財務モデリング

金融モデリングは、現実世界の金融状況の抽象的な表現（モデル）を構築するタスクです。これは、金融資産またはビジネス、プロジェクト、またはその他の投資のポートフォリオのパフォーマンス（の簡易バージョン）を表すように設計された数学モデルです。

通常、金融モデリングとは、資産価格設定または企業金融のいずれかでの定量的性質の行使を意味すると理解されています。市場やエージェントの行動に関する一連の仮説を数値予測に変換することです。同時に、「金融モデリング」は、ユーザーごとに異なることを意味する一般的な用語です。この参照は通常、会計および企業財務アプリケーション、または定量的財務アプリケーションのいずれかに関連しています。

金融モデリングの性質については、溶接や科学などのトレードクラフトであるかどうかについて業界で議論が行われていますが、金融モデリングのタスクは長年にわたって受け入れられ、厳格になってきています。

経理

企業金融および会計の専門職では、通常、 財務モデリングには財務諸表の予測が必要です。通常、意思決定と財務分析に使用される詳細な会社固有のモデルの準備。

アプリケーションが含まれます：

• 事業評価、特に割引キャッシュフロー、ただし他の評価アプローチを含む
• シナリオの計画と管理の意思決定（ "what is"; "what if"; "何をしなければならないか"）
• 資本予算
• 資本コスト（つまりWACC）の計算
• 財務諸表分析（オペレーティングリースとファイナンスリース、R＆Dを含む）
• プロジェクトファイナンス
• キャッシュフロー予測および資産および負債管理関連

これらのモデルの性質について一般化するには、まず、財務諸表を中心に構築されるため、計算と出力は月ごと、四半期ごと、または年ごとです。第二に、入力は「仮定」の形式を取ります。アナリストは 、外部/グローバル変数（為替レ​​ート、税率など…;モデルパラメーターとして考えられる）の各期間に適用される値を指定します。および内部/会社固有の変数 （賃金、単位費用など）。それに対応して、両方の特性がこれらのモデルの数学的形式に（少なくとも暗黙的に）反映されます。まず、モデルは離散時間です。第二に、それらは決定論的です。発生する可能性のある問題の説明については、以下を参照してください。時々採用されるより洗練されたアプローチに関する議論については、企業金融＃不確実性の定量化、および金融経済学＃企業金融理論を参照してください。

モデラーは、しばしば「金融アナリスト」と呼ばれます（そして、時々（「頬の舌」）「ナンバー・クランチャー」と呼ばれます）。通常、モデラーは「金融モデリング」の（オプションの）コースワークでMBAまたはMSFを修了しています。 CIIAやCFAなどの会計資格および財務認証は、通常、モデリングの直接的または明示的なトレーニングを提供しません。同時に、数多くの商業トレーニングコースが、大学を通じても個人的にも提供されています。

専用のビジネスソフトウェアは存在しますが（基本分析ソフトウェアも参照）、市場の大部分はスプレッドシートベースです。これは主に、モデルがほとんど常に会社固有であるためです。また、アナリストはそれぞれ、財務モデリングのための独自の基準と方法を持っています。 （ここでのビジネスモデリングのコンポーネント/手順については、財務概要＃割引キャッシュフロー評価の「株式評価」のリストを参照してください。）Microsoft Excelは、Lotus 1-2-3を抜いて圧倒的に優位な立場にあります。 1990年代。スプレッドシートベースのモデリングには独自の問題があり、いくつかの標準化と「ベストプラクティス」が提案されています。「スプレッドシートリスク」の研究と管理がますます行われています。モデル監査を参照してください。

ここでの1つの批判は、モデルの出力 、つまり品目には、しばしば「非現実的な暗黙の仮定」と「内部矛盾」が組み込まれているということです。 （たとえば、運転資本、固定資産、および関連する資金調達の対応する増加のない収益の成長の予測は、資産回転率、レバレッジおよび/またはエクイティ資金調達に関する非現実的な仮定を組み込む可能性があります。 ）必要ですが、多くの場合欠けているのは、すべての主要な要素が明示的かつ一貫して予測されることです。これに関連して、モデラーは多くの場合、 入力に関連する「重要な仮定の特定に失敗します」、「および何が間違っている可能性があるかを探求しません」。ここで、一般的に、モデラーは「確率分布と統計的尺度の代わりに点の値と単純な算術を使用します」、つまり前述のように、問題は本質的に決定論として扱われます。結果の範囲、分散、および感度に関する情報を提供します。他の批評では、基本的なコンピュータープログラミングの概念の欠如が議論されています。実際、より深刻な批判は、予算自体の性質と、組織への影響に関係しています（条件付き予算＃予算の批判を参照）。

