笔记/使用Excel进行财务预测-EW帮帮网

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财务分析的核心在于理解数据如何反映和影响业务表现。传统的财务分析方法通常从构建公司的基本、简单和直接的长期预测开始。这涉及调整各种参数和基本假设，以模拟不同情景下的财务状况。

金融预测的决策与数据收集

在进行任何金融预测项目之前，需要明确目标，并确保数据的质量和可用性。

决定财务问题

在开始一个预测项目之前，应思考以下问题：

重要性： 这是一个重大的财务问题吗？是否值得投入时间和资源来解决？
客观性： 答案是否客观，可以通过可信的方式回答？避免主观性过强的问题。
数据和可行性： 是否有正确的数据？即使找到了答案，改变现状是否可行？调整财务比率往往需要改变公司的运营限制，这是否现实和可能？

收集财务数据

提取相关数据： 专注于与你试图回答的问题相关的数据，而不是简单地收集所有数据。
数据来源： 购买数据通常是最现实的选择。此外，可以使用 Python 脚本等工具收集免费的金融数据。
调查数据偏差： 如果使用调查数据，务必考虑是否存在偏差。例如，愿意填写问卷的客户可能不代表典型客户。你需要评估调查样本是否代表了你想要研究的群体。

清理与合并财务数据

清洗数据：
- 数据错误： 数据中常常包含各种问题，例如转置错误。
- 数据可用性变化： 注意不同行业分类标准（如 SIC 与 NAICS）的变化可能影响数据的一致性。
- 不可观察效应： 某些观察到的趋势可能由其他不可观察的因素驱动，因此大样本量通常是最好的。
- 异常值处理： 寻找并处理异常值（Outliers），可以通过Winsorizing等方法进行处理。
合并数据：
- 不同数据可能具有不同的时间频率（每日、每周、每月），需要进行适当的合并和对齐。
排查可能的错误：
- 单变量统计： 查看数据的均值、中位数、众数、标准差。
- 百分位数： 检查第 95、99、5 和 1 百分位数，看它们是否与样本的其余部分存在显著差异。
- 欺诈或虚假数据： 关注潜在的欺诈或虚假数据，例如使用本福德定律 (Benford’s Law) 来识别异常的数字分布。

解释与应用预测结果

解释预测结果：
- R 平方或调整后的 R 平方： $R^2$ 告诉你模型可以解释因变量变化的百分比。
- 置信区间： 预测结果周围的置信区间提供了预测的准确性范围。
使用回归进行销售预测：预测销售额，并评估不同因素对销售的影响。
对结果进行压力测试：通过改变关键假设或参数，对预测结果进行压力测试，可以评估预测的稳健性，并了解在不同情景下可能出现的结果。

使用excel进行财务回归分析

回归分析是财务预测中一个强大的工具。它能帮助我们理解变量之间的关系，并基于这些关系进行预测。

回归预测的步骤

运行回归模型： 通过统计软件（如 Excel 的分析工具包）运行回归分析，建立一个数学模型来描述变量之间的关系。
保存系数： 回归模型会提供各个自变量的系数，这些系数表示自变量每变化一个单位对因变量的影响。例如，"销售文化"的系数为 1.57，意味着在销售文化上投资 1 美元能带来 1.57 美元的额外销售额。
利用系数和未来预期值进行预测： 将未来的预期值代入回归方程，结合已得到的系数，即可获得预测值。

解释回归结果

$R^2$ (R 平方值)： 这个值衡量模型对因变量变化的解释程度。例如， $R^2 = 0.303$ 意味着模型可以解释销售额变化的 30.3%。较高的 $R^2$ 值表示模型拟合度越好，预测的有效性越高。
P 值 (P > T)： P值用于评估每个自变量的统计显著性。如果P值很小（通常小于 0.05），则表示该变量对预测是有效的。
置信区间： 预测值总会存在一定误差。回归分析还能提供预测结果的置信区间，帮助我们了解预测值的可能范围和预期误差。

在 Excel 中执行预测

Excel 提供了“数据分析”工具包，其中包含回归分析功能：
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财务分析指标

