большим количеством связей (ссылок), ограничьтесь их минимально необходимым количеством. Это становится очень важным при «вырезании» отдельных блоков, их замене и т. д.

Часть II

Строим модель 

Понимай экономику процесса: драйверы и метрики

Поговорим пока о вещах, с Excel не связанных. Прежде чем пытаться что-либо описать на языке формул и цифр, необходимо четко понимать, что именно ты описываешь. Поэтому работу над моделью логичнее всего начинать с ее эскиза на листе бумаге.

Какова бизнес-модель описываемого процесса? Откуда деньги приходят, как используются, как создается добавленная стоимость, как она потом распределяется? Если вы пытаетесь описать процесс, который сами понимаете слабо, обратитесь за помощью к тому, кто его придумал или хорошо понимает.

Типичная ситуация: есть холдинг, в который входит материнская управляющая компания и одна или несколько дочерних производственных (оказывающих услуги и т. д.). Как оценить денежные потоки такого холдинга? Ответ зависит от того, какие бизнес-единицы предполагается делать центрами затрат (скорее всего, это будут именно «дочки») и какие – центрами прибыли (может быть любая из компаний, входящих в структуру холдинга, но часто прибыль аккумулируют на материнской фирме). Все это надо четко понимать с самого начала, чтобы моделировать деятельность именно такого холдинга, где выручка «дочек» складывается исключительно из продаж в управляющую компанию. При этом ценообразование на этом уровне, скорее всего, построено таким образом, чтобы покрывать затраты каждой из производственных «дочек» и обеспечивать им какую-то минимальную рентабельность деятельности (1–5 %).

Как в этом случае строится модель? У производственных компаний есть плановая себестоимость – для нас это некая данность (т. е. как раз те самые «синие» цифры, о которых уже сказано в разделе про форматирование), менять которую мы не будем. Аргументом (т. е. такими же «синими» цифрами) мы здесь можем выбрать процент наценки (mark up), который будет обеспечивать заданную небольшую (1–5 %) прибыльность. Поскольку товар продается напрямую в материнскую компанию, то выручка производственных предприятий становится автоматически прямой себестоимостью материнской компании (т. е. визуально в модели это цифры зеленого цвета – прямые ссылки).

Выручка материнской компании складывается из продаж третьим лицам, т. е. это уже не внутрихолдинговый оборот, а реальная выручка всего холдинга. Вся разница между выручкой и себестоимостью на уровне материнской компании является львиной долей прибыли всего холдинга (как вы помните, производственные «дочки» получили свою небольшую долю прибыли на продаже товаров в материнскую компанию).

Что тут нового и необычного? Ничего, за исключение того, что эту простую структуру надо правильно и прозрачно замоделировать, не смешивая выручку и затраты предприятий холдинга в одну кучу. Подробно о консолидации отчетности мы расскажем в четвертой части книги, и данный пример приведен лишь для иллюстрации понимания бизнес-логики.

Таких бизнес-моделей существует великое множество: кроме холдинговых структур типа «матрешек» и «пирамид» есть различные типы совместных предприятий и т. д. И в каждом случае надо четко представлять движение денег: откуда пришли, как использовались и создали стоимость, куда ушли. И понимать это необходимо до того, как принялись писать формулы в Excel.

Теперь опустимся на уровень ниже, где нет никакого холдинга, а есть отдельное предприятие, деятельность которого и предстоит представить на формальном языке формул.

Драйверы, метрики – модные словечки из жаргона современных финансистов. Драйверы – это ключевые факторы, влияющие на некий результат, метрики – индикаторы, или показатели, которые рассматриваются как результат. Если вспомнить начала алгебры, то можно сказать, что драйверы – аргументы функции, метрики – сами эти функции. Очевидно, что такое разбиение весьма условно и зависит от уровня рассмотрения вопроса. Пример из области финансов предприятия – рентабельность производства есть один из драйверов, а стоимость компании при этом будет являться метрикой. Если опуститься на уровень ниже, то для линейного менеджера, отвечающего за производство, рентабельность будет уже метрикой, а драйверами – множество факторов, которыми такой менеджер управляет (производительность труда, обеспеченность ресурсами и пр.). Если же, наоборот, подняться на уровень выше, то для топ-менеджмента стоимость компании может быть драйвером, а метрикой – показатель более высокого уровня (например, коэффициент обмена акций). Словом, как говорил Эйнштейн, все в мире относительно.

