Kontent qismiga oʻtish

Moliyaviy modellashtirish

Vikipediya, erkin ensiklopediya

Moliyaviy modellashtirish – bu real dunyo moliyaviy holatining mavhum tasvirini (modelini) yaratish vazifasidir[1]. Bu moliyaviy aktiv yoki biznes, loyiha yoki boshqa har qanday investitsiya portfelining (soddalashtirilgan versiyasi) ishlashini aks ettiruvchi matematik modeldir.

Odatda, moliyaviy modellashtirish aktivni narxlash yoki korporativ moliya boʻyicha, miqdoriy xususiyatga ega boʻlgan mashq sifatida tushuniladi. Bu bozorlardagi yoki agentlarning xatti-harakatlari toʻgʻrisidagi taxminlarni sonli bashoratlarga tarjima qilish haqida[2]. Shu bilan birga, „moliyaviy modellashtirish“ umumiy atama boʻlib, u turli foydalanuvchilar uchun turli narsalarni anglatadi; odatda bu atama buxgalteriya va korporativ moliya qoʻllanmalariga yoki miqdoriy moliya qoʻllanmalariga tegishli.

Buxgalteriya hisobi Elektron jadval asosida tuzilgan pul oqimini bashorat qilish

Korporativ moliya va buxgalteriya kasbida moliyaviy modellashtirish odatda moliyaviy hisobotlarni prognozlashni oʻz ichiga oladi; odatda, qaror qabul qilish uchun[1] va moliyaviy tahlil uchun foydalaniladigan batafsil kompaniyaga xos modellarni tayyorlashni anglatadi.

Qoʻllanilish doirasi quyidagilarni oʻz ichiga oladi:

Biznes qiymatini va aksiyalarni baholash – ayniqsa, diskontlangan pul oqimi orqali, lekin boshqa baholash yoʻlllarini ham oʻz ichiga oladi – Senariy rejalashtirish va boshqaruv qarorlarini qabul qilish („nima mavjud“; „agar nima boʻlsa“; „nima qilish kerak“[3]) – Byudjetlashtirish: daromadlarni prognozlash va tahlil qilish; ishlab chiqarishni byudjetlashtirish; operatsiyalarni byudjetlashtirish – Kapitalni byudjetlashtirish, shu jumladan kapitalning qiymati (yaʼni WACC) hisob-kitoblari – Pul oqimini prognozlash; aylanma kapital va xazina boshqaruvi; aktiv va majburiyatlarni boshqarish – Moliyaviy hisobot tahlili / nisbiy tahlil (shu jumladan, operatsion va moliyaviy ijara shartlari hamda ilmiy-tadqiqot ishlari) – Tranzaksiya tahlili: M&A, PE, VC, LBO, IPO, Loyihani moliyalashtirish[4], P3 – Kredit qarorlari: Kredit tahlili, Isteʼmolchilar kredit xavfi; kredit yoʻqotish va taʼminot modellashtirish – Boshqaruv buxgalteriyasi: Faoliyat asosida xarajatlarni hisoblash, Rentabellik tahlili, Xarajatlar tahlili, Umr boʻyi xarajatlar, Menejerlik xavf buxgalteriyasi – Davlat sektori xarid qilishi[5].

Ushbu modellar haqida umumiylashtirish uchun: birinchidan, ular moliyaviy hisobotlar atrofida qurilganligi sababli, hisob-kitoblar va natijalar oylik, choraklik yoki yillik boʻladi; ikkinchidan, kirish maʼlumotlari „farazlar“ shaklida boʻladi, bu yerda tahlilchi har bir davrda qoʻllanadigan tashqi / global oʻzgaruvchilar (valyuta kurslari, soliq foizi va boshqalar) uchun qiymatlarni belgilaydi (madel parametrlari sifatida qaralishi mumkin) va ichki / kompaniyaga xos oʻzgaruvchilar (ish haqi, tannarx va boshqalar) uchun. Shunga mos ravishda, ikkala xususiyat ham ushbu modellar matematik shaklida (kamida, bilvosita) aks ettiriladi: birinchidan, modellarda diskret vaqt oʻlchovi qoʻllanadi; ikkinchidan, ular deterministikdir.