财务比率是评估公司绩效的重要工具，通过数据可以深入分析这些比率。

财务分析常用指标一览表

序号	指标名称 (英文缩写)	计算公式	主要衡量内容	来源/应用特点
1	净利润率 (Net Profit Margin)	$净利润 / 销售收入$	衡量公司销售收入转化为净利润的效率。	核心盈利能力指标，IFRS/US GAAP 均支持，广泛用于评估公司整体盈利表现。
2	股本回报率 (ROE)	$净利润 / 平均股东权益$	衡量公司利用股东投资创造利润的效率。	投资者最关注的盈利指标之一，反映为股东创造价值的能力，IFRS/US GAAP 均支持。
3	资产回报率 (ROA)	$净利润 / 平均总资产$	衡量公司利用其总资产创造利润的效率。	全面盈利能力指标，评估资产利用效率，IFRS/US GAAP 均支持。
4	流动比率 (Current Ratio)	$流动资产 / 流动负债$	衡量公司偿还短期债务的能力。	最常用的短期偿债能力指标，简单直观，IFRS/US GAAP 均支持。
5	资产负债率 (Debt-to-Asset Ratio)	$总负债 / 总资产$	衡量公司资产中有多少是通过借债获得的，反映财务杠杆和风险。	最常用的长期偿债能力指标，IFRS/US GAAP 均支持，评估公司财务结构稳健性。
6	销售增长率 (Sales Growth Rate)	$(当期销售收入 - 上期销售收入) / 上期销售收入$	衡量公司销售收入的增长速度。	衡量公司增长潜力，虽然不是直接的“比率”，但被广泛用于评估业务扩张和市场表现。数据来源于财务报表。
7	市盈率 (P/E Ratio)	$每股股价 / 每股收益 (EPS)$	衡量投资者愿意为公司每单位利润支付的价格，反映市场对公司未来增长的预期。	最常用的市场估值指标，适用于上市公司，反映投资者情绪和市场预期。股价来自市场，EPS 来自财务报表。
8	应收账款周转率 (Accounts Receivable Turnover)	$销售收入 / 平均应收账款$	衡量公司收回应收账款的速度和效率。	衡量营运效率，反映信用政策和收款管理水平，IFRS/US GAAP 均支持。
9	存货周转率 (Inventory Turnover)	$销售成本 / 平均存货$	衡量公司销售和补充存货的速度和效率。	衡量营运效率，反映库存管理水平，IFRS/US GAAP 均支持。
10	经营活动现金流 (Operating Cash Flow)	（来自现金流量表）	衡量公司核心业务产生现金的能力。	衡量公司“造血”能力的关键指标，比利润更真实反映现金流状况，IFRS/US GAAP 下的现金流量表均有披露。

财务指标的相关性

通过分析标准普尔 500 指数公司的实际财务数据，我们可以构建一个相关性矩阵来理解不同财务比率之间的关系。

相关性矩阵： 显示了所有变量两两之间的相关性。例如，投资回报率 (ROI) 与自身完美相关，而托宾 Q (Tobin’s Q) 可能与大多数其他变量呈现适度相关。
强相关性： 某些比率之间存在非常强的相关性。例如，现金转换周期 (CCC) 与库存周转率、应收账款周转率和应付账款周转率之间通常有很强的正相关关系。这意味着改善其中一个周转率可以直接影响现金转换周期。
隐含关系： 即使没有直接联系，某些比率也可能存在间接关联。例如，拥有良好库存控制的公司也可能对应收账款有很好的控制，这表明公司在运营管理上可能有一致的优势。
公司规模的影响： 通常，大型公司在许多财务比率上表现更优，例如更高的 ROI、更短的应付天数、更快的应收账款和库存周转。这通常是由于大公司在财务规划与分析 (FP&A) 方面投入更多，从而优化了这些指标。

对竞争对手进行基准测试

通过将公司的财务比率与竞争对手进行比较，可以发现改进的空间和潜在的优势或劣势。

财务指标的趋势分析

分析财务比率随时间变化的趋势，可以帮助识别公司的优势、劣势、机遇和威胁。在 Excel 中作图时，需要注意不同比率的单位差异，可以通过百分比来统一表示，便于比较。

持续学习与成长

最后，要持续在财务领域发展技能，应积极寻找实际项目，将数据分析技能应用于解决具体的财务问题。

参考：

https://www.linkedin.com/learning/financial-forecasting-with-analytics-essential-training/the-role-that-analytics-plays-in-financial-forecasting-14241634?contextUrn=urn%3Ali%3AlyndaLearningPath%3A671fedd7498e4158177cdfd3&u=57692769

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