Что будет являться драйвером в каждом конкретном случае? Вопрос не так прост, как кажется. Он вытекает из гораздо более глобального вопроса о том, как создается стоимость. После того, как определились с тем, как деньги в компанию приходят, помогают создать добавленную стоимость и уходят (вспомните формулу Маркса «деньги – товар – деньги»), надо понять, что заставляет их двигаться именно в таких объемах, именно по такому маршруту и именно с такой скоростью. Эти движущие силы и являются драйверами.

Например, для сотового оператора основными драйверами стоимости являются количество абонентов и ARPU (average revenue per user – средняя выручка на одного клиента), или, если выразиться проще, количество проданного товара и его цена. Количество абонентов и то, сколько денег они периодически платят оператору, зависят от множества факторов, из которых основные – сумма, истраченная на рекламу и продвижение услуг, количество передающих станций, пропускная способность устройств, обрабатывающих сигналы (коммутаторы, ретрансляторы и пр.), эффективность устройств, поддерживающих оказание более дорогих услуг, чем просто звонки и отправка SMS. Причем каждый из этих факторов (драйвер более низкого уровня) влияет на основные драйверы по-своему. Например, количество денег, потраченных на рекламу, влияет на количество новых абонентов, и влияние это описывается некой зависимостью – например, такой: каждые 10 рублей, потраченные на рекламу в январе, обеспечивают двух новых абонентов в феврале и еще одного – в марте. Тогда мы имеем следующее: потратив в январе 10 рублей (абстрагируемся пока от капитальных затрат, связанных с установкой передающих станций и коммутаторов), мы получаем двух новых абонентов в феврале и одного в марте (т. е. в марте у нас будет уже три абонента). Предполагая, что ARPU на одного абонента составляет, скажем, 100 рублей в месяц, получаем, что выручка за февраль составит 200 рублей, а за март – 300 рублей. Откуда мы взяли 100 рублей? Например, отсюда: наш конкурент в этой же отрасли имеет ARPU в 200 рублей в месяц, но этот конкурент работает давно, у него лояльные и обеспеченные клиенты и пр. Вот маркетологи и оценивают, что в обозримом будущем для расчетов следует брать не более 50 % от ARPU конкурента.

Похожая логика рассуждений применяется и в отношении капитальных затрат: скажем, на каждую тысячу абонентов надо поставить один новый коммутатор, а для того, чтобы эту тысячу привлечь, надо сделать зону покрытия не меньше, чем такой-то город, например. Тогда получается, что надо вложиться в ретранслятор и коммутатор уже сейчас, пока у нас нет ни одного абонента. Как только их количество достигнет 1001, надо будет моментально вводить в работу еще один коммутатор и одну станцию. И правильнее сделать это заранее, чтобы с появлением 1001-го абонента система не начала сбоить.

Вот так и работают драйверы, вот так и происходит осознание бизнес-логики. Исходя из этого, строится и модель. Само собой разумеется, что работа по созданию и подробному описанию подобных процессов – дело коллективное, в которое вовлечены не только финансисты, но и маркетологи, инженеры, специалисты по продажам и т. д.

Приведенные выше рассуждения во многом упрощены (мы совершенно не учли количество необходимого персонала, накладные расходы, да и много чего еще). Впрочем, мы и не ставим перед собой цель описать реальный бизнес, и эти рассуждения есть лишь примеры представления логики бизнеса. А логика – основа моделирования.

В завершение темы метрик и драйверов приведем простую схему-модель драйверов стоимости производственной компании (рис. 2.1).

Совершенно очевидно, что подобное разложение драйверов «по винтикам» возможно не только в таком, но и в любом другом виде: например, по клиентам (количество клиентов в отношении к прибыли на одного клиента), по филиалам (количество филиалов в отношении к прибыли на один филиал) и т. п.