Bu kasb egalari koʻpincha „moliyaviy tahlilchi“ deb ataladi (va baʼzida hazil tariqasida „raqam maydalovchilar“ deb ham ataladi). Odatda[6], modelchi MBA yoki MSF ni „moliyaviy modellashtirish“ boʻyicha (ixtiyoriy) kurs bilan tugatgan boʻladi[7]. Buxgalteriya malakalari va moliya sertifikatlari, masalan, CIIA va CFA odatda modellashtirish boʻyicha bevosita yoki aniq oʻqitishni taʼminlamaydi[8]. Shu bilan birga, koʻplab tijorat trening kurslari ham universitetlar orqali, ham xususiy tarzda taklif etiladi.

Garchi maqsadli biznes dasturi mavjud boʻlsa-da, bozorning katta qismi elektron jadval asosida tuziladi; bu asosan, modellar deyarli har doim kompaniyaga xos boʻlgani uchun. Shuningdek, tahlilchilar moliyaviy modellashtirish uchun oʻzlarining mezonlari va usullariga ega boʻladi[9]. Microsoft Excel hozirda Lotus 1-2-3 ni 1990-yillarda ortda qoldirib, ancha kuchli oʻringa ega. Elektron jadval asosida modellashtirishning oʻz muammolari boʻlishi mumkin[10] va bir necha standartlashtirish va „eng yaxshi amaliyotlar“ taklif qilingan[11]. „Elektron jadval xavfi“ tobora koʻproq oʻrganilmoqda va boshqarilmoqda[11].

Asosiy oʻylantiradigan narsa, model natijalari, yaʼni chiziqli elementlar koʻpincha „haqiqiy boʻlmagan noaniq farazlar“ va „ichki nomuvofiqliklar“ ni oʻz ichiga oladi[12]. (Masalan, daromadlarning oʻsishi prognozi, lekin aylanma kapital, asosiy aktivlar va tegishli moliyalashtirish boʻyicha tegishli oʻsishlarsiz, aktivlar aylanishi, qarz miqdori va/yoki kapitalni moliyalashtirish boʻyicha haqiqatga toʻgʻri kelmaydigan taxminlarni oʻz ichiga olishi mumkin) Bu yerda kerak boʻlgan narsa, lekin koʻpincha etishmaydigan narsa shundaki, barcha asosiy elementlar aniq va izchil prognoz qilinishi kerak. Bunga tegishli ravishda, modellashtiruvchilar koʻpincha kiritishlar bilan bogʻliq boʻlgan „muhim farazlarni aniqlay olmaydi“ va „nima notoʻgʻri boʻlishi mumkinligini oʻrganmaydi“[13]. Bu yerda, odatda, modellashtiruvchilar „aniq qiymatlar va oddiy arifmetika“ dan foydalanadilar, yaʼni muammolar deterministik tabiatda koʻrib chiqiladi va shuning uchun aktiv yoki loyiha uchun bitta qiymat hisoblanadi, lekin natijalar diapazoni, dispersiyasi va sezgirligi boʻyicha maʼlumot bermaydi[14]. Bundan tashqari, umumiy tanqid, modellashtiruvchilar orasida asosiy kompyuter dasturlash tushunchalarining etishmasligi bilan bogʻliq boʻlib[15], natijada ularning modellarining tuzilishi yaxshi emas va saqlash qiyin. Jiddiy tanqid byudjetlashtirishning mohiyati va uning tashkilotga taʼsiriga ham qaratilgan[16][17].

