Инструкция создания финансовой модели в Excel

Инструмент финансового моделирования бизнес-проекта создан как обычный Excel файл без макросов и скриптов. Его можно копировать, переносить, передавать, использовать для работы несколькими сотрудниками, но при этом необходимо соблюдать правила коллективной работы при использовании Excel.

Файл выполнен в виде законченного продукта, не требующего доработки. Это шаблон финансового моделирования, который при внесении в него исходных данных автоматически рассчитывает необходимые финансовые показатели и генерирует необходимые для бизнес-планирования отчеты.

Шаблон можно использовать многократно для различных профильных проектов.

Для создания финансовой модели необходимо в Excel шаблон внести:

Рекомендуем перед началом заполнения шаблона финансовой модели собрать исходные данные в отдельном файле.

Данные о продажах для финансовой модели

Создайте краткое описание вашего товара или услуги, заполнив следующие данные для финансовой модели:

Количество продаваемого товара и дата начала продаж.

Для удобства просмотра разверните видео на полный экран.

Механизм управления планом продаж позволяет:

Быстро спланировать ежемесячные продажи, рассчитать равномерное изменение цены и количества реализуемого товара или услуг во времени с учётом сезонности и ограничений периода продаж;

Построить нелинейный план продаж в денежном выражении. Изменяя ежемесячный показатель в процентах, вы формируете свое видение на реализацию товаров и услуг;

(НОВОЕ) Свободное планирование планом продаж в количественном и денежном выражении исходя из начальной стоимости продукта или услуги;;

Для использования инструмента свободного планирования:

Перейдите в раздел «Продукты», установите название реализуемого продукта, цену за единицу товара или услуги, количество реализуемых в месяц и дату начала продаж;

Выберете столбец «План продаж». Функция подключает дополнительный инструмент расчета в данном разделе.

Перейдите в подраздел «План продаж». Вы увидите две колонки таблиц:
левая — управляем продажами путем установки объема продаж в процентах,
правая — управление продажами путем произвольного определения количества реализуемого товара или услуг в месяц.

ВАЖНО! Для использования нужного способа планирования необходимо произвести переключение между таблицами инструментом select.

Данные о затратах для финансовой модели

Затраты разделены на несколько групп, каждая из которых предполагает наличие минимального необходимого объема информации, позволяющий учесть 99% затрат вашего проекта. Руководствуйтесь разумной достаточностью чтобы создание финансовой модели в Excel не стало обременительным.

Группы затрат финансовой модели

Для создания финансовой модели в Excel необходимо ввести в шаблон:

Для удобства просмотра разверните видео на полный экран.

Недвижимость, оборудование, автотранспорт, средства производства без которых ваш продукт или услугу произвести невозможно. Планируем затраты, обеспечивающие бизнес средствами производства и(или) оказания услуг. Покупаем здание, станки, дорогостоящую оргтехнику, лицензии, проектную документацию. Всё, что составляет материальную ценность проекта размещаем в данном разделе.
(см. видео ниже)

Купленный актив нужно обслуживать, ремонтировать, планировать его модернизацию. Эти данные заполняем в данном разделе. Информация для планирования затрат в раздел «инвестиции» попадают автоматически из раздела активы, планирование не займет много времени. Подробно об этой группе рассказано в видео инструкции по созданную финансовой модели.
(см. видео ниже)

Аренда офиса или оборудования. В финансовом плане аренда позволяет экономить существенные денежные средства. Старайтесь оптимизировать затраты чтобы стимулировать продажи, и не тратить деньги там, где можно этого не делать в данный период времени.
(см. видео ниже)

Для удобства просмотра разверните видео на полный экран.

Должности, затраты на оплату труда сотрудников, распределение затрат во времени, схемы и фонд оплаты труда.
(см. видео ниже)

Инструмент планирования ФОТ имеет простой и удобный интерфейс заполнения исходных данных. Обязательные поля для заполнения:

Строка для указания должности. Если данная строка не будет выбрана, то расчет указанных цифровых значений исключится из расчёта.