Простое, но чрезвычайно важное правило для понимания того, как создается стоимость в любом бизнесе: она образуется по одному и тому же принципу, а именно – по принципу поиска возможности продать продукт по цене, превышающей стоимость ресурсов, потраченных на его производство, причем продать как можно больше таких продуктов. Все меры, нацеленные на увеличение стоимости, так или иначе сводятся к тому, чтобы привлекать более дешевые ресурсы, максимально возможно повышать цены и увеличивать количество проданных продуктов. Собственно, искусство управления и сводится к решению этой задачи.

Архитектура модели: общие правила, бизнес-логика

Важнейший постулат: модель в Excel – это всего лишь инструмент для ускорения математических вычислений. Если модель неправильно отражает бизнес-логику, то какого бы размера она ни была, какие бы сложные формулы ни использовались в вычислениях, результат все равно будет неправильным.

Более-менее сложная модель – а таковой является любая модель, если в ней описывается несколько процессов, либо один многоэтапный процесс, либо строится много таблиц – так вот, сложная модель всегда должна быть разбита на блоки (модули). Это разбиение является отчасти произвольным, но жестко согласуется с логикой бизнеса. При этом преследуется две цели: а) разбить информацию и вычисления на блоки, поддающиеся логическому восприятию, и б) дать возможность редактировать либо полностью удалять какие-то из блоков с минимальными переделками всей модели.

Бывают ситуации, когда какие-то модули с относительно неизменными результатами, но обобщающие огромный блок информации имеет смысл выделять в отдельный файл, не привязанный к основной модели. Данные расчетов в таком случае будут представлены в основной модели в виде численных значений синим цветом (т. е. с ручным вводом данных – специалисты называют такие данные английским термином hard-coded inputs). Разбиение одной модели на несколько файлов является довольно рискованным подходом, т. к. связи между файлами имеют тенденцию периодически «ломаться», разрушая результат кропотливого труда. Хотя бывают случаи, когда такой риск оправдан защитой основной модели от перегрузок.

Как и разбиение на блоки (модули), так и архитектура не являются совершенно произвольными вещами. Главное условие при выборе архитектуры любой нормальной модели – ее линейность. Прошу запомнить это слово и произносить его каждый раз, прежде чем приняться за работу. Вообще, работу надо начинать не с запуска Excel, а с рисования – на обычном листе бумаги нарисуйте то, о чем вам говорит инициатор проекта (например, директор по развитию). Научитесь правильно чертить кружки с квадратиками и соединять их стрелочками. Занятие, которое человеку, далекому от этой сферы, может показаться детской забавой, на самом деле помогает сделать половину последующей работы! Чем правильнее вы прорисуете все информационные, денежные и какие угодно имеющие отношение к делу потоки, тем меньше проблем возникнет на этапе отражения всех этих взаимосвязей с помощью формул в Excel. Итак, про линейность: вычисления в хорошей модели должны вестись таким образом, чтобы их можно было проследить от первой страницы к последней. Чтобы понять, что получится, если проследить не удается, представьте кастрюлю со сваренными макаронами: они переплетены настолько, что распутать этот клубок можно, пока он горячий. Когда он остынет, его можно будет только резать ножом или выбрасывать. Так и с моделями: если связи в модели напоминают сваренные спагетти, то вы сами уже на следующий день будете путаться в своей же логике, а через неделю-другую не сможете понять, что откуда приходит и куда уходит. В итоге, возможно, вам придется все начинать с начала.

В типичном случае модель должна содержать следующие блоки: историческая финансовая отчетность (если речь идет о действующей компании), блок основных вводных параметров (inputs), блок финансовой отчетности, блок финансирования, блок (блоки) вспомогательных расчетов (например, расчеты амортизации для целей бухгалтерского и налогового учета и пр.), блок аналитики, блок вывода конечных данных и метрик (KPI). Нелишним будет нарисовать в начале модели ее графическую схему и дать краткое описание, с тем чтобы пользователь, впервые открыв файл с моделью, смог понять, где начало и где конец.

Общая логика модели может выглядеть, например, так:

Мы сознательно не показываем здесь вспомогательные блоки (операционную часть), поскольку они варьируются в зависимости от задач и конкретных ситуаций.

