A modelagem financeira é crucial para as empresas, especialmente quando as circunstâncias mudam.

A pandemia do COVID-19 deixou um impacto duradouro na economia, com empresas e governos enfrentando tempos incertos. Esse novo normal enfatizou a importância de construir resiliência nos negócios. No entanto, isso só pode acontecer se as empresas implementarem medidas que permitam lidar com a disrupção. Uma maneira de lidar com a disrupção é prever a probabilidade de ocorrência de diferentes eventos sem precedentes e seu impacto nas operações do negócio. Isso permite que a empresa orce e planeje o futuro. Os modelos financeiros são as melhores ferramentas para ajudar na representação abstrata de várias situações financeiras.

Alguns dos principais métodos para tentar mensurar as incertezas na modelagem financeira são:

Análise de sensibilidade

A análise de sensibilidade é um modelo financeiro que determina como as variáveis ​​de destino são afetadas com base nas alterações em outras variáveis ​​conhecidas como variáveis ​​de entrada. É uma maneira de prever o resultado de uma decisão dada uma certa gama de variáveis. A ferramenta Solver é muito utilizada neste topo de análise.

Análise de Cenários

Uma das etapas mais importantes que você pode seguir na modelagem financeira é a modelagem de cenários. Isso requer avaliar ou examinar seu modelo usando diferentes cenários possíveis. Isso ajuda você a prever possíveis resultados ou uma variedade de resultados possíveis. Como isso ajuda sua empresa a se manter em tempos incertos? Visualizar seu modelo financeiro por meio de vários cenários permite prever as diferentes direções do fluxo de caixa. Dessa forma, você pode prever o que acontecerá durante períodos favoráveis ​​e incertos. Dessa forma, você consegue perceber os efeitos positivos e negativos desses períodos nas finanças da sua empresa. Ao criar cenários, é essencial ser o mais robusto possível. No mínimo, você deve ter os três cenários básicos : pessimista, realista e otimista.

Existe uma ferramenta no excel que faz uma análise de cenário automática a partir das premissas apontadas.

Simulação de Monte Carlo

Uma simulação de Monte Carlo é usada para modelar a probabilidade de diferentes resultados em um processo que não pode ser facilmente previsto devido à intervenção de variáveis ​​aleatórias. É uma técnica usada para entender o impacto do risco e da incerteza. Também é referido como uma simulação de probabilidade múltipla.

Quando confrontados com incerteza significativa ao fazer uma previsão ou estimativa, alguns métodos substituem a variável incerta por um único número médio. Em vez disso, a Simulação de Monte Carlo usa vários valores e calcula a média dos resultados.

Podemos usar softwares específicos que “rodam” como add-in no Excel:​​ Crystal Ball (da Oracle)​ @Risk (da Palisade).

Utilizando funções estatísticas disponíveis no Excel, também é possível realizar a simulação de Monte Carlo, de uma forma mais trabalhosa, porém efetiva para os resultados solicitados:

Árvore de Decisão

As árvores de decisão são organizadas da seguinte forma: um indivíduo toma uma grande decisão, como empreender um projeto de capital ou escolher entre dois empreendimentos concorrentes. Essas decisões, que geralmente são representadas com nós de decisão, são baseadas nos resultados esperados de determinados cursos de ação. Um exemplo desse resultado seria algo como “espera-se que os ganhos aumentem em US$ 5 milhões”. Mas como os eventos indicados pelos nós finais são de natureza especulativa, os nós de chance também especificam a probabilidade de uma projeção específica se concretizar.

A figura seguinte mostra o exemplo de resultados atingidos com árvore de decisão no software R a partir de dados financeiros de uma empresa.

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