Comment intégrer les données historiques dans la modélisation financière

Introduction

La modélisation financière est un processus de création d'un modèle qui aide à prendre des décisions bien informées. Il est utilisé comme un outil pour évaluer les risques et les rendements potentiels sur un investissement. Les données historiques sont un ensemble d'informations statistiques qui sont collectées sur une période donnée. Dans cet article de blog, nous discuterons de la façon d'intégrer des données historiques dans un modèle financier pour mieux comprendre la situation financière d'une entreprise et prendre des décisions efficaces.

Avantages de l'intégration des données historiques dans la modélisation financière

Les données sont utilisées depuis des siècles pour prendre des décisions éclairées, ce qui est particulièrement vrai en matière de modélisation financière. Les dossiers historiques, tels que les cours des actions, les tendances de l'industrie et les indicateurs économiques, peuvent fournir un aperçu inestimable de la façon dont un projet ou une entreprise peut s'en tirer à l'avenir. En incorporant ces données historiques dans des modèles financiers, les organisations peuvent maximiser leur succès tout en évitant les pièges potentiels.

Précision accrue

L'un des avantages les plus importants de l'intégration des données historiques dans la modélisation financière est qu'elle conduit à une image plus précise du succès potentiel d'une entreprise ou d'un projet. En étudiant les tendances passées, les analystes peuvent prédire plus précisément comment le projet pourrait s'en tirer à l'avenir. Pour cette raison, l'intégration des données historiques dans la modélisation financière peut aider les organisations à repérer les risques cachés, à atténuer les changements inattendus et à éviter les pertes financières potentielles.

Compréhension accrue

En plus de fournir une image précise, l'intégration des données historiques dans des modèles financiers conduit également à une meilleure compréhension du marché et de l'industrie. En analysant les tendances historiques et les forces du marché, les analystes peuvent comprendre les impacts potentiels et autres facteurs potentiels qui pourraient influencer le succès du projet. Cette compréhension accrue du marché et de l'industrie peut conduire à des modèles financiers et à des capacités de prise de décision améliorés.

Amélioration des mesures de performance

En incorporant des données historiques dans des modèles financiers, les organisations peuvent également mieux comprendre leurs propres performances. Les données historiques peuvent fournir une mine d'informations sur la façon dont l'organisation a réagi aux changements de marché, sur la façon dont leurs produits et / ou services ont fonctionné et comment l'organisation a géré certains défis. Ces connaissances peuvent ensuite être utilisées pour aider à éclairer les décisions futures et à améliorer les performances globales de l'organisation.

Défis clés de l'intégration des données historiques

La modélisation financière est un outil utilisé par les investisseurs et les conseillers financiers pour prendre des décisions concernant les investissements. Les données historiques sont cruciales pour tout modèle financier, car il aide les investisseurs à comprendre les performances antérieures des entreprises et à prendre des informations sur cela pour éclairer les décisions d'investissement futures. Malgré l'importance d'incorporer des données historiques dans des modèles financiers, certains défis clés y sont associés.

Disponibilité des données

Compte tenu des grandes quantités d'informations disponibles sur les entreprises, il peut être intimidant pour les investisseurs et les conseillers financiers de déterminer les données à inclure dans leurs modèles. De plus, les données qui existent peuvent ne pas être de la plus haute qualité, peuvent être difficiles à accéder ou avoir une couverture limitée.

De plus, les investisseurs peuvent avoir des opinions différentes sur les points de données passés les plus importants lors de l'évaluation d'un investissement. Par exemple, un investisseur peut se concentrer sur les données sur les bénéfices passées d'une entreprise tandis qu'un autre peut se concentrer sur les performances opérationnelles à court terme de l'entreprise. En conséquence, les investisseurs doivent être stratégiques lors de l'intégration de données historiques dans leurs modèles financiers.

Accès à l'assistance professionnelle

Un autre défi clé associé à l'intégration des données historiques dans les modèles financiers est le manque d'accès à l'assistance professionnelle. La modélisation financière nécessite une compréhension des mathématiques complexes et des principes comptables, et n'est pas quelque chose avec lequel beaucoup de gens en dehors de l'industrie financière ont de l'expérience. En tant que tels, les investisseurs peuvent avoir besoin de suivre un cours intensif en modélisation financière ou d'embaucher un consultant pour les aider avec leurs modèles financiers.

Cependant, l'embauche d'un consultant ou suivi un cours peut être coûteux et long. En outre, les investisseurs peuvent ne pas avoir les ressources financières ou le temps pour entreprendre un tel processus. En tant que tels, les investisseurs doivent être réfléchis et judicieux lorsqu'il s'agit d'apporter des ressources à leur processus de modélisation financière.

Identifier les données historiques pour la modélisation financière

Des modèles financiers sont utilisés pour évaluer les transactions économiques et les processus qui peuvent être utilisés pour prévoir des problèmes potentiels. Connaître les données et comment les exploiter pour développer un modèle financier est une étape clé du succès. Les données historiques, qui sont des données du passé et peuvent être utilisées pour déterminer les tendances et les modèles doivent être incorporées dans tout modèle financier pour garantir la précision et la précision.