Вводные параметры (inputs) базируются на: а) исторических данных (косвенно) и б) прогнозах развития компании в будущем. Очевидно, что прогнозы не могут быть взяты с потолка, а каким-то образом должны отражать и то, что было раньше, поэтому блок «Прогнозные данные» пунктиром связан с блоком «Исторические данные». Готовые вводные параметры задают прогноз отчета о прибылях и убытках (в основном через динамику выручки и маржи), а также оборачиваемость многих статей активов и пассивов (показано на рисунке пунктиром). Большинство статей баланса так или иначе будет определяться показателями отчета о прибылях и убытках (выручкой и себестоимостью или только выручкой), поэтому баланс привязан к отчету о прибылях и убытках. Кроме того, есть важнейшая прямая связь между этими двумя отчетами: чистая прибыль из отчета попадает в раздел «Собственный капитал» баланса (невероятно важное уравнение, которое нередко забывают: накопленная прибыль на конец периода равна накопленной прибыли на начало периода плюс чистая прибыль за период минус дивиденды). Блок «Финансирование» стоит на приведенном рисунке особняком – помимо долгосрочных кредитов/займов есть потребность в краткосрочных, главная задача которых заключается в финансировании текущих кассовых разрывов (подробнее см. раздел про то, как сводить баланс). Отчет о движении денежных средств строится на основании отчета о прибылях и убытках и баланса, а не наоборот (указано направлением стрелок)! Блоки аналитики и пользовательских отчетов определяются в каждом конкретном случае и могут брать для анализа данные из любого из блоков, расположенных выше.

Располагать информационные блоки можно по листам (максимально сохраняя при этом линейность):

Обычно на нескольких листах размещают большие модели, у которых каждый лист сам по себе является отдельным блоком (модулем).

Если данных немного, или они считаются в других файлах, или отсутствуют большие вспомогательные таблицы, то небольшую модель вполне можно разместить на одной странице снизу вверх (но не слева направо!):

Нормальной является ситуация, когда все прогнозные вычисления начинаются с отчета о прибылях и убытках, продолжаются бухгалтерским балансом и заканчиваются отчетом о движении денежных средств. Обратите внимание, что отчетом о движении денежных средств прогнозная финансовая отчетность должна именно заканчиваться, а не начинаться – этот отчет является производным отчета о прибылях и убытках и бухгалтерского баланса. Неоднократно приходилось встречаться с моделями, где все делалось наоборот: ситуация напоминала строительство дома начиная с крыши, а не с фундамента. Фундаментом любой модели является именно отчет о прибылях и убытках, и главное, что из него должно быть понятно, – рост выручки и рентабельность операций. Именно выручка от основных операций и та ее часть, которую компания может оставить себе в виде маржи, условно определяют половину экономической части каждой конкретной компании. Остальную половину определяют данные из баланса, а именно – оборачиваемость активов и структура капитала. И это все! Не бывает таких ситуаций, при которых работу над моделью надо начинать с отчета о движении денежных средств (если только вы не ставите перед собой задачу подгонки результатов).

Финансовая часть модели

Берем на себя смелость заявить: для целей моделирования знать и понимать бухгалтерский учет необходимо, но совершенно нет необходимости в понимании различий между российскими ПБУ, принципами US GAAP и IFRS (последние два, кстати, практически неразличимы между собой, причем процесс их конвергенции прогрессирует). Строя модель, вы не заполняете формы отчетности для налоговой инспекции или акционеров. Кроме того, российский учет все больше и больше становится похожим на международные стандарты. По странной прихоти судьбы, процесс сближения российских стандартов ведения финансового учета и отчетности с международными растянулся более чем на 10 лет. За это время сделано не так уж и много, но Рубикон был перейден, на наш взгляд, с принятием ПБУ 18/02, которое познакомило российских бухгалтеров с концепцией отложенных налогов. Таким образом, если на каком-то этапе работы с моделью знаний российского учета вам не хватает (в силу того, что в российской практике вопрос не проработан), то учите те западные стандарты, которые позволяют решить проблему. Это относится, например, к консолидации отчетности. Самое главное, что метод двойной записи используется и в России, и в Америке, и в Европе. Лучше этого за последние 500 лет в бухгалтерии не придумано ничего. Многих бухгалтеров это достижение привело в психушку с «вопросом жизни и смерти»: почему не сходится баланс? Но зато своей простой элегантностью этот метод помогал и помогает отвечать на еще более важный вопрос: куда делись деньги?