Miqdoriy moliya

[tahrir | manbasini tahrirlash]
Foiz stavkasini „daraxt“ shaklida tasvirlash – odatda tijorat derivativ dasturlari tomonidan qaytariladi

Miqdoriy moliyada, moliyaviy modellashtirish murakkab matematik modelni ishlab chiqishni oʻz ichiga oladi[18]. Bu yerda modellar aktiv narxlari, bozor harakatlari, portfel daromadlari va shunga oʻxshashlarni oʻz ichiga oladi. Umuman olganda, quyidagi yoʻnalishlar farqlanadi:

(i) „Miqdoriy aktiv baholash“, turli aksiyalarning daromadlarini modellashtirish;

(ii) „Moliyaviy muhandislik“, derivativ qimmatli qogʻozlarining narxi yoki daromadlarini modellashtirish;

(iii) „Miqdoriy portfelni boshqarish“, avtomatlashtirilgan savdo, yuqori chastotali savdo, algoritmik savdo va dasturiy savdoni asoslovchi modellar

Shu bilan bogʻliq ravishda qoʻllanish sohalari quyidagilardan iborat:

  • Optsion narxlash va ularning „Greeks“ ni hisoblash (uchuvchi sirtlarini qabul qiluvchi – mahalliy/stoxastik uchuvchi modellar va koʻp egri chiziqlar orqali)
  • Boshqa derivativlar, ayniqsa foiz stavkalari derivativlari, kredit derivativlari va ekzotik derivativlar
  • Foiz stavkalarining muddatiy tuzilmasini modellashtirish (bootstrapping/koʻp egri chiziqlar, qisqa stavkali modellar, HJM framework) va shunga bogʻliq kredit spreadlari
  • Kredit baholash sozlamasi, CVA, shuningdek, turli xil XVA
  • Kredit xavfi, qarz oluvchi kredit xavfi va tartibga soluvchi kapital: EAD, PD, LGD, PFE, EE; Jarrow-Turnbull modeli, Merton modeli, KMV modeli
  • Strukturaviy mahsulotlarni loyihalash va ishlab chiqarish
  • Portfel optimallashtirish[19] va miqdoriy investitsiya qilishning umumiy yondashuvi; bu yerda qoʻllanadigan optimallashtirish usullari haqida koʻproq maʼlumot
  • Moliyaviy xavf modellashtirish: risk qiymati (parametrik va/yoki tarixiy, CVaR, EVT), stress sinovi, „sezgirliklar“ tahlili (Greeks, duration, convexity, DV01, KRD, CS01, JTD)
  • Korporativ moliya qoʻllanishi[20]: pul oqimi tahlillari[21], korporativ moliyalash faoliyatini prognoz qilish muammolari va kapital investitsiyasidagi xavf tahlillari
  • Real optsionlar
  • Aktuar qoʻllanishi: Dinamik moliyaviy tahlil (DFA), UIBFM, investitsion modellashtirish

Bu muammolar, odatda, stoxastik va uzluksiz xarakterga ega boʻlib, bu modellar murakkab algoritmlarni talab qiladi, bu esa kompyuter simulyatsiyasini, ilgʻor raqamli usullarni (masalan, raqamli differensial tenglamalar, raqamli chiziqli algebra, dinamik dasturlash) va/yoki optimallashtirish modellarini ishlab chiqishni oʻz ichiga oladi.

Modellovchilar odatda „kvantlar“, yaʼni miqdoriy tahlilchilar deb ataladi va odatda statistik, fizika, muhandislik, kompyuter fanlari, matematika yoki operatsion tadqiqotlar kabi kvantitativ fanlar boʻyicha ilgʻor (Ph. D. darajasidagi) bilimga ega boʻladilar.

Alternatively, or in addition to their quantitative background, they complete a finance masters with a quantitative orientation, such as the Master of Quantitative Finance, or the more specialized Master of Computational Finance or Master of Financial Engineering; the CQF certificate is increasingly common.

Yoki, ularning kvantitativ bilimiga qoʻshimcha ravishda, ular kvantitativ yoʻnalishga ega moliyaviy magistratura dasturlarini tugatadilar[22], masalan, Miqdoriy moliya magistri, yoki koʻproq ixtisoslashgan Hisoblash moliyasi magistri yoki Moliyaviy muhandislik magistri; CQF sertifikati tobora keng tarqalmoqda.

