При создании финансовых моделей, очень часто допускают неочевидные ошибки. Я посмотрел более 3000 финансовых моделей, а также посмотрел большое число роликов на тему, как создавать финансовые модели  и подготовил для вас список из пяти неочевидных ошибок, которые допускают при создании финансовых моделей.

1. Параметры за которые не отвечаем

Использование в модели параметры, за которые не отвечает команда. Распространенным примером может являться прогнозирование конкуренции. Вообще такие параметры очень часто связаны с внешней средой, и желанием учесть изменение этой среды для развития бизнеса. Само по себе знание того, как будет меняться рынок неплохо, но вот ставить эти факторы в основу достижений моделируемого проекта, опасно, так как степень влияния команды на эти внешние параметры минимальна. Более подробно про то, что команда может нести ответственность только за то, чем управляется я описал в статье "Отвечай только за то, на что можешь повлиять". 

2. Необоснованные параметры роста

Очень часто, наверное это одна из самых распространенных ошибок, использование параметров роста в модели необоснованное ни чем вообще. Просто говорят, пусть мы будем расти на 10.00% в месяц, или отток клиентов составит 5.00%. Но откуда взялись эти числа не говорят. Главная проблема в таком подходе, что любая модель это набор вероятностей, которые сводятся к одной итоговой вероятности успешности проекта. И любая ошибка в параметрах модели приводит к увеличению итоговой ошибки в расчете вероятности успешности проекта. Мне непонятно, зачем осознано загонять себя в ошибки изначально выбирая необоснованные параметры в модели.

3. Команда и параметры модели

Эта ошибка следствие предыдущих ошибок. Построив модель, мы получаем какую-то итоговую конфигурацию бизнес параметров, которые должна выполнять команда. При этом мы не обращаем внимание на то, что существующей команды просто недостаточно для того, чтобы достигнуть или поддерживать полученные параметры бизнеса. Например, в результате моделирования мы получили порядка 100 000 клиентов в месяц. Но при этом в команде нет людей отвечающих за работу с клиентами, сотрудников поддержки, аккаунт-менеджеров и т.д., то есть мы не закладываем в модель, что у какого-то числа клиентов могут возникнуть проблемы при работе с продуктом и они начнут нуждаться в поддержке, либо кто-то из клиентов потеряет какой-то бухгалтерский документ и обратиться в компанию за его дубликатом. Понятно, что для такого числа клиентов поток такие обращений может создать большие проблемы.

Вторым важным следствием этой ошибки является то, что для достижения многих параметров бизнеса нужны не просто кадры, а лучшие кадры с рынка, которые стоят соответствующих своим знаниям денег. И это тоже должно быть отображено в модели. Потому что расходы на такую команду, которая может выполнить созданную модель, могут превысить доходы бизнеса.

4. Фиксированные параметры бизнеса по времени

Эта ошибка также связана с первыми двумя ошибками, мы используем фиксированные по времени параметры в бизнесе. Например, указываем, что прирост числа новых клиентов в месяц будет равен 10.00% и этот рост не меняется со временем. Но так ли это? Готовы ли вы каждый месяц с самого начала проекта обеспечивать такой рост? А что будет если вы не сможете его обеспечить?  

5. Некорректное использование оттока

Мне приходилось встречать в моделях использование фиксированного параметра оттока. Причем делают это чтобы учесть изменение числа клиентов в связи с тем, что клиенты не работают с продуктом вечно. Но при этом используют этот параметр некорректно. Самое главное, что это параметр когорты, то есть он относиться к свойствам конкретной группы клиентов. Например, к клиентам пришедшем в продукт в январе. И следовательно, для февральской когорты будет свой собственный параметр оттока. Во-вторых, величина оттока в когорте может меняться с каждым месяцем жизни когорты. Ну и в-третьих, для некоторых бизнес моделей величину оттока вообще весьма сложно прогнозировать, например, для коммерции. Где клиенты могут покупать товары спонтанно и возвращаться в за покупками после того, как не покупали в течении нескольких месяцев. В чистом виде величина оттока применятся для подписных моделей, где отказ от подписки весьма конкретное явление.

Мелкие ошибки

В статье я отобразил пять неочевидных ошибок, но при этом существует еще много других ошибок, которые допускаются при создании моделей. Они не являются критическими, как те, о которых я упомянул выше, но все же, стоит про них сказать. 

Константы в формулах

Использование констант в формулах, когда по какой-либо причине, вы задаете какой-то параметр, например, стоимость оборудования рабочего места, и потом используете это число в формулах расчета затрат. При этом вы не ссылаетесь на ячейку, где задаете это значение стоимости, а просто используете число в формуле. Это плохо, потому что, со временем вы захотите изменить величину затрат и вам придется исправлять этот параметр во всех формулах.

Цветовое оформление

Это сложно назвать прямо ошибкой, но при работе с большим числом моделей может вызвать путаницу и привести к потери времени. Произвольное оформление ячеек. Всего существует три вида ячеек: вводные, расчетные и вводные, содержащие формулы. При этом люди, создающие модель, используют для выделения ячеек произвольные конфигурации цветов и шрифтов. Например, ячейки для ввода данных оформляют желтым цветом фона, но я встречал и просто использование курсивного начертания шрифта. Я рекомендую использовать стандарт FAST, для оформления финансовых моделей. Ячейки для ввода данных имеют серый цвет фона, при этом вводные значения оформляются синим цветом шрифта, а если вводная ячейка содержит формулы (иногда такое необходимо в сложных проектах), то используют зеленый цвет шрифта. Расчетные значения черный цвет шрифта на белом фоне ячейки.

Данные решения являются рекомендацией, так как единого стандарта оформления не существует, но если вы работает с большим числом моделей, и кроме этого с вашими моделями потом работают люди, работающие с большим числом моделей, например, инвесторы, то будет хорошим тоном делать модель, которая будет понятна тому, кто ее читает.