Отчет о прибылях и убытках может начинаться не со строки выручки. Утверждение на первый взгляд парадоксальное, поэтому расскажем подробнее о том, что имеется в виду. Есть два основных способа ценообразования:

а) выручка зафиксирована, например, совершенно конкурентным или монопсоническим рынком, и тогда компания строит свою деятельность исходя из выручки как «данности» и желаемой рентабельности (маржи);

б) способ условно называется «затраты плюс» и состоит в том, что есть какие-то точно определенные затраты и некая желаемая наценка, и тогда конечная цена определяется не внешними факторами и может изменяться в зависимости от ситуации, складывающейся в компании.

Необходимо различать относительные понятия рентабельности продаж (маржа) и рентабельности себестоимости (наценка). Очевидно, что их абсолютные величины одинаковы, но процент будет разным. Простой пример: при себестоимости 80 рублей изделие продается за 100 рублей, т. е. с 20 рублями прибыли. Рентабельность продаж (маржа) равна 20 % [=(100-80)/100], а наценка равна 25 % [=(100-80)/80]. При этом абсолютная величина прибыли одинакова в обоих случаях – 20 рублей. Эти две величины соотносятся так:

Чаще всего отчет о прибылях и убытках начинается все же с выручки. Откуда берутся прогнозные данные по выручке? Есть несколько способов их получить.

1. Можно пойти самым легким, но самым ненадежным путем – определиться с выручкой на текущий или следующий за ним период и с темпами прироста от периода к периоду в будущем.

2. Если корпоративные службы маркетинга и продаж работают достаточно «агрессивно», то у них обычно есть некий список договоров, заключенных на будущее (в международной практике этот список часто называют термином backlog), и договоров, которые находятся на той или иной стадии проработки-согласования-заключения (pipeline). Ко второму списку следует применять поправочные коэффициенты, например вероятности заключения. К примеру, руководитель службы продаж считает, что встреча с потенциальным клиентам за чашкой кофе гарантирует 5 %-ную вероятность того, что этот клиент подпишет договор; если стороны встретились в представительном составе за более предметной беседой, то вероятность подписания становится, например, 25 %, а после нескольких раундов переговоров вероятность заключения договора повышается до 75 % и т. д. Если стоимость договора составляет 1 млн рублей, то на некотором этапе можно утверждать, что выручка составит 1 млн рублей, умноженный на определенный вероятностный коэффициент (0,05; 0,25; 0,75 и т. д.). Разумеется, такой подход является во многом субъективным и требует периодического внесения поправок (пока вы строили модель, менеджер по продажам успел перейти от стадии встречи за чашкой кофе к стадии активных переговоров, тем самым повысив вероятность заключения сделки, а значит, и получения 1 млн рублей в качестве выручки, с 5 до 75 %).

3. Третий подход, самый верный, но самый трудноисполнимый, представляет собой синтез двух предыдущих. Реализовать его можно лишь вместе с коллегами, отвечающими за маркетинг и продажи.

Теперь рассмотрим иной вариант: расчеты начинаются с себестоимости. Этот вариант используется теми предприятиями (подразделениями), которые рассматриваются как центры затрат. Самые распространенные примеры – продажа почасовых услуг или работа в составе холдинга. Представьте уже описанное подразделение внутри производственного холдинга, не ведущее продаж «вовне» самостоятельно: все продажи идут либо через материнскую компанию, либо через некую «фирму-прокладку», например торговый дом. Производственники получают задание на год произвести некоторое количество изделий и обсчитывают полную себестоимость их производства. Допустим, в этом холдинге принята политика, требующая, чтобы производственные предприятия (центры затрат) продавали свою продукцию вверх «по цепочке» – по цене, которая покрывает их затраты и обеспечивают какую-то минимальную рентабельность (скажем, наценка в 1–5 %). Для такого предприятия выручка будет определяться только после расчета полной себестоимости. Идем «по цепочке» выше: допустим, что продукцию этого предприятия купила материнская компания и именно она продает продукцию конечным покупателям, причем спрос на продукцию неэластичный (что позволяет назначать любую цену). Тогда материнская компания будет считать свою выручку исходя из себестоимости, т. е. цены, которая была уплачена центру затрат и своей желаемой (уже более высокой) наценки.

