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Modelo Financiero con Excel – Herramientas para Toma de Decisiones Empresariales

Un modelo financiero es una representación matemática de las variables clave que afectan a una organización, que se utiliza para hacer estimaciones de cómo los escenarios futuros afectarán el rendimiento y la posición financiera de la empresa.

Este modelo generalmente se construye en una hoja de cálculo electrónica, usando ingresos y gastos de nivel de resumen, y empleando fórmulas que cambian los resultados del modelo cuando se alteran ciertas variables. Por ejemplo, las variables podrían usarse para modelar el impacto de un aumento en los precios de la energía, un descenso en los precios de los productos, un retiro del producto, un cambio en la tasa de crecimiento de las ventas o una huelga exitosa de los empleados que resulta en mayores costos de compensación y beneficio .

Un modelo financiero es útil para estimar los efectos de una serie de escenarios dentro de un período corto de tiempo, aunque su efectividad depende de qué tan bien imite el modelo el negocio. Un analista puede usar un modelo financiero para varios propósitos, tales como:

  • Adquisiciones.- Determinar el rango de resultados posibles que una adquirente puede esperar con una entidad adquirida, dependiendo de las acciones que tome después de que la transacción se haya cerrado.
  • Presupuesto.- Desarrollar varios escenarios como parte del proceso de presupuesto, para decidir qué escenarios perseguir cuando se construye un presupuesto detallado.
  • Presupuesto de capital.- Para determinar un rango de resultados que podrían afectar el rendimiento del flujo de efectivo relacionado con una posible compra de activos fijos.
  • Análisis de riesgos.- Determinar qué variables pueden tener el mayor efecto negativo en una empresa, como parte de un análisis formal de riesgos.

Hay dos problemas potenciales con los modelos financieros. Una es que un modelo puede no tener en cuenta adecuadamente las variables que afectarán los resultados futuros proyectados del modelo.

El otro problema es que un modelo más complejo corre el riesgo de tener errores de cálculo integrados, que pueden ser difíciles de detectar. Descarga material gratis en pdf AQUÍ