Когда-то много лет назад я был инвестиционным банкиром. Затем я руководил интернет-бизнесами, создавал интернет-стартапы, конструировал механизмы господдержки инноваций. И всюду мне приходилось составлять финансовые модели новых проектов с нуля. Финансовые модели я не составлял только на двух этапах своей жизни: когда был деловым журналистом и когда учил студентов Физтеха. Зато в эти периоды жизни я научился писать о том, что знаю сам, и преподавать финансовое моделирование тем, кто о нем знает самую малость. Этот курс – результат всех трех частей моей жизни. Успешного изучения!


Литература, описывающая финансовое моделирование, не так обширна: читателям в 2012 году доступны три или четыре книги, которые написаны в основном для нужд инвестиционных банкиров и фондов прямых инвестиций. Между тем эти индустрии, которые мы далее будем называть на общепринятом финансовом жаргоне IB (investment banking) и PE (private equity), используют отличный от используемого нами подход. Имея дело в основном с публичными компаниями, они склонны рассматривать компанию как вещь в себе, своего рода черный ящик. Финансовая модель, как мы уже знаем, является прогнозом будущего.

Как же делают прогнозы о будущем в современной финансовой литературе? В их основе лежит, как правило, так называемое нормативное планирование. Разобрав соотношения показателей в финансовой отчетности, автор модели определяет будущие показатели как функции от показателей прошлых лет. Типичные рекомендации литературы по финансовому моделированию – это «предположите темп роста будущих продаж на уровне темпа роста индустрии в течение пяти лет» или «примите себестоимость за долю от продаж и рассчитайте ее исходя из прогноза продаж». Темп роста или доля себестоимости от продаж – это «нормативы», параметры прогноза, отсюда и термин. Предполагается, что компания будет повторять год за годом те результаты, которые уже демонстрировала, а аналитик корректирует их на свое представление о будущем.

Откуда аналитик берет свои представления о будущем? Чаще всего он их не рассчитывает, а ссылается на какой-нибудь отчет крупного агентства по исследованию рынков (Gartner, IDC, Forrester и так далее), которые, в свою очередь, чаще всего проводятся методом экспертного консенсуса, то есть опросом специалистов и усреднением ответов. Неизвестно, были ли системные исследования достоверности исследований рынка, поэтому насколько эти прогнозы верны или не верны, сказать сложно. Известно лишь, что агентства, делая многолетние прогнозы, не вспоминают о них, когда подходят названные в этих исследованиях сроки. Это не обязательно означает, что ими используется старый принцип Ходжи Насреддина: «либо эмир, либо ишак сдохнет», – возможно, старые исследования за потоком новых просто забываются всеми, включая авторов. Для нас это не так важно, достаточно знать, что аналитик полагает структуру деятельности компании неизменной, а ее финансовые результаты – функцией от внешних обстоятельств.

Такой метод строительства модели относительно несложен, поскольку аналитик может использовать для ее основы стандартную структуру модели с тремя сопряженными формами финансовой отчетности, в которую он загружает исторические данные компании и избранные переменные. Далее задача аналитика сводится к доработке связей модели. Но у данной модели есть методологическая особенность: она предполагает будущее подобным прошлому. Между тем успешный прогноз будущего возможен, только если мы определим, чем оно не будет похоже на прошлое. От этого недостатка нормативное планирование избавить невозможно.