Сколько должно быть строк в прогнозном отчете о прибылях и убытках? Именно столько, сколько требуется для конкретной задачи. В одних проектах надо делать подробную разбивку, в других нет смысла топить самих себя в малозначимых деталях. Обязательно присутствовать должно лишь следующее: общая выручка (с различными видами разбивки или без них), прямые расходы (с различными видами разбивки или без них), валовая прибыль, накладные расходы, прибыль до налогообложения, налог на прибыль, прибыль после налогообложения. Такие метрики, как EBIT, EBITDA, весьма желательны, но не всегда обязательны.

Очень правильно показывать относительные показатели эффективности на разных уровнях (по валовой прибыли, по EBITDA, по EBIT, по чистой прибыли). Однако следует следить за тем, чтобы отчет не был перегружен подобными расчетами, если в них нет необходимости.

Теперь переходим к более «продвинутой» стадии – к бухгалтерскому балансу. С балансом у подавляющего большинства «моделистов» связана самая большая часть проблем. Во-первых, баланс по определению должен быть сбалансирован. Во-вторых, баланс надо чем-то заполнять, а откуда брать цифры для заполнения, еще предстоит понять. К сведению баланса мы вернемся позже, а сейчас остановимся на том, откуда в балансе берутся данные.

Наилучшее решение – прогнозировать статьи баланса в явном виде, когда это возможно. Например, производственники оценивают инвестиционную программу на несколько лет вперед и готовы предоставить прогноз приобретения основных средств с разбивкой по периодам. Если на вашем предприятии имеются такие прогрессивные производственники, то воспользуйтесь их прогнозом! А что делать, если вид «неявный»? Например, как можно точно посчитать оборотные средства? Есть достаточно простой выход: данные прогнозного баланса базируются на данных отчета о прибылях и убытках и наших оценках. Выглядит это так: для каждой статьи баланса определяется тот драйвер, к которому эта статья более всего привязана своей экономической сутью. Например, очевидно, что дебиторская задолженность зависит от выручки (чем больше мы продали, тем больше нам должны наши покупатели при условии, что оборачиваемость дебиторской задолженности не изменилась). А вот кредиторская задолженность зависит больше от себестоимости, потому что наш долг поставщикам и подрядчикам закладывается в себестоимость. То же самое относится и к запасам готовой продукции, материалов и пр.

Данные о величинах кредиторской и дебиторской задолженности лучше представлять в днях – так получается нагляднее и понятнее. Формулы перевода коэффициента оборачиваемости в дни достаточно просты:

Формулы можно запомнить, но главное понять их логику! Например, по данным баланса дебиторская задолженность на конец года составила 100 рублей, а выручка за год – 200 рублей. Получается, что половина всей годовой выручки «зависла» в дебиторской задолженности, а значит, в среднем покупатели расплачивались в течение полугода. Расчет это подтверждает: 100/200 x 365 = 183 дня. Если анализируются данные за квартал, то количество дней соответственно равно 91, за полугодие – 180 или 182 для большей точности.

Но как поступать с менее очевидными статьями баланса? Поступать следует точно таким же образом, т. е. находить, к чему они относятся, предполагать такое же соотношение в будущем, а при трудностях с пониманием драйвера строить отношение к выручке. Основные средства, например, можно считать как процент от выручки, что вполне укладывается в нормальную бизнес-логику: продажи можно увеличить, только инвестировав дополнительный капитал. Долгосрочные кредиты банков, займы, векселя, лизинговые договоры – это все случаи, в которых лучше не заниматься самодеятельностью, а использовать имеющиеся (если они имеются!) данные.

Есть некоторые «хитрые» статьи баланса, которые требуют особого подхода.

Так, отложенные налоговые обязательства и отложенные налоговые активы можно прогнозировать четырьмя способами:

1) проще всего оставлять их на том уровне, который сложился на последнюю отчетную дату, объясняя это тем, что отложенные налоговые активы (обязательства) – вещь суть сложная и плохо поддающаяся прогнозированию, и это не будет неправдой;

2) можно посчитать их как процент от выручки;

3) можно посчитать их как процент от подлежащих уплате налогов;

4) если вы поклонник точности и располагаете временем и необходимыми данными, то можно как раз и применить расчет в явном виде.