Bu yerda ham elektron jadvallar keng qoʻllanilsa-da (deyarli har doim keng qamrovli VBA talab qiladi); maxsus C++, Fortran yoki Python, yoki MATLAB kabi raqamli tahlil dasturlari tez-tez afzal koʻriladi[22], ayniqsa, barqarorlik yoki tezlik muammosi boʻlgan hollarda. MATLAB koʻpincha tadqiqot yoki prototiplash bosqichida qoʻllanadi, chunki uning dasturlash, grafik va debugging vositalari intuitiv hisoblanadi, lekin C++/Fortran MATLAB juda sekin boʻlgan hollarda kontseptual jihatdan sodda, ammo yuqori hisoblash xarajatli qoʻllanilishlar uchun afzal koʻriladi; Python esa uning soddaligi va katta standart kutubxonasi / mavjud dasturlari, shu jumladan QuantLib tufayli tobora koʻproq qoʻllanilmoqda.

Bundan tashqari, koʻplab (standart) derivativ va portfel qoʻllanishlari uchun tijorat dasturlari mavjud va modelning uyda ishlab chiqilishi yoki mavjud mahsulotlarning joriy etilishi muammoga bogʻliq boʻladi[22].

Ushbu modellar murakkabligi notoʻgʻri narxlash yoki hedging yoki ikkalasiga olib kelishi mumkin. Bu Model xavfi moliya olimlari tomonidan davom etayotgan tadqiqot mavzusidir va risk boshqaruvi sohasida katta va ortib borayotgan qiziqish mavzusidir[23].

Moliyaviy modellashtirish falsafasi

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Moliyaviy modellashtirish falsafasi – bu modellashtirish fanining asoslari, usullari va oqibatlari bilan shugʻullanadigan falsafa tarmogʻidir.

Moliyaviy modellashtirish falsafasida, olimlar yaqinda moliyaviy modellovchilar har qanday „haqiqiy dunyo“ yoki amalda davom etayotgan investitsiya holatini aks ettirishga intilishadi degan umumiy qabul qilingan farazni shubha ostiga qoʻya boshladilar. Buning oʻrniga, moliyaviy modellovchining vazifasi dastlab modelda taxmin qilingan cheklangan imkoniyatlar bazasidan kelib chiqib, investitsiya ssenariysida tranzaksiya imkoniyatini namoyish etishdan iborat ekanligi taklif qilinmoqda[24].