Укажите размер оклада на старте проекта, размер индексации и дату начисления.

Если работник имеет срочный контракт, используйте поле «Период найма» для указания длительности в месяцах.

Если предполагается вознаграждение, в зависимости от результатов работы проекта, воспользуйтесь колонкой «Cхема начисления оклада» и установите один из вариантов:

Средняя абсолютная ошибка — сообщает нам, насколько в среднем за период прогнозирования фактические значения прогнозируемой переменной будут отклоняться относительно абсолютного значения от прогнозов.

Построение функции тренда в excel. быстрый прогноз без учета сезонности

3. «Наводим» мышь на любую из точек на графике и щелчком правой кнопки вызываем контекстное меню (как говорит один мой хороший товарищ — работая в незнакомой программе, когда не знаешь, что делать, чаще щелкай правой кнопкой мыши…). В выпавшем меню выбираем «Добавить линию тренда…».

Использование электронных таблиц MS Excel для компьютерного моделирования

Учебно-методическое обеспечение: презентация (Презентация), ПО MS Excel, ПО MS PowerPoint, методические указания.

Оборудование: мультимедийная установка, персональные компьютеры.

Ход конференции

Теоретическая часть

Преподаватель: Рассмотрим этапы информационного моделирования.

В моделировании есть два различных пути. Во-первых, это использование натурных моделей. Но если модель должна отображать реальность в абстрактной форме, то в таком случае всегда привлекаются средства математики, и мы имеем дело с математической моделью.

Математическая модель выражает существенные признаки объекта или процесса языком уравнений и других математических средств. (Презентация. Слайд 3)

Собственно говоря, в историческом аспекте сама математика обязана своим существованием тому, что пыталась отражать, т.е. моделировать, на своем специфическом языке закономерности окружающего мира.

Под математической моделью понимают систему математических соотношений – формул, уравнений, неравенств и т.д., отражающих существенные свойства объекта или процесса. (Презентация. Слайд 3)

Простой пример. Представьте, что нужно определить площадь поверхности письменного стола. Как обычно поступают в таком случае? Измеряют длину и ширину стола, а затем перемножают полученные числа. Это фактически означает, что реальный объект – поверхность стола – заменяется абстрактной математической моделью – прямоугольником. Площадь этого прямоугольника и считается искомой величиной.

Как видно, из всех свойств стола мы выделили три: форму поверхности (прямоугольник) и длины двух сторон. Для нас не важны ни цвет стола, ни материал, из которого он сделан, ни то, как стол используется. (Если бы мы решали другую задачу о столе, например, сколько стоит его изготовление, то возможно, для нас важна была бы как раз эта информация.) (Презентация. Слайд 4)

Предположив, что поверхность стола – прямоугольник, мы легко указываем исходные данные и находим результат. Они связаны соотношение S = a * b. (Презентация. Слайд 5)

Сделанное предположение позволило «перевести» нашу задачу на язык чисел: и исходные данные, и результат – числа, а соотношение между ними задается математической формулой.

Анализировать математические модели проще и быстрее, чем экспериментально определять поведение реального объекта. Кроме того, анализ математической модели позволяет выделить наиболее существенные свойства данного объекта (процесса), на которые надо обратить внимание при принятии решения.

1 этап. Постановка задачи – точная формулировка условий и целей решения, описание наиболее существенных свойств объекта. (Презентация. Слайд 6)

2 этап. Построение математической модели – описание наиболее существенных свойств объекта с помощью математических формул. (Презентация. Слайд 6)

3 этап. Создание компьютерной модели – выражение математической модели на понятном для компьютера языке. Существуют два принципиально различных пути построения компьютерной модели:

1. Построение алгоритма решения задачи и его кодирование на одном из языков программирования.
2. Построение компьютерной модели и использованием ПО компьютера (приложений Windows – электронных таблиц, СУБД и пр.). (Презентация. Слайд 7)

Рассмотрим конкретные задачи математического моделирования. Для этого будем использовать приложение Windows – электронные таблицы MS Excel. Для этих целей в Excel имеется много возможностей: вычисление по формулам, построение диаграмм и графиков, поиск решения, подбор параметра и т.д.

