{"id":14272,"url":"\/distributions\/14272\/click?bit=1&hash=9c431bca9c7cafdd4ed114bc7fb4d407f06f28aa165d6f80b9637d3a8581e5c2","title":"\u0421\u0431\u0435\u0440\u041a\u043e\u0442 \u2014 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043b\u044e\u0435\u043d\u0441\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0442\u0435\u043b \u0432 \u043a\u043e\u0441\u043c\u043e\u0441","buttonText":"","imageUuid":""}

Red Flags финансовой модели

Занимаюсь подготовкой и анализом финансовых моделей лишь время от времени, но делаю это давно — лет пятнадцать. Накопил для себя небольшой список Red Flags («красных флажков») — того, что чаще всего бывает «не так» в моделях. Анализ по этим критическим точкам можно сделать очень быстро — буквально за считанные минуты. Результат такого экспресс-анализа — степень доверия к модели и управленческий вывод: можно ли использовать модель или её нужно исправить или даже переделать. Экспресс-анализ фин. модели — ежедневная составляющая работы аналитика в банке или в инвестиционном фонде.

Большая часть анализируемых моделей в моей практике – для hi-tech проектов и даже для стартапов. Многие венчурные инвесторы считают, что финансовая модель стартапу не нужна: риски большие, неопределенность высокая, ресурсов на моделирование нет. Тем не менее, есть ряд ситуаций, когда фин. модель нужна даже для стартапа. Прежде всего – когда стартап приходит за финансированием в фонд с государственным участием, даже косвенным участием. Вторая причина – необходимость бюджетирования, сценарного анализа и анализа чувствительности. Часто это нужно сделать, чтобы спрогнозировать остаток денежных средств, необходимых складских запасов или возможностей по повышению вознаграждения. Финансовая модель – инструмент, который иногда может быть необходим, иногда – полезен, хотя и не обязательно всегда.

Ниже – наиболее типичные «Red Flags».

1) Неправильная организация процесса

a. Использован неправильный шаблон модели. У банков и гос. институтов развития есть свои шаблоны моделей. Они разные и, кроме того, меняются во времени.

b. Подготовкой фин. модели занимался «неправильный» сотрудник. В идеале это должен быть человек, близкий к фаундеру, с пониманием сути бизнеса, экономики. Обязательно – прошлый опыт составления моделей. Плохо, когда сам фаундер составляет фин. модель. Составление бухгалтерскими службами – неоднозначный вопрос (налицо старание, но часто уход в детали).

2) Слишком много знаков после запятой

Встречается в большинстве моделей

a. Значение-параметр, равное, к примеру, 72,678787978786 вызовет большой вопрос. В реальном мире таких значений не бывает. Как правило, такая «высокая» точность говорит о подгонке значений под заранее нужный результат.

b. Если нужно поделить одно значение на другое, то это должно быть явно указано в формуле, а не прописан только результат деления.

3) Слишком большие или малые суммы без объяснений

В каждом проекте есть свои пороги существенности (материальности)

a. Например, выручка компании на 200 млн рублей, но в одном из периодов она несет расход на 50 млн, который стоит просто как параметр. Такая величина вызовет вопрос.

b. Другая крайность – расходы «на карандаши» и прочую мелочь. Группировать.

4) Неправильные формы бухгалтерской отчетности

a. Проверить связь форм: Cash, Net Income/Retained Earnings, ΔWorking Capital, ΔDebt и прочее. Не расписываю подробно – это стандартная проверка, но часто есть расхождения.

b. Проверить, что баланс сходится.

c. Проверить, что остаток денежных средств положителен.

5) Неправильный учет макропараметров

a. Проверить учет инфляции: она либо везде есть, либо ее везде нет.

b. Инфляция должна быть релевантной – для каких-то строк «потребительская», для каких-то «промышленная», но той же географии.

c. Использовать одинаковые источники для прогнозов или делать консенсус-прогноз.

d. Избегать устаревших прогнозов.

e. Перепроверить налоговые ставки, льготы (условия льгот). Особое внимание – на НДС.

f. Отдельный вопрос – использование государственных источников. В отдельные периоды нашей истории были разительные расхождения с глобальными провайдерами (например, IHS Markit). Что именно использовать – зависит от реципиента модели.

6) Неправильный учет терминального периода

a. Проверить, что терминальный период вообще учтен.

b. Проверить, что терминальный период не даёт более 30% итоговой стоимости. Базовая рекомендация, если больше – продление срока прогнозирования.

c. Проверить обоснованность терминального роста (иногда его приравнивают к инфляции).

d. Проверить, что в терминальном периоде амортизация равна кап. затратам по поддержание (maintenance capex). Суть в том, что модель должна быть «устойчива на бесконечности».

