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財務モデリングは、現実世界の財務状況を抽象的に表現（モデル）する作業です。[1]これは、ビジネス、プロジェクト、またはその他の投資の金融資産またはポートフォリオのパフォーマンス（の簡略化されたバージョン）を表すように設計された数学モデルです。
一般的に、財務モデリングは、定量的な性質を持つ資産価格設定または企業財務のいずれかの演習を意味すると理解されています。これは、市場またはエージェントの行動に関する一連の仮説を数値予測に変換することです。[2] 同時に、「財務モデリング」は、ユーザーによって異なる意味を持つ一般的な用語です。通常、この用語は、会計および企業財務アプリケーション、または定量的財務アプリケーションに関連しています。
会計
企業財務や会計専門職において、財務モデリングには通常、財務諸表の予測、つまり意思決定[1]や財務分析のために使用される詳細な企業固有のモデルの作成が含まれます。
アプリケーションには以下が含まれます:
- 事業評価と株式評価- 特に割引キャッシュフローによるが、他の評価アプローチも含む
- シナリオ計画と経営意思決定（「現状」「もしも」「何をしなければならないか」[3]）
- 予算編成： 収益予測と分析、生産予算編成、運用予算編成
- 資本予算、資本コスト（WACC）計算を含む
- キャッシュフロー予測、運転資本および財務管理、資産負債管理
- 財務諸表分析/比率分析（オペレーティングリース、ファイナンスリース、研究開発を含む）
- トランザクション分析：M&A、PE、VC、LBO、IPO、プロジェクトファイナンス、[4] P3
- 信用判断：信用分析、消費者信用リスク、減損および引当金モデリング
- 管理会計:活動基準原価計算、収益性分析、コスト分析、全寿命コスト、管理リスク会計
- 公共部門の調達[5]
これらのモデルの性質について一般化すると、第一に、これらは財務諸表を中心に構築されているため、計算と出力は月次、四半期、または年次で行われます。第二に、入力は「仮定」の形を取り、アナリストは各期間に外部/グローバル変数（為替レート、税率など。モデルパラメータと考えることができます）と内部/会社固有の変数（賃金、単位コストなど）に適用される値を指定します。それに応じて、両方の特性が（少なくとも暗黙的に）これらのモデルの数学的形式に反映されています。第一に、モデルは離散時間であり、第二に、決定論的です。発生する可能性のある問題については以下を参照してください。時々使用されるより洗練されたアプローチについては、「企業財務」§「不確実性の定量化」および「金融経済学」§「企業財務理論」を参照してください。
モデラーはしばしば「財務アナリスト」と呼ばれます（そして時には冗談で「数字の計算屋」と呼ばれます）。通常、[6]モデラーはMBAまたはMSF を修了しており、オプションで「財務モデリング」のコースを受講しています。[7] CIIAやCFAなどの会計資格や財務認定では、モデリングの直接的または明示的なトレーニングは提供されません。[8]同時に、大学や個人を通じて、多数の商業トレーニング コースが提供されています。ここでのビジネス モデリングのコンポーネントと手順については、財務の概要 § 財務モデリングを参照してください。また、割引キャッシュ フローを使用した評価 § 各予測期間のキャッシュ フローの決定も参照して、さらに詳しく検討してください。
専用のビジネス ソフトウェアも存在しますが、市場の大部分はスプレッドシート ベースです。これは主に、モデルがほぼ常に企業固有のものであるためです。また、アナリストはそれぞれ独自の基準と財務モデリング手法を持っています。[9] Microsoft Excel は現在、1990 年代にLotus 1-2-3 を追い抜いて圧倒的な地位を占めています。スプレッドシート ベースのモデリングには独自の問題があり、 [10]いくつかの標準化と「ベスト プラクティス」が提案されています。[11] 「スプレッドシート リスク」はますます研究され、管理されています。[11]モデル監査を参照してください。
