Como incorporar dados históricos em modelagem financeira

Introdução

A modelagem financeira é um processo de criação de um modelo que ajuda a tomar decisões bem informadas. É usado como uma ferramenta para avaliar riscos e possíveis retornos sobre um investimento. Dados históricos é um conjunto de informações estatísticas que são coletadas durante um determinado período de tempo. Nesta postagem do blog, discutiremos como incorporar dados históricos em um modelo financeiro para entender melhor a situação financeira de uma empresa e tomar decisões eficazes.

Benefícios da incorporação de dados históricos na modelagem financeira

Os dados têm sido usados ​​há séculos para tomar decisões informadas, e isso é especialmente verdadeiro quando se trata de modelagem financeira. Registros históricos, como preços das ações, tendências do setor e indicadores econômicos, podem fornecer uma visão inestimável sobre como um projeto ou empresa pode se sair no futuro. Ao incorporar esses dados históricos em modelos financeiros, as organizações podem maximizar seu sucesso, evitando possíveis armadilhas.

Aumento da precisão

Um dos benefícios mais importantes da incorporação de dados históricos na modelagem financeira é que eles levam a uma imagem mais precisa de uma empresa ou sucesso potencial do projeto. Ao estudar as tendências anteriores, os analistas podem prever com mais precisão como o projeto pode se sair no futuro. Por esse motivo, a incorporação de dados históricos na modelagem financeira pode ajudar as organizações a identificar riscos ocultos, mitigar mudanças inesperadas e evitar possíveis perdas financeiras.

Aumento da compreensão

Além de fornecer uma imagem precisa, a incorporação de dados históricos em modelos financeiros também leva a uma melhor compreensão do mercado e da indústria. Ao analisar as tendências históricas e as forças do mercado, os analistas podem entender os impactos potenciais e outros fatores em potencial que podem influenciar o sucesso do projeto. Esse aumento da compreensão do mercado e da indústria pode levar a modelos financeiros e recursos de tomada de decisão aprimorados.

Medidas de desempenho aprimoradas

Ao incorporar dados históricos em modelos financeiros, as organizações também podem obter informações sobre seu próprio desempenho. Os dados históricos podem fornecer uma riqueza de informações sobre como a organização reagiu às mudanças no mercado, no desempenho de seus produtos e/ou serviços e como a organização lidou com certos desafios. Esse conhecimento pode ser usado para ajudar a informar as decisões futuras e melhorar o desempenho geral da organização.

Os principais desafios da incorporação de dados históricos

A modelagem financeira é uma ferramenta usada por investidores e consultores financeiros para tomar decisões sobre investimentos. Os dados históricos são cruciais para qualquer modelo financeiro, pois ajuda os investidores a entender o desempenho passado das empresas e a tirar informações disso para informar futuras decisões de investimento. Apesar da importância de incorporar dados históricos em modelos financeiros, existem alguns desafios importantes associados a eles.

Disponibilidade de dados

Dadas as vastas quantidades de informações disponíveis sobre as empresas, pode ser assustador para investidores e consultores financeiros descobrirem quais dados incluir em seus modelos. Além disso, os dados que existem podem não ser da mais alta qualidade, podem ser difíceis de acessar ou ter cobertura limitada.

Além disso, os investidores podem ter opiniões diferentes sobre quais pontos de dados anteriores são mais importantes ao avaliar um investimento. Por exemplo, um investidor pode se concentrar nos dados de ganhos anteriores de uma empresa, enquanto outro pode se concentrar no desempenho operacional de curto prazo da empresa. Como resultado, os investidores precisam ser estratégicos ao incorporar dados históricos em seus modelos financeiros.

Acesso a assistência profissional

Outro desafio importante associado à incorporação de dados históricos nos modelos financeiros é a falta de acesso à assistência profissional. A modelagem financeira requer uma compreensão dos princípios complexos de matemática e contabilidade e não é algo com o qual muitas pessoas fora do setor de finanças têm experiência. Como tal, os investidores podem precisar fazer um curso intensivo de modelagem financeira ou contratar um consultor para ajudá -los com seus modelos financeiros.

No entanto, contratar um consultor ou fazer um curso pode ser caro e demorado. Além disso, os investidores podem não ter recursos financeiros ou tempo para realizar esse processo. Como tal, os investidores precisam ser atenciosos e criteriosos quando se trata de trazer recursos para seu processo de modelagem financeira.

Identificando dados históricos para modelagem financeira

Modelos financeiros são usados ​​para avaliar transações e processos econômicos que podem ser usados ​​para prever possíveis problemas. Conhecer os dados e como alavancá -los para desenvolver um modelo financeiro é uma etapa essencial para o sucesso. Os dados históricos, que são dados do passado e podem ser usados ​​para determinar tendências e padrões devem ser incorporados a qualquer modelo financeiro para garantir a precisão e a precisão.

Fontes secundárias

Fontes secundárias são fontes externas que fornecem dados existentes de outra fonte. As fontes secundárias incluem registros públicos, literatura publicada, bancos de dados on -line e relatórios do setor. Quando se trata de modelagem financeira, identificar dados históricos confiáveis ​​pode ser um processo desafiador, pois muitas fontes são proprietárias e podem ser difíceis de obter. No entanto, algumas das fontes secundárias mais populares e confiáveis ​​de dados históricos incluem registros públicos, relatórios do setor e publicações econômicas.