ModelOffとして知られるFinancial Modeling World Championshipsは2012年から開催されています。ModelOffは世界的なオンライン金融モデリングコンテストであり、最高のライバル向けのライブファイナルイベントに至ります。 2012年から2014年まで、ニューヨークでライブファイナルが、ロンドンで2015年に開催されました。

量的金融

定量的金融では、 金融モデリングは洗練された数学的モデルの開発を伴います。ここでのモデルは、資産価格、市場の動き、ポートフォリオのリターンなどを扱います。一般的な違いは次のとおりです。「定量的財務管理」、大規模で複雑な企業の財務状況のモデル。 「定量的資産価格設定」、異なる株式のリターンのモデル。 「金融工学」、デリバティブ証券の価格またはリターンのモデル。 「定量的企業金融」、企業の財務決定のモデル。

関連して、アプリケーションには次のものが含まれます。

• オプションの価格設定と「Greeks」の計算
• その他のデリバティブ、特に金利デリバティブ、クレジットデリバティブ、エキゾチックデリバティブ
• 金利の期間構造のモデリング（ブートストラップ、短期金利モデリング、「曲線セット」の構築）およびクレジットスプレッド
• クレジットスコアリングとプロビジョニング
• 企業の財務活動予測の問題
• ポートフォリオ最適化
• リアルオプション
• リスクモデリング（金融リスクモデリング）およびバリューアットリスク
• 動的財務分析（DFA）
• 信用評価調整、CVA、およびさまざまなXVA
• 統計的裁定取引、コンバージェンス取引、ペア取引

これらの問題は一般に本質的に確率的で連続的であるため、ここでのモデルにはコンピューターシミュレーション、高度な数値手法（数値微分方程式、数値線形代数、動的プログラミングなど）および/または最適化モデルの開発を伴う複雑なアルゴリズムが必要です。これらの問題の一般的な性質は数学ファイナンスで説明されていますが、特定の手法はファイナンスの概要＃数学ツールにリストされています。詳細については、以下を参照してください。ロングテール分布とボラティリティクラスタリングを備えた金融モデル。金融市場のブラウンモデル。マーチンゲール価格極値理論;履歴シミュレーション（金融）。

モデラーは一般に「クオンツ」（定量分析者）と呼ばれ、通常、統計、物理学、工学、コンピューターサイエンス、数学、オペレーションズリサーチなどの定量的分野で高度な（Ph.D.レベル）バックグラウンドを持っています。代わりに、または定量的背景に加えて、定量的ファイナンスのマスター、またはより専門的な計算ファイナンスのマスターまたは金融工学のマスターなど、定量的なオリエンテーションでファイナンスマスターを修了します。 CQFはますます一般的になっています。

ここでもスプレッドシートが広く使用されています（ほとんどの場合、大規模なVBAが必要です）。特に安定性や速度が懸念される場合、カスタムC ++、Fortran、Python、またはMATLABなどの数値解析ソフトウェアが好まれます。 MATLABは、その直感的なプログラミング、グラフィカル、およびデバッグツールのために、研究またはプロトタイプの段階でよく使用されますが、C ++ / Fortranは、MATLABが遅すぎる概念的にシンプルで高い計算コストのアプリケーションに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと大規模な標準ライブラリのためにますます使用されています。さらに、多くの（標準の）派生アプリケーションおよびポートフォリオアプリケーションでは、市販のソフトウェアが利用可能であり、モデルを社内で開発するか、既存の製品を展開するかは、次の問題に依存します。質問。

これらのモデルの複雑さにより、誤った価格設定やヘッジ、あるいはその両方が発生する場合があります。このモデルリスクは、金融学者による進行中の研究の主題であり、リスク管理の分野に大きな関心を寄せているトピックです。

規律に対する批判（多くの場合、2007年から2008年の金融危機に数年先行する）は、数理科学と物理科学、および金融の違いを強調し、その結果、モデルを使用するトレーダーおよびリスクマネージャーが注意を払う必要があります。ここで注目に値するのは、 Financial Modelers 'Manifestoの著者であるEmanuel DermanとPaul Wilmottです。さらに進むと、少なくとも通常行われている仮定（オプション、ポートフォリオ）で、数学的および統計的モデリングを財務にまったく適用できるかどうか疑問に思う人もいます。実際、これらは「現代の金融理論の経験的および科学的妥当性」に疑問を投げかけているかもしれません。ここで注目に値するのは、ナッシムタレブとブノワマンデルブロです。数理ファイナンス＃批判と金融経済学＃課題と批判も参照してください。