Выглядеть это может так: поскольку наиболее весомым источником временных разниц при расчете налога на прибыль является амортизация, то необходимо будет построить по каждому приобретаемому объекту основных средств по две таблицы расчета амортизации: одну, исходя из норм амортизации, предусмотренных Налоговым кодексом, а вторую – исходя из норм амортизации, применяемых для целей финансового учета (т. е. в соответствии с ПБУ). Работа эта кропотливая и достаточно трудоемкая, но главная сложность заключается как раз в том, чтобы получить достоверные данные о прогнозных приобретениях (подробно об отложенных налогам мы поговорим в третьей части книги).

Кроме того, не совсем простая ситуация складывается с прогнозированием амортизации. Ее можно прогнозировать:

• как процент от выручки;

• как процент от стоимости основных средств;

• в явном виде.

При выборе третьего подхода придется столкнуться с теми же проблемами, что были описаны выше, – построение амортизационных таблиц, получение данных о прогнозных приобретениях основных средств.

Если в акционерном обществе создается резервный фонд, то его надо считать из прибыли, как и определено законом.

Само собой разумеется, что прибыль текущего отчетного периода не высчитывается, а просто «приходит» из отчета о прибылях и убытках.

Про денежные средства (ДС) нужно сказать отдельно. Для целей моделирования (и оперативного финансового менеджмента) очень часто нужно разделять ДС на те, постоянное наличие которых абсолютно необходимо (своего рода неснижаемый остаток), и на те, которые имеются сверх этого остатка, т. е. свободные ДС – их еще часто называют избыточными деньгами (excess cash). Неснижаемый остаток ДС определяется отношением к выручке. Например, исходя из специфики деятельности фирмы, мы видим, что на счету постоянно должно быть не менее 2 % от выручки.

Мы сейчас намеренно опускаем тему избыточных ДС и краткосрочных кредитов/займов (КК). Об этих статьях идет речь в следующем разделе книги.

Приведем небольшую сводную таблицу, в которой описаны различные методы в порядке убывания их применимости и «правильности» (см. табл. 2.1).

Таблица 2.1

Откуда берутся прогнозные коэффициенты по рентабельности, оборачиваемости и пр.? Из исторических данных по отчетности компании и наших предположений. Например, из данных анализа прошлых лет видно, что дебиторская задолженность оборачивалась в среднем в течение 60 дней. Если мы считаем, что это нормальный срок и его можно экстраполировать на будущие расчеты, то так и поступаем. Если нам кажется, что надо уменьшать оборотный капитал путем ужесточения кредитной политики и прекращения продаж в кредит, то эти действия надо предусмотреть в прогнозах (путем снижения срока оборачиваемости дебиторской задолженности). Но будет совершено ненормально строить модель, в которой предусмотрено резкое одномоментное уменьшение «дебиторки» в обороте с 60, скажем, до 10 дней. Совершенно очевидно, что при таком радикальном ужесточении кредитной политики есть риск значительного снижения выручки из-за отказа некоторых покупателей приобретать продукцию на более жестких условиях. Это уже вопрос не моделирования, а управления. Те, кому предстоит его решать, должны иметь это в виду при прогнозировании выручки. Это означает, что процесс работы с моделью даже на относительно ранних стадиях становится итерационным.

Похожая ситуация возникает и с рентабельностью. Например, в течение последних лет рентабельность по EBIT составляла 20 %, а первый же прогнозный год предусматривает моментальный скачок до 40 %. Такая ситуация в принципе возможна, но совсем не факт, что так и будет в реальной жизни. Поэтому правильно будет предусматривать постепенное изменение какого-то прогнозного показателя до желаемых величин и иметь четкое понимание, за счет чего такое изменение может произойти. Словом, любой прогноз должен базироваться на прошлых данных (экстраполяция прошлого опыта) и нашей стратегии развития.

Нелишним будет отметить еще раз: если есть возможность посчитать какие-то статьи баланса «в явном виде» с разумными затратами времени и сил, то это стоит сделать. Если нет – то, начиная составлять прогноз, ответьте для себя на вопросы о том, как будет выглядеть будущее, почему именно так и за счет каких факторов.