ここでの批判の 1 つは、モデルの出力、つまり項目には、しばしば「非現実的な暗黙の仮定」と「内部の矛盾」が内在するという点です。[12] (たとえば、収益の増加を予測しても、運転資本、固定資産、および関連する資金調達の増加が伴わない場合は、資産回転率、負債レベル、および/または株式による資金調達に関する非現実的な仮定が内在する可能性があります。持続可能な成長率 § 財務の観点からを参照してください。) 必要なことですが、多くの場合、欠落しているのは、すべての主要な要素が明示的かつ一貫して予測されることです。これに関連して、モデル作成者は、入力に関連する「重要な仮定を特定できず」、「何が問題になる可能性があるかを探ることもできない」ことがよくあります。[13]ここで、一般的に、モデラーは「確率分布や統計的尺度の代わりにポイント値と単純な算術を使用する」[14] — つまり、前述のように、問題は本質的に決定論的として扱われる — ため、資産またはプロジェクトの単一の価値を計算するが、結果の範囲、分散、感度に関する情報は提供しない。[15]割引キャッシュフローを使用した評価 § 株式価値の決定を 参照。さらに、より一般的な批判は、モデラーに 基本的なコンピュータプログラミングの概念が欠けていることに関連しており、 [16]その結果、モデルは構造化が不十分で、維持が困難になることが多い。予算編成の性質とそれが組織に与える影響についても深刻な批判が向けられている。[17] [18]
定量的金融
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定量的金融では、金融モデリングには高度な数学モデルの開発が伴う。[19]ここでのモデルは、資産価格、市場動向、ポートフォリオの収益などを取り扱う。一般的な区別[要出典] は、(i)「定量的資産価格設定」、さまざまな株式の収益のモデル、(ii)「金融工学」、デリバティブ証券の価格または収益のモデル、(iii)「定量的ポートフォリオ管理」、自動取引、高頻度取引、アルゴリズム取引、プログラム取引 の基盤となるモデルである。
関連するアプリケーションには次のものがあります。
- オプションの価格設定とその「ギリシャ文字」の計算（ボラティリティ面の調整- ローカル/確率的ボラティリティモデルとマルチカーブ 経由）
- その他のデリバティブ、特に金利デリバティブ、クレジットデリバティブ、エキゾチックデリバティブ
- 金利の期間構造（ブートストラップ/マルチカーブ、短期金利モデル、HJMフレームワーク）および関連する信用スプレッドのモデリング
- 信用評価調整（CVA）および各種XVA
- 信用リスク、カウンターパーティ信用リスク、規制資本： EAD、PD、LGD、PFE、EE、Jarrow-Turnbull モデル、Merton モデル、KMV モデル
- 構造化された製品の設計と製造
- ポートフォリオ最適化[20]とより一般的な定量投資。使用される最適化手法の詳細については、を参照。
- 金融リスクモデリング:バリュー・アット・リスク(パラメトリックおよび/またはヒストリカル、CVaR、EVT )、ストレステスト、「感度」分析(ギリシャ、 デュレーション、コンベクシティ、DV01、KRD、CS01、JTD )
- コーポレートファイナンスへの応用: [21] キャッシュフロー分析、[22] コーポレートファイナンス活動予測問題、資本投資におけるリスク分析
- 信用スコアリングと引当金;信用スコアカードとIFRS 9 § 減損
- リアルオプション
- 保険数理アプリケーション:動的財務分析(DFA)、UIBFM、投資モデリング
これらの問題は、一般的に 確率的かつ連続的な性質を持つため、ここでのモデルには複雑なアルゴリズムが必要となり、コンピュータシミュレーション、高度な数値手法（数値微分方程式、数値線型代数、動的計画法など）、最適化モデルの開発などが必要になります。これらの問題の一般的な性質については、数理ファイナンス § 歴史：Q対Pで説明されており、具体的な手法については、ファイナンスの概要 § 数学的ツールに記載されています。ここでのさらなる議論については、以下も参照してください：金融市場のブラウン運動モデル、マルチンゲール法、ロングテール分布とボラティリティクラスタリングを備えた金融モデル、極値理論、履歴シミュレーション（金融）。
