财务模拟分析

财务建模和分析中经常采用行为和模拟分析来理解量化风险和回报之间的权衡关系，采用可为各种财务和业务变量调整的系统方法，获得一系列随后应用于业务决策的结果。

高级的财务建模软件应用程序扩展了基本电子数据表的功能，它们的普遍推广和使用极大地增强了行为分析在财务建模和分析中的应用。

本文中，我们将接触大量不同的行为及模拟分析和技术，如敏感性分析和情景分析、决策树及财务模拟。

财务管理中的敏感性和情景分析

在一个典型的财务模型中，往往使用敏感性和情景分析来模拟现金流和净现值 (NPV) 的变化性。敏感性分析使用一些可能的给定变量（如现金流）值来评估该变量对公司回报的影响，此处用净现值来衡量。财务分析师经常使用这项技术来了解关键变量的变化对回报变化性的影响。

财务建模中使用的最常见的敏感性方法之一是根据对现金流入的许多不同估算来预算 NPV，这些估算随现金流的乐观情况（最佳）估算，到现金流的基本情况（预期）估算，再到现金流的悲观（最差）估算而不断变化。

然后，用乐观的 NPV 结果减去悲观的 NPV 结果来确定 NPV 范围。通常，一位优秀的财务分析师能够根据得出的 NPV 范围，强调潜在的下跌风险以及潜在的投资上调，得出针对业务案例的平衡观点，使得企业高层管理人员能够根据他们的风险偏好做出计算后的决策。

财务建模中的情景分析与敏感性分析类似，但范围更广。情景分析对多个变量同时变化的影响进行评估，例如现金流入、现金流出、资本成本，甚至主要收入/成本增长率。然后用这些变量变化的综合效力来评估对公司回报的影响。

例如，公司可以评估高或低的无风险利率环境对公司 NPV 的影响。每个情景分析都会影响公司的现金流入、现金流出和资本成本，从而导致不同水平的 NPV。财务分析师可随后利用这些 NPV 估算来评估利率环境方面存在的风险。

财务管理中的决策树

决策树采用图表来映射各种投资决策选择和收益，以及它们的发生概率。

之所以命名为决策树是因为它们类似于树的枝干，并依赖与竞争行为结果（收益）相关的概率估算。使用相关概率加权每个行动方案的收益；汇总加权后的收益；然后确定每个行动方案的预期价值。

很显然，将选择决策树上提供最高预期价值的选择作为财务建模和分析工作中首选行动方案。

在财务管理中使用财务模拟

财务模拟技术（如蒙特卡洛模拟）是基于统计学的行为方法，运用预定的概率分布和随机数来估算风险结果。

财务分析师将财务模型的各部分现金流都投入到一个数学模型中并多次重复该过程，从而制定一个项目回报的概率分布。

假设我们正在试图为财务建模工作生成一个 NPV 仿真模型。财务分析师将着手开始生成随机数的过程，并使用现金流入和现金流出的预定概率分布来确定每个变量的值。

随后将这些值代入数学模型，并重复该过程大概一千次，一个 NPV 值的概率分布便形成了。

虽然该例子中仅使用总现金流入和现金流出作为模拟结果，但更为复杂的财务模型显然也能应用到各个现金流入和流出组件中，如销售量、销售价格、原材料成本、劳动力成本、维修成本等。通过回报分布图，财务分析师不仅能够确定回报的预期价值，而且能确定实现或超过指定回报的概率。

相比而言，通常认为财务模拟（包括蒙特卡洛模拟）远远优于财务建模和分析中使用的其他行为分析技术，因为它使财务分析师可以考虑到风险和回报之间连续的权衡关系，而非单一的点估算。

在切线的社区网络中提供卓越的蒙特卡洛模拟 Excel 加载项，可以代入一个随机数（使用手动数据输入或 Excel 的 RAND 函数），然后根据需要多次重复计算 Excel 工作表。它将结果输出到一个含有汇总统计和直方图的新 Excel 工作表中。Excel 加载项允许您在多个单元格里运行蒙特卡洛模拟，也包括某些其他选项。