Fontes primárias

As fontes primárias são tipicamente a melhor fonte de dados históricos, geralmente porque os dados são criados ao mesmo tempo que a transação financeira que ocorre. O principal benefício das fontes primárias de dados é que geralmente é mais preciso, atualizado e oportuno do que as fontes secundárias, tornando-o mais adequado para modelos financeiros que precisam antecipar os próximos acontecimentos e resultados. As organizações podem possuir fontes primárias, como documentos contábeis, faturas e relatórios internos. Além disso, entrevistas, pesquisas e pesquisas também podem ser usadas para gerar dados de origem primária.

Aplicando dados históricos a modelos financeiros

A incorporação de dados históricos nos modelos financeiros é uma parte importante da previsão com precisão de valores e tendências futuras. Para facilitar esse processo, existem algumas etapas que podem ser tomadas para garantir que você esteja utilizando dados confiáveis.

Coletando os dados

O primeiro passo para aplicar dados históricos a modelos financeiros é coletar os dados necessários. Esses dados devem vir de fontes confiáveis, como registros públicos, demonstrações financeiras dos últimos anos ou qualquer outra informação pública. Depois que os dados são coletados, eles devem ser organizados em um formato que possa ser facilmente manipulado para análise.

Analisando e interpretando os dados

Depois que os dados são coletados, eles podem ser analisados ​​para interpretar as tendências subjacentes. Isso pode ser feito comparando os valores presentes com os valores anteriores para observar quaisquer alterações. Além disso, quaisquer outliers ou mudanças repentinas devem ser anotadas e investigadas posteriormente. Uma vez concluído a análise dos dados, eles devem ser incorporados ao modelo financeiro.

Incorporando os dados

Os dados analisados ​​devem ser incorporados ao modelo financeiro. Isso deve ser feito usando os dados para fazer suposições e estimativas educadas, bem como levando em consideração quaisquer riscos potenciais. Além disso, os dados devem ser usados ​​como um guia para prever com precisão valores e tendências futuras.

• Verifique se os dados confiáveis ​​são coletados
• Analise os dados para tendências e outliers subjacentes
• Incorporar os dados no modelo financeiro, fazendo suposições e estimativas educadas
• Use os dados para prever com precisão valores e tendências futuras

Exemplos de incorporar dados históricos na modelagem financeira

A incorporação de dados históricos na modelagem financeira é comum, pois permite uma melhor precisão e compreensão das tendências atuais e futuras. Aqui estão algumas das maneiras pelas quais os dados históricos são incorporados à modelagem financeira:

Criando previsões de vendas

Ao criar previsão de vendas, os dados históricos podem ser vistos para que as tendências decifrem para onde as vendas estão indo. A evolução das vendas pode ser vista e as projeções podem ser feitas com base nisso. Os dados históricos também podem ser usados ​​para calcular uma linha de regressão ou criar uma linha de tendência, para que o modelo financeiro possa ser ajustado e atualizado em tempo real à medida que os dados entram. À medida que as alterações são feitas, a imagem financeira geral será muito mais precisa .

Projetando fluxos de caixa

O fluxo de caixa é essencial quando se trata de modelagem financeira. Os dados históricos podem ser usados ​​para determinar as entradas e saídas de dinheiro dentro da empresa. Isso pode ser usado não apenas para medir o desempenho, mas também para fazer previsões realistas sobre o estado futuro do fluxo de caixa. Pode ajudar a garantir que fundos suficientes estejam disponíveis para futuros investimentos e projetos.

Cálculo de múltiplos múltiplos de avaliação

Os múltiplos de avaliação, como preço-abeto (P/E) e preço-venda (P/S), fornecem uma melhor compreensão do valor relativo de uma empresa. Os dados históricos podem ser usados ​​para calcular a média desses índices financeiros e descobrir o valor potencial de mercado total da empresa. Esses dados podem ser usados ​​para analisar o desempenho e o valor da empresa, bem como para compará -los com seus pares.

Conclusão

A integração de dados históricos na modelagem financeira deve ser uma tarefa importante para qualquer analista financeiro. Ao considerar incorporar dados históricos, os analistas devem estar cientes das seguintes considerações:

• A confiabilidade e precisão da fonte dos dados históricos
• Qual é o período histórico apropriado para a análise-passando por um ano, vários anos ou períodos de rolamento
• As implicações de incorporar dados desatualizados ou incorretos no modelo
• Qual deve ser o período de previsão (curto prazo / médio / longo prazo)
• O nível esperado de precisão e complexidade do modelo financeiro

Ter dados históricos confiáveis ​​e precisos é de extrema importância na modelagem financeira. Os dados históricos, quando utilizados adequadamente, podem ajudar a melhorar a precisão dos modelos financeiros. Também pode servir como base para desenvolver previsões confiáveis ​​e avaliar corretamente as implicações futuras de várias decisões.