7) Неправильная оценка стоимости

a. Проверить, что NPV > 0, IRR > Hurdle Rate (минимальная доходность), стоимость собственного капитала (Equity Value) положительна. Да, бывают проекты и с отрицательным NPV, но их обычно никуда не носят, а держат при себе, чтобы никто об этом не узнал.

b. Проверить, что используется FCFF (Free Cash Flow to Firm) для базового расчета.

c. Проверить правильность подбора компаний для расчета мультипликаторов: сопоставимые отрасль, страна, долговая нагрузка. При необходимости – корректировать.

d. Неправильная ставка дисконтирования. Проверить, что она соответствует риску проекта.

e. Если оценка стоимости проводилась разными способами, то они должны давать близкие результаты (на графике football field должно быть «перекрытие»). Сильное расхождение потребует объяснений.

f. Проверить, что оценка по модели (NPV) не меньше, чем оценка для целей сделки (для венчурной сделки - Pre-money value).

g. Проверить корректность даты оценки стоимости.

h. Перепроверить периоды дисконтирования по годам – например, если оценка на конец года, то первый прогнозный год 0,5, далее 0,5+1; если оценка на полугодие, то 0,25, далее 0,25+1 и так далее.

i. Проверить правильность учета чистого долга компании: Enterprise Value (EV) = Market Capitalization (Common Shares + Preferred Shares) + Net Debt (Market Value of Debt – Cash and Equivalents).

8) Непрозрачный расчет инвестиций

a. Проверить, что вообще учтены cash-in инвестиции инвестора.

b. Проверить, что проект «не летает» без инвестиций (для проектов роста).

c. Проверить, что из модели можно проследить направления расходования инвестиций (по крайней мере, не должно быть противоречия).

d. Если cash-in инвестиция – проверить, что нет выплат текущим акционерам после вхождения инвестора.

9) Неправильный расчёт выручки

Очень сложно прогнозировать выручку для венчурных проектов! Почти всегда прогнозы далеки от реальности

a. Проверить, что прогнозная выручка не начинает превышать достижимый объём рынка (SOM, Serviceable Obtainable Market).

b. Для венчурных проектов. Проверить, что выручка стабильно растет. Падения выручки крайне нежелательны и должны быть объяснены.

c. Проверить обоснованность выручки (например, сверить с pipeline контрактов или проверить обоснованность предпосылок для расчета).

d. Проверить, что объем производства не превышает мощность производства, на которую влияет число станков или компьютеров, число сотрудников, число sales-managers и прочее.

e. Для проектов, в которые есть и выручка, и комиссия – проверить, что в расчет взята правильная величина. Это актуально для игр, такси, страхования и так далее.

10) Неправильная таблица акционеров (Cap Table).

Венчурная статистика говорит о том, что большинство сложных Cap Table, в которых есть несколько десятков акционеров, содержат те или иные ошибки.

a. Проверить учет опционов и варрантов, если они есть в проекте. Часто про них забывают.

b. Проверить корректность учета конвертаций (долга в акции, preferred shares в ordinary, shares split и прочее). Часто эта проверка требует вычитки документов.

11) Неправильное поведение в «граничных точках»

Эти особенности должны быть хорошо понятны тем, кто изучал ВУЗе математическое моделирование или, еще лучше, уравнения мат. физики. Идея в том, чтобы посмотреть поведение модели при «вырожденных» параметрах.

a. Обнуляем инвестиции и смотрим, что получилось.

b. Обнуляем ставки амортизации и смотрим, что основные средства не уменьшаются.

c. Обнуляем продажи в штуках и проверяем, что продажи в деньгах тоже стали нулевыми.

d. Обнуляем какие-то листы или зоны целиком и проверяем, что соответствующие строки в балансе или P&L тоже обнулились.

e. Максимально увеличиваем какую-то величину (например, в 100 раз) и быстро прослеживаем, какие еще величины увеличились, а какие нет. Этот способ позволяет очень быстро отлавливать причины расходимости баланса.

12) Неправильный учет отдельных статей Баланса

a. Недоучет забалансовых обязательств (опционные планы, пенсионные схемы и прочее). Проверить, что они отражены в модели.

b. Сделать «вертикальный анализ» баланса, то есть посмотреть на разбивку баланса в процентах на какую-то определенную дату. Сверить с компаниями-аналогами.

c. Сделать «горизонтальный анализ» баланса, то есть проследить флуктуации отдельных статей баланса во времени.

d. Проверить, что уровень кредитной нагрузки не превышает определенную величину.

e. Проверить, что стоимость ОС в балансе не уходит в минус и вообще в балансе нет отрицательных величин.

13) Непрозрачные расходы

a. Проверить бонусы, премии, среднюю з/п на сотрудника. Рост должен быть объяснен.

b. Неправильный COGS. Проверить, что вместе с ростом выручки растут и затраты. Как правило (хотя и не всегда) растет численность персонала, расходы на маркетинг, аренду офиса и так далее.

c. Неправильный рабочий капитал. Проверить сроки оборачиваемости, сравнить с историческими.

14) Искажения маржинальности

Понятно, что после инвестиций должен начаться рост, но иногда разница слишком разительна.

a. Проверить историческую и прогнозную маржинальность, темпы роста, оборачиваемость.

b. Проверить, что маржинальность соответствует аналогам, или объяснить разницу.

15) Неправильная юнит-экономика

Не для всех проектов это актуально. Помним, что юнитом может быть заказ или клиент.

a. Проверить, что LTV считается по «Contribution Margin», а не просто по выручке, то есть из чистой выручки с одного юнита не забыли вычесть удельные расходы (без привлечения).

b. Проверить, что LTV > CAC. Желательное превышение – в среднем в 3 раза.

Через несколько дней будет продолжение с рекомендациями для составления финансовой модели.

0
1 комментарий
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
-2 комментариев
Раскрывать всегда