Процесс определения прогнозных параметров скорее искусство, нежели наука, причем искусство это очень специфическое – рациональное и четко структурированное. Если вы считаете, что оборачиваемость запасов надо выражать как отношение величины запасов к себестоимости, то пусть так и будет. Если вам кажется, что в какой-то ситуации правильнее будет поставить в знаменатель выручку, то используйте выручку. Если сможете доказать, что величина запасов зависит от фаз Луны (например, у фирмы, торгующей осиновыми кольями для нужд охотников за вампирами) или активности движения тектонических плит, то стройте свой прогноз, основываясь на этих данных. Главное требование – в рассуждениях должна быть четкая и «бронебойная» логика, подтвержденная практикой и серьезными умозаключениями. Как это всегда бывает в финансовых делах, прав тот, у кого сильнее аргументы.

Самый сложный этап в построении прогнозной финансовой отчетности – отчет о движении денежных средств. Если все делать совершенно правильно с самого начала, то проблем с этим этапом не возникает, но практика часто вносит свои коррективы. Этот отчет строится на основании отчета о прибылях и убытках и бухгалтерского баланса, а не наоборот! Он исключительно важен для понимания того, откуда деньги в компанию приходят и куда уходят. С точки зрения наглядности и информативности он, пожалуй, будет важнее баланса – ведь у компании могут быть мизерные остатки по счетам, но при этом огромные обороты.

Отчет о движении денежных средств состоит из трех частей: операционной, инвестиционной и финансовой. Существуют различия между российскими и западными правилами составления отчетности, но различия эти непринципиальны. Известны два метода составления операционной части отчета: прямой (начинается с выручки и отражает денежные расходы) и косвенный (начинается с чистой прибыли и отражает изменения по счетам между периодами). В России разрешен только прямой метод, в западных странах – оба. Так, в США компаниям разрешается использовать любой из методов, но настоятельно рекомендуется пользоваться именно прямым. При этом порядка 90 % всех компаний пользуется косвенным методом. Это о чем-то да говорит! Автор этой книги пользуется косвенным, но рекомендуется выбрать для себя метод, который наиболее вам понятен. Инвестиционная и финансовая части отчета от выбора метода никак не зависят. Разумеется, какой бы метод ни был выбран, конечный результат от этого не изменится.

В отчете о движении денежных средств нет никаких явных или неявных предположений – чистая арифметика! Считаем разницы между статьями баланса на отчетную дату и на предыдущую – эти разницы и представляют собой движения денег. О том, как подготовить отчет о движении денежных средств в привязке к отчету о прибылях и убытках и к балансу, можно прочитать в бухгалтерской литературе, благо такой сейчас на прилавках магазинов много. Стоит отметить несколько важных моментов, которые легко упустить, из-за чего потом будет потрачена масса времени на поиски ошибки.

Первый момент: суть косвенного метода заключается в том, чтобы начать с чистой прибыли и «отредактировать» ее с учетом неденежных расходов (амортизации) и изменений в оборотном капитале. Существует элементарное балансовое уравнение, которое нередко забывается составителями моделей:

ДС на конец периода = ДС на начало периода + прибыль + Неденежные расходы (амортизация) + Увеличение обязательств (– уменьшение обязательств) – Увеличение активов (+ уменьшение активов)

Игнорирование этой аксиомы неизбежно ведет к ошибкам. При расчете операционной части отчета косвенным методом очень полезно не механически запоминать, что из чего вычитается, а понимать логику движения денег. Например, на конец предыдущего отчетного периода остаток запасов был равен 100 рублей, на конец этого отчетного периода – 150 рублей. Эти деньги пришли или ушли? Понимать это надо так: год назад запасы отражали израсходованные ранее 100 рублей, за год величина запасов увеличилась до 150 рублей, т. е. были дополнительно потрачены еще 50 рублей. Следовательно, за год имел место «отток» 50. И так по всем активным счетам. По обязательствам (пассивные счета) логика обратная: кредиторская задолженность за год выросла с 50 рублей до 80 рублей – это означает, что за год мы стали кому-то должны дополнительные 30 рублей (= 80–50), а раз мы стали должны больше, то мы эти 30 рублей не отдали. В такой ситуации работает логика «не потерять – значит найти», следовательно, имел место «приток» 30 рублей в течение года.

Резюме простого подхода таково:

Конец бесплатного ознакомительного фрагмента.