Практическая часть

Задача 1. Необходимо покрасить краской стены кухни. Сколько потребуется банок краски, если известно, что

a = 405 см – длина комнаты,
b = 310 см – ширина комнаты,
c = 285 см – высота комнаты,
1 – 0,88 = 0,12 – часть комнаты для покраски (без кафеля),
5 м 2 – площадь покраски при использовании 1 банки краски.

Найти: необходимое для покраски стен кухни количество банок краски. (Презентация. Слайд 11)

S_{стен с кафелем} =2(a + b)c.
S_{стен для покраски} = 2(a + b)c * 0,12.

Чтобы определить, сколько потребуется банок краски, надо площадь для покраски разделить на 5 м 2 , т. е. S_{стен для покраски} /5 и результат округлить до целых.

Заносим данные задачи в электронную таблицу, вводим формулы.
Электронная таблица в режиме отображения формул. (Приложение 1. Презентация. Слайд 12)
Электронная таблица в режиме отображения значений. (Приложение 2. Презентация. Слайд 13)
С помощью MS Excel мы определили, что для покраски стен кухни необходима 1 банка краски.

Задача 2. Через иллюминатор корабля требуется вытащить сундук с драгоценностями. Удастся ли это сделать?

Иллюминатор корабля имеет форму круга. Будем считать, что сундук имеет форму параллелепипеда. Чтобы вытащить сундук, необходимо, чтобы диаметр иллюминатора был больше любой из трех диагоналей поверхности сундука. (Презентация. Слайд 14)

Пусть r – радиус иллюминатора,
a, b, c – размеры сундука,
d1, d2, d3 – диагонали боковых поверхностей сундука. (Презентация. Слайд 15)

Сундук можно вытаскивать через иллюминатор одной из трех боковых граней, следовательно, достаточно, чтобы диагональ иллюминатора оказалась меньше одной из трех диагоналей сундука, т.е. должно быть истинно хотя бы одно из условий:

ЕСЛИ((2*R>КОРЕНЬ(a^2+b^2));1;0)
ЕСЛИ((2*R>КОРЕНЬ(a^2+c^2));1;0)
ЕСЛИ((2*R>КОРЕНЬ(с^2+b^2));1;0)

Заносим данные задачи в электронную таблицу, вводим формулы.
Электронная таблица в режиме отображения формул. (Приложение 3. Презентация. Слайд 17)
Электронная таблица в режиме отображения значений. (Приложение 4.Презентация. Слайд 18)

В электронной таблице находим сумму трех условий. Если сумма равна 0, делаем вывод «Сокровища недоступны», иначе «Сокровища доступны» (Слайд 19 Презентация).

Задача 3. Решить уравнение х4-4х3-10х2+37х-14=0 (Слайд 20 Презентация).

Необходимо построить график функции у = х 4 – 4х 3 – 10х 2 + 37х – 14. Точки пересечения графика с осью Х будут решениями данного уравнения. Составляем в MS Excel таблицу значений функции. (Приложение 5. Презентация. Слайд 21)

Построим график функции (диаграмму). (Приложение 5. Презентация. Слайд 22)

Мы видим, что график четырежды пересекает ось ОХ, значит уравнение х 4 – 4х 3 – 10х 2 + 37х –14 = 0 имеет четыре корня.

Из таблицы и графика можно определить промежутки, в которых находятся корни этого уравнения:

В первой строке указан адрес выбранного значения функции. Во второй нужно установить курсор и занести подбираемое значение функции, указанное в правой части данного уравнения (в нашем случае – число 0). А затем, установив курсор в третьей строке, надо щелкнуть мышью на ячейке с соответствующим значением аргумента, чтобы получить абсолютное значение этого адреса, затем щелкнуть ОК.

Аналогично проверяются корни из других промежутков.

