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如何建立一個完整的企業財務模型

一個完整的企業財務模型包括三張表：資產負債表、利潤表、現金流量表。這三張表相互聯系，互相影響，構成了對一個企業財務運營的完整模擬。通過對模型參數的調整，可以對企業的各種運營狀況進行研究，從而對現金流和估值有深入的分析。

對于一個有過嚴格工科教育的人來說，財務模型非常小兒科。因為三張表的關系并不復雜，數學表達上也超不出加減乘除四則運算的范圍。但是，真正了解這三張表的內在聯系，深入了解公司的運營本質，才能真正建好一個財務模型。

建模準備

在建立模型前，首先要取得至少過去5年的財務數據，以便根據歷史數據設定對未來的假設。當然，不僅是數字，更要通讀過去5年的年報，尤其是財務報表附注部分，掌握數據后面的信息。

利潤表

建立財務模型的*9步就是建立利潤表模型。利潤表與其它兩個表的聯系不是最為復雜，利潤表更多的是給現金流量表和資產負債表提供輸入，所以利潤表比較容易建立。為了建立利潤表，必須對影響利潤表的一系列因素進行假設。一些最基本的假設如下：

在所有的假設中，銷售額增長率是最為關鍵的一個，因為很多的其它參數的假設都是基于銷售額的一個比例而來。在做假設時，既要參考歷史數據，也要考慮公司未來的發展，可以說是沒有絕對的正確與否。

但是，在利潤表上，有一個重要的質量監控指標，這就是運營杠桿。一般來講，一個公司的運營杠桿相對固定。如果預測未來公司的各項數字，發現運營杠桿與歷史相比有重大變化，這時候就要重新檢查各種假設，看是不是有不合理的地方。一般的模型假設都沒有深入的固定成本與費用和可變成本與費用的分析，很容易把運營杠桿的效果就忽視了。

利潤表上另外一個重要的質量監控指標就是凈利潤增長率與ROE的關系。在盈利能力與資本結構不變的情況下，ROE就是凈利增長的極限。如果凈利潤增長遠遠超過歷史平均ROE水平，那么這個公司一定有重大的改變，比如增發或借貸這樣的資本結構變化，或者盈利能力的大幅度提高。如果沒有這些重大改變，肯定有一些假設是錯誤的。

資產負債表

資產負債表相對比較復雜，與利潤表和現金流量表都有緊密的內在聯系。

來自現金流量表：

*9,資產負債表中現金部分是來自于現金流量表。第二，借款部分來自于現金流量表的籌資部分。第三，固定資產及無形資產與現金流量表的經營現金流和投資現金流都有關系。第四，股東權益也與現金流量表的籌資部分緊密相連。總之，資產負債表反映的是公司某一個時間點的狀態，而現金流量表就是資產負債表的變化記錄。

來自利潤表：

利潤表的凈利潤會進入資產負債表的存留收益，增加股東權益。

剩下的很多項目就必須假設了。一般來講，都是根據歷史與經營按銷售額比例做假設。

資產負債表的一個重要監控指標就是現金轉換周期。一般來講，沒有重大改變，一個企業的現金轉換周期是比較穩定的。如果做出來的模型的現金轉換周期有大的改變，這就說明有的假設是不合適的，需要修改。

當然,整個模型是否有問題也要靠資產負債表來進行質量監控。如果模型建好后發現資產負債表不平衡，資產不等于負債加股東權益，那么模型肯定有問題。

現金流量表

現金流量表的歷史并不長。1987年，美國的FASB才規定現金流量表是公司必須報告的財務信息。1992年，國際會計準則委員會才規定現金流量表是公司必須報告的財務信息。現金流量表提供了資產負債表變化的重要信息。

現金流量表里面的經營現金流與利潤表和資產負債表關系緊密。首先，凈利潤就來自于利潤表。其次，流動資金的變化也是從資產負債表而來。最后，在經營現金流中需要做出對攤銷與折舊的假設。這就需要查詢公司歷史上的攤銷折舊占資產原值的比例，根據自己的判斷做出合理的假設。

投資現金流最重要的是資本支出假設。這個數字的大小對DCF估值影響重大。因為資本支出減少自由現金流。

籌資現金流最重要的是分紅比例。這就需要看歷史數據，然后做出合理的假設。

對于現金流量表，一個重要的質量控制指標就是杜邦分析中的資產周轉率。一個公司的資產周轉率會隨著公司的發展不斷變化。但是，一個行業內相似企業的資產周轉率是類似的。比如說物美的資產周轉率大約是沃爾瑪的60%左右。如果做出來的物美模型的未來資產周轉率超過了沃爾瑪，那就要問一問到底是什么讓物美比沃爾瑪更加高效。如果沒有神奇的因素出現，多半是銷售額增長假設過高，或者資本支出假設過低，或者攤銷折舊假設過高，或者三者都有，讓資產周轉率變得不合理。

另外一個重要的質量控制指標就是杜邦分析中的財務杠桿。一般來講，一個企業的財務杠桿不能無限提高，否則就有倒閉的風險。如果模型算出來的未來財務杠桿顯著高于歷史平均水平，那么一定要檢查相關的假設。

至此，我們就把三張報表聯系在了一起，形成了一個完整的企業財務模型。這個模型是一個企業財務狀況的模擬。用這個模型，我們可以進行幾乎所有的估值。當然，如果有統計方面的強大背景，還可以把統計模型融入財務模型，用蒙特卡羅的方式對企業估值進行模擬。

需要指出的是，無論模型有多完美，數據的質量永遠是*9位的。如果數據質量有問題，那么不論模型有多好，永遠是最差輸入，最差輸出。

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