Sources secondaires

Les sources secondaires sont des sources externes qui fournissent des données existantes à partir d'une autre source. Les sources secondaires comprennent des archives publiques, de la littérature publiée, des bases de données en ligne et des rapports de l'industrie. En ce qui concerne la modélisation financière, l'identification des données historiques fiables peut être un processus difficile, car de nombreuses sources sont propriétaires et peuvent être difficiles à obtenir. Néanmoins, certaines des sources secondaires les plus populaires et les plus fiables de données historiques comprennent les dossiers publics, les rapports de l'industrie et les publications économiques.

Sources primaires

Les sources primaires sont généralement la meilleure source de données historiques, souvent parce que les données sont créées en même temps que la transaction financière en cours. Le principal avantage des sources primaires de données est qu'il est souvent plus précis, à jour et opportun que les sources secondaires, ce qui le rend plus adapté aux modèles financiers qui doivent anticiper les événements et les résultats à venir. Les organisations peuvent posséder des sources primaires telles que les documents comptables, les factures et les rapports internes. De plus, les entretiens, les enquêtes et les sondages peuvent également être utilisés pour générer des données source primaires.

Appliquer des données historiques aux modèles financiers

L'incorporation de données historiques dans les modèles financiers est un élément important de la prévision avec précision des valeurs et des tendances futures. Afin de faciliter ce processus, il existe quelques étapes qui peuvent être prises pour vous assurer que vous utilisez des données fiables.

Collecte des données

La première étape pour appliquer des données historiques aux modèles financiers consiste à collecter les données nécessaires. Ces données devraient provenir de sources fiables telles que les dossiers publics, les états financiers des années passées ou toute autre information publique. Une fois les données collectées, elles doivent être organisées en un format qui peut être facilement manipulé pour l'analyse.

Analyser et interpréter les données

Une fois les données collectées, elles peuvent ensuite être analysées afin d'interpréter les tendances sous-jacentes. Cela peut être fait en comparant les valeurs actuelles aux valeurs passées afin d'observer tout changement. De plus, les valeurs aberrantes ou des changements soudains doivent être notés et en outre enquêté. Une fois l'analyse des données terminée, elle doit être incorporée dans le modèle financier.

Incorporer les données

Les données analysées doivent ensuite être incorporées dans le modèle financier. Cela devrait être fait en utilisant les données pour faire des hypothèses et des estimations éduquées, ainsi qu'en prenant en compte les risques potentiels. De plus, les données doivent être utilisées comme guide pour prédire avec précision les valeurs et les tendances futures.

• Assurez-vous que les données fiables sont collectées
• Analyser les données pour les tendances sous-jacentes et les valeurs aberrantes
• Incorporer les données dans le modèle financier en faisant des hypothèses et des estimations éduquées
• Utilisez les données pour prédire avec précision les valeurs et les tendances futures

Exemples d'incorporation de données historiques dans la modélisation financière

L'intégration de données historiques dans la modélisation financière est monnaie courante, car elle permet une meilleure précision et une meilleure compréhension des tendances actuelles et futures. Voici quelques-unes des façons dont les données historiques sont incorporées dans la modélisation financière:

Création de prévisions de vente

Lors de la création de prévisions de vente, les données historiques peuvent être examinées pour les tendances pour déchiffrer où vont les ventes. L'évolution des ventes peut être vue et des projections peuvent être faites en fonction de cela. Les données historiques peuvent également être utilisées pour calculer une ligne de régression ou créer une ligne de tendance, afin que le modèle financier puisse être ajusté et mis à jour en temps réel à mesure que les données arrivent. À mesure que les modifications sont apportées, l'image financière globale sera beaucoup plus précise .

Projeter des flux de trésorerie

Les flux de trésorerie sont essentiels en matière de modélisation financière. Des données historiques peuvent être utilisées pour déterminer les entrées et les sorties de l'argent au sein de l'entreprise. Cela peut être utilisé non seulement pour mesurer les performances, mais aussi pour faire des prédictions réalistes concernant l'état futur des flux de trésorerie. Il peut aider à garantir que des fonds suffisants sont disponibles pour les investissements et les projets futurs.

Calcul des multiples d'évaluation

Les multiples d'évaluation, tels que le prix aux bénéfices (P / E) et le prix aux ventes (P / S), fournissent une meilleure compréhension de la valeur relative d'une entreprise. Les données historiques peuvent être utilisées pour calculer la moyenne de ces ratios financiers et déterminer la valeur marchande potentielle totale de l'entreprise. Ces données peuvent être utilisées pour analyser les performances et la valeur de l'entreprise ainsi que pour la comparer à ses pairs.

Conclusion

L'intégration des données historiques dans la modélisation financière devrait être une tâche importante pour tout analyste financier. Lorsque vous envisagez d'intégrer des données historiques, les analystes doivent être conscients des considérations suivantes:

• La fiabilité et la précision de la source des données historiques
• Quelle est la période historique appropriée pour l'analyse - passées d'un an, plusieurs années ou des périodes de roulement
• Les implications de l'incorporation de données obsolètes ou incorrectes dans le modèle
• Quelle devrait être la période de prévision (à court terme / à moyen terme / à long terme)
• La précision attendue et le niveau de complexité du modèle financier

Le fait d'avoir des données historiques fiables et précises est de la plus haute importance dans la modélisation financière. Les données historiques, lorsqu'elles sont correctement utilisées, peuvent aider à améliorer la précision des modèles financiers. Il peut également servir de base pour développer des prévisions fiables et évaluer correctement les implications futures de diverses décisions.