モデラーは一般に「クオンツ」、つまり定量分析者と呼ばれ、統計学、物理学、工学、コンピュータサイエンス、数学、オペレーションズリサーチなどの定量的分野で高度な（博士号レベルの）バックグラウンドを持っているのが一般的です。代わりに、または定量的バックグラウンドに加えて、定量的志向の金融修士号（[23]など）を修了します。たとえば、定量金融修士号、またはより専門的な計算金融修士号や金融工学修士号などです。CQF証明書はますます一般的になっています。
ここでもスプレッドシートが広く使用されているが（ほとんどの場合、大規模なVBAが必要）、カスタムのC++、Fortran、Python、またはMATLABなどの数値解析ソフトウェアが好まれることが多く、[23]特に安定性や速度が懸念される場合に好まれる。 MATLAB は、直感的なプログラミング、グラフィカルおよびデバッグツールがあるため、研究段階またはプロトタイピング段階でよく使用される[出典が必要]が、MATLAB では遅すぎる、概念的には単純だが計算コストが高いアプリケーションでは C++/Fortran が好まれる。 Python は、その単純さと、 QuantLibなどの大規模な標準ライブラリ/利用可能なアプリケーションのため、ますます使用されるようになっている。 さらに、多くの（標準的な）デリバティブおよびポートフォリオアプリケーションでは、市販のソフトウェアが利用可能であり、モデルを社内で開発するか、既存の製品を展開するかの選択は、問題によって異なる。[23]定量分析（金融）§ ライブラリ定量分析 を参照。
これらのモデルの複雑さにより、価格設定やヘッジ、あるいはその両方が不正確になる可能性があります。このモデルリスクは金融学者による継続的な研究の対象であり、リスク管理分野で大きな関心を集めているトピックです。[24]
金融に対する批判（ 2007～2008年の金融危機の数年前によく見られる）は、数学と物理科学、そして金融の違いを強調し、その結果としてモデル作成者、およびモデルを使用するトレーダーやリスク管理者が注意すべき点を強調するものである。ここで注目すべきは、金融モデラー宣言の著者であるエマニュエル・ダーマンとポール・ウィルモットである。さらに踏み込んで、金融に通常適用される数学的および統計的モデリング手法がそもそも適切であるかどうかを疑問視する者もいる（オプションとポートフォリオの仮定を参照）。実際、これらは「現代の金融理論の実証的かつ科学的妥当性」に疑問を投げかけるほどである。[25] ここで注目すべきはナシム・タレブとブノワ・マンデルブロである。[26] また、数理ファイナンス § 批判、金融経済学 § 課題と批判、金融工学 § 批判も参照。
競争モデリング
財務モデリングのコンテストはいくつか存在し、モデリングのスピードと正確さを重視している。マイクロソフトがスポンサーのModelOff Financial Modeling World Championshipsは2012年から2019年まで毎年開催され、年間を通じてコンテストが行われ、決勝戦はニューヨークまたはロンドンで行われた。2020年の終了後、マイクロソフトがスポンサーのFinancial Modeling World CupやMicrosoft Excel Collegiate Challengeなど、いくつかのモデリング選手権が開始されている。[6]
財務モデリングの哲学
財務モデリングの哲学は、モデリング科学の基礎、方法、および意味に関わる哲学の分野です。
金融モデリングの哲学において、学者たちは最近、金融モデラーが「現実世界」または実際に進行中の投資状況を表現しようとしているという一般的な仮定に疑問を呈し始めている。代わりに、金融モデラーの任務は、モデルで最初に想定された可能性条件の限られたベースから、将来の投資シナリオにおける取引の可能性を示すことにあると示唆されている。[27]
参照
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