多场景财务建模如何帮助企业为不确定性做好准备

当我们似乎正在经历本世纪最重大的“黑天鹅”事件时，每个人心中最大的问题之一是:我们如何在如此不确定的情况下进行计划?

金融建模者和决策者面临着独特的挑战和机遇，他们试图找出如何在当前全球经济动荡中正确评估公司和项目。有一件事是明确的:我们不能继续依赖单一情景模型来为我们提供全貌。

单一场景的金融建模在哪里存在不足

两个关键指标——净现值(NPV)和内部收益率(IRR)——通常依赖于传统财务评估计算的输出。但他们有一个共同的弱点。它们都是基于对未来产量和现金流的预测，并假设了一组单一的经营状况，无论制定计划时的定义是什么。

这些指标使用随时间变化的恒定折现率，通常使用“基本情况”场景计算，该场景假设未来是过去的延续，这通常是唯一建模的场景。

在一个日益全球化的社会中，不可预测的事件似乎更倾向于在全球范围内产生大规模的连锁反应。COVID-19大流行给各行各业的供应链、熟练劳动力和生产计划带来了新的不确定性。现在比以往任何时候都更不可能出现“一切如常”的情况。

在我们所处的时代，单一场景的金融模型根本不足以对未来的各种结果进行规划和准备。

多场景金融建模如何更好地应对不确定性

基于场景的生产建模对于构建全面的生产、成本和财务模型变得越来越重要，这些模型可以为投资者、利益相关者、所有者和项目经理提供准确和可操作的见解。开发多个场景可以让决策者在做出不可逆转的决定之前，在一致的计算中理解和探索一系列风险和机会。

鉴于COVID-19大流行造成的需求中断，考虑多种情况在此时尤为重要，因为未来可能会根据关键投入的几种不确定结果以不同方式定义。一系列场景允许项目和计划团队中的多样性和敏捷性，并且它还提供了一个结构化的框架，用于在出现不利场景时进行准备。我们越是为各种可能性做计划和准备，我们就越有可能在不确定性中取得成功。

场景建模还允许灵活地测试广泛的不确定输入(如商品价格输入)，并查看NPV和IRR等财务指标，而不仅仅是作为点值，而是作为基于输入参数潜在波动性的概率分布。下图显示了一个使用随机变量输入建模的项目的示例模型输出IRR和NPV分布，其中包含大量场景:

开发多场景财务模型的最佳实践

虽然财务模型可以容纳非常多的情况，但建议至少考虑三种情况:最佳情况、不利情况和有利情况。每一个案例都应该在项目规划过程的早期进行开发和考虑，以便抓住机会，探索和减轻不太可能的下行风险。在决策窗口(包括项目阶段大门、项目董事会批准、重大再融资、交易、合并和收购)之前，多场景财务建模是最关键的。

场景不需要过于复杂，但应该足以识别和充实需要调查的不利缓解措施和有利机会。场景的类型、数量和可能性在不同的企业之间是不同的，甚至在同一行业中也是如此。两家公司可能有非常相似的基本情况，但可能有非常不同的上行和下行情况。

一个很好的经验法则是，基本情况应该代表最可能的场景，并且至少有一个“最可能的上行”和一个“最可能的下行”场景，与您的业务的关键价值驱动程序和目标相关。您可能会发现有必要研究更多的选项，最终将它们包含在基本情况中。

可以通过上行和下行建模来探索和缓解COVID-19等黑天鹅事件带来的一些关键不确定性领域。这些领域包括生产产出变化、成本变化、商品定价波动、进度延迟和立法变化的不同情况。

通过准备工作管理不确定性

不确定性可以用数学建模的事实，在这个时候应该会让人们和企业感到安慰。虽然我们最初目睹了COVID-19的指数级增长，但我们现在开始希望看到折扣率以非常高的速度向指数级衰减的轨迹逆转。

对不确定性最好的解药是准备，就金融建模而言，这包括开发一系列的上行和下行场景，以便我们准备好面对未来的任何情况。