Из результирующей таблицы выбираем корни уравнения. (Приложение 5. Презентация. Слайд 24)

Преподаватель: С особым вниманием следует применять этот способ для решения уравнений, у которых графики функции не являются так называемыми «гладкими» кривыми. Это касается, прежде всего, шага изменения аргумента при построении графика соответствующей функции: он не должен быть слишком большим, чтобы не пропустить значения некоторых корней.

Задача 4. Решить уравнение log₂(x(1 – x)) – sin(π/x) + 2 = 0, область определения которого: x принадлежит промежутку (0;1). (Презентация. Слайд 25)

Excel предложит выбрать таблицу. Если вы хотите получить несколько таблиц из одного источника данных, проверьте параметр Включить выбор нескольких таблиц. При выборе нескольких таблиц Excel автоматически создает модель данных.

Аппроксимация в Excel | Блог Александра Воробьева

1. Построение алгоритма решения задачи и его кодирование на одном из языков программирования.
2. Построение компьютерной модели и использованием ПО компьютера (приложений Windows – электронных таблиц, СУБД и пр.). (Презентация. Слайд 7)

Рассмотрим конкретные задачи математического моделирования. Для этого будем использовать приложение Windows – электронные таблицы MS Excel. Для этих целей в Excel имеется много возможностей: вычисление по формулам, построение диаграмм и графиков, поиск решения, подбор параметра и т.д.

Аппроксимация в Excel

Учет и контроль! Те, кому за 40 должны хорошо помнить этот лозунг из эпохи построения социализма и коммунизма в нашей стране.

«Мы, помню, 5 лет назад изготавливали до 1000 штук таких изделий в месяц, а сейчас и 700 еле-еле собираем!». Открываем статистику и видим, что 5 лет назад и 500 штук не изготавливали…

«Во сколько обходится километр пробега твоего автомобиля с учетом всех затрат?» Открываем статистику – 6 руб./км. Поездка на работу – 107 рублей. Дешевле, чем на такси (180 рублей) более чем в полтора раза. А бывали времена, когда на такси было дешевле…

«Сколько времени требуется для изготовления металлоконструкций уголковой башни связи высотой 50 м?» Открываем статистику – и через 5 минут готов ответ…

«Сколько будет стоить ремонт комнаты в квартире?» Поднимаем старые записи, делаем поправку на инфляцию за прошедшие годы, учитываем, что в прошлый раз купили материалы на 10% дешевле рыночной цены и – ориентировочную стоимость мы уже знаем…

Ведя учет своей профессиональной деятельности, вы всегда будете готовы ответить на вопрос начальника: «Когда. ». Ведя учет домашнего хозяйства, легче спланировать расходы на крупные покупки, отдых и прочие расходы в будущем, приняв соответствующие меры по дополнительному заработку или по сокращению необязательных расходов сегодня.

В этой статье я на простом примере покажу, как можно обрабатывать собранные статистические данные в Excel для возможности дальнейшего использования при прогнозировании будущих периодов.

Аппроксимация в Excel статистических данных аналитической функцией.

1. Включаем Excel и помещаем на лист таблицу с данными статистики.

2. Далее строим и форматируем точечную диаграмму, в которой по оси X задаем значения аргумента – количество переработанных уголков в тоннах. По оси Y откладываем значения исходной функции – общий выпуск металлоконструкций в месяц, заданные таблицей.

О том, как построить подобную диаграмму, подробно рассказано в статье «Как строить графики в Excel?».

3. «Наводим» мышь на любую из точек на графике и щелчком правой кнопки вызываем контекстное меню (как говорит один мой хороший товарищ — работая в незнакомой программе, когда не знаешь, что делать, чаще щелкай правой кнопкой мыши…). В выпавшем меню выбираем «Добавить линию тренда…».

4. В появившемся окне «Линия тренда» на вкладке «Тип» выбираем «Линейная».

5. Далее на вкладке «Параметры» ставим 2 галочки и нажимаем «ОК».