  1. 1,0 1,1 Investopedia Staff. „Financial Modeling“ (2020).
  2. Low, R.K.Y.; Tan, E. (2016). "The Role of Analysts' Forecasts in the Momentum Effect". International Review of Financial Analysis 48: 67–84. doi:10.1016/j.irfa.2016.09.007. https://espace.library.uq.edu.au/view/UQ:406166/UQ406166_OA.pdf. 
  3. ; Jae K. Shim; Stephen HartmanSchaum's quick guide to business formulas: 201 decision-making tools for business, finance, and accounting students. McGraw-Hill Professional, 1 November 1997. ISBN 978-0-07-058031-2. Qaraldi: 2011-yil 12-noyabr.  § 39 „Corporate Planning Models“. See also, § 294 „Simulation Model“.
  4. See for example: „Renewable Energy Financial Model“ (en). Renewables Valuation Institute. Qaraldi: 2023-yil 19-mart.
  5. Confidential disclosure of a financial model is often requested by purchasing organizations undertaking public sector procurement in order that the government department can understand and if necessary challenge the pricing principles which underlie a bidder’s costs. E.g. First-tier Tribunal, Department for Works and Pensions v. Information Commissioner, UKFTT EA_2010_0073, paragraph 58, decided 20 September 2010, accessed 11 January 2024
  6. Fairhurst, Danielle Stein. Financial Modeling in Excel for Dummies. John Wiley & Sons, 2022. ISBN 978-1-119-84451-8. OCLC 1264716849. 
  7. Example course: Financial Modelling, University of South Australia
  8. The MiF can offer an edge over the CFA Financial Times, June 21, 2015.
  9. See for example, Valuing Companies by Cash Flow Discounting: Ten Methods and Nine Theories, Pablo Fernandez: University of Navarra – IESE Business School
  10. Danielle Stein Fairhurst (2009). Six reasons your spreadsheet is NOT a financial model (Wayback Machine saytida 2010-04-07 sanasida arxivlangan), fimodo.com
  11. 11,0 11,1 Best Practice (Wayback Machine saytida 2018-03-29 sanasida arxivlangan), European Spreadsheet Risks Interest Group
  12. ; Paul M. Healy; Erik Peek; Victor Lewis BernardBusiness analysis and valuation: text and cases. Cengage Learning EMEA, 2007 — 261–-bet. ISBN 978-1-84480-492-4. Qaraldi: 2011-yil 12-noyabr. 
  13. ; Stewart C. Myers; Brattle GroupCapital investment and valuation. McGraw-Hill Professional, 2003 — 223–-bet. ISBN 978-0-07-138377-6. Qaraldi: 2011-yil 12-noyabr. 
  14. Prof. Aswath Damodaran. Probabilistic Approaches: Scenario Analysis, Decision Trees and Simulations, NYU Stern Working Paper
  15. Blayney, P. (2009). Knowledge Gap? Accounting Practitioners Lacking Computer Programming Concepts as Essential Knowledge. In G. Siemens & C. Fulford (Eds.), Proceedings of World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecommunications 2009 (pp. 151-159). Chesapeake, VA: AACE.
  16. Loren Gary (2003). Why Budgeting Kills Your Company, Harvard Management Update, May 2003.
  17. Michael Jensen (2001). Corporate Budgeting Is Broken, Letʼs Fix It, Harvard Business Review, pp. 94-101, November 2001.
  18. See discussion here: „Careers in Applied Mathematics“. Society for Industrial and Applied Mathematics. 2024-yil 30-aprelda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2024-yil 3-sentyabr.
  19. See for example: Low, R.K.Y.; Faff, R.; Aas, K. (2016). "Enhancing mean–variance portfolio selection by modeling distributional asymmetries". Journal of Economics and Business 85: 49–72. doi:10.1016/j.jeconbus.2016.01.003. https://espace.library.uq.edu.au/view/UQ:377912/UQ377912_OA.pdf. ; Low, R.K.Y.; Alcock, J.; Faff, R.; Brailsford, T. (2013). "Canonical vine copulas in the context of modern portfolio management: Are they worth it?". Journal of Banking & Finance 37 (8): 3085–3099. doi:10.1016/j.jbankfin.2013.02.036. https://espace.library.uq.edu.au/view/UQ:297895/EC15UQ297895.pdf. 
  20. See David Shimko (2009). Quantifying Corporate Financial Risk. archived 2010-07-17.
  21. See for example this problem (from John Hull’s Options, Futures, and Other Derivatives), discussing cash position modeled stochastically.
  22. 22,0 22,1 22,2 Mark S. Joshi, On Becoming a Quant (Wayback Machine saytida 2012-01-14](http://www.markjoshi.com/downloads/advice.pdf%7Cdate=2012-01-14) sanasida [http://www.markjoshi.com/downloads/advice.pdf arxivlangan).
  23. Riccardo Rebonato (N. D.). Theory and Practice of Model Risk Management.
  24. Mebius, A. (2023). "On the epistemic contribution of financial models". Journal of Economic Methodology 30 (1): 49–62. doi:10.1080/1350178X.2023.2172447. 

General

Corporate finance

Quantitative finance

Charles Tapiero. Risk and Financial Management: Mathematical and Computational Methods. John Wiley & Son, 2004. ISBN 0-470-84908-8.