6. На графике появилась прямая линия, аппроксимирующая нашу табличную зависимость.

Мы видим кроме самой линии уравнение этой линии и, главное, мы видим значение параметра R 2 – величины достоверности аппроксимации! Чем ближе его значение к 1, тем наиболее точно выбранная функция аппроксимирует табличные данные!

7. Строим линии тренда, используя степенную, логарифмическую, экспоненциальную и полиномиальную аппроксимации по аналогии с тем, как мы строили линейную линию тренда.

Лучше всех из выбранных функций аппроксимирует наши данные полином второй степени, у него максимальный коэффициент достоверности R 2 .

8. Удаляем все линии тренда с поля диаграммы, кроме логарифмической функции. Для этого щелкаем правой кнопкой мыши по ненужным линиям и в выпавшем контекстном меню выбираем «Очистить».

9. В завершении добавим к точкам табличных данных планки погрешностей. Для этого правой кнопкой мыши щелкаем на любой из точек на графике и в контекстном меню выбираем «Формат рядов данных…» и настраиваем данные на вкладке «Y-погрешности» так, как на рисунке ниже.

10. Затем щелкаем по любой из линий диапазонов погрешностей правой кнопкой мыши, выбираем в контекстном меню «Формат полос погрешностей…» и в окне «Формат планок погрешностей» на вкладке «Вид» настраиваем цвет и толщину линий.

Аналогичным образом форматируются любые другие объекты диаграммы в Excel!

Окончательный результат диаграммы представлен на следующем снимке экрана.

Итоги.

Для повышения достоверности аппроксимации статистических данных должно быть много. Двенадцать пар значений – это маловато.

Из практики скажу, что хорошим результатом следует считать нахождение аппроксимирующей функции с коэффициентом достоверности R 2 >0,87. Отличный результат – при R 2 >0,94.

В этой статье я лишь прикоснулся к верхушке айсберга под названием сбор, обработка и практическое использование статистических данных. О том удалось, или нет, мне расшевелить ваш интерес к этой теме, надеюсь узнать из комментариев и рейтинга статьи в поисковиках.

Затронутый вопрос аппроксимации функции одной переменной имеет широкое практическое применение в разных сферах жизни. Но гораздо большее применение имеет решение задачи аппроксимации функции нескольких независимых переменных…. Об этом и не только читайте в следующих статьях на блоге.

Подписывайтесь на анонсы статей в окне, расположенном в конце каждой статьи или в окне вверху страницы.

Не забывайте подтверждать подписку кликом по ссылке в письме, которое придет к вам на указанную почту (может прийти в папку «Спам»).

С интересом прочту Ваши комментарии, уважаемые читатели! Пишите!

(04.06.2017)

Высокоточная красивая замена табличных данных простым уравнением.

Вас не устраивают полученные точность аппроксимации (R 2 <0,95) или вид и набор функций, предлагаемые MS Excel?

Размеры выражения и форма линии аппроксимирующего полинома высокой степени не радует глаз?

Обращайтесь через страницу «Обратная связь» для получения более точного и компактного результата аппроксимации ваших табличных данных и для того, чтобы узнать простую методику решения задач высокоточной аппроксимации функцией одной переменной.

Далее на скриншоте в качестве сравнения представлены результаты поиска аппроксимирующей функции при помощи Excel и при помощи предлагаемой методики.

При использовании предлагаемого алгоритма действий найдена весьма компактная функция, обеспечивающая высочайшую точность аппроксимации: R 2 =0,9963.

Книга Excel может содержать только одну модель данных, но она содержит несколько таблиц, которые можно многократно использовать во всей книге. Вы можете добавить дополнительные таблицы в существующую модель данных в любое время.

Создание модели данных в Excel

В основной статье про МНК было рассмотрено приближение линейной функцией. В этой статье рассмотрим приближение полиномиальной функцией (с 3-й до 6-й степени) следующего вида: y=b+b₁x+b₂x 2 +b₃x 3 +…+b₆x 6