Che cos'è la modellazione finanziaria?

La modellazione finanziaria è ampiamente utilizzata nella finanza aziendale, nell'investment banking, nel private equity, nella ricerca azionaria e nella consulenza. Un'azienda potrebbe utilizzarla per valutare l'introduzione di un nuovo prodotto o espandersi in un nuovo mercato. Un investitore potrebbe utilizzarla per stimare il valore di un'azienda prima di effettuare un'acquisizione o un investimento. Gli istituti di credito la utilizzano per valutare se il mutuatario è in grado di far fronte agli obblighi di debito. I modelli svolgono anche un ruolo centrale nelle fusioni e nelle acquisizioni (M&A).

I modelli vengono spesso utilizzati per eseguire scenari e analisi di sensibilità in modo che i leader possano vedere in che modo i cambiamenti nelle variabili chiave influiscono sui risultati. L'obiettivo è creare uno strumento che aiuti nel processo decisionale prevedendo le prestazioni di un'azienda o di un investimento in diversi scenari. Questo approccio offre alle aziende, agli investitori e ai finanziatori un modo per anticipare i rischi del mondo reale e valutare i potenziali rendimenti.

Gli analisti finanziari creano modelli finanziari all'interno dei loro dipartimenti di finanza aziendale o di financial planning and analysis (FP&A). Il processo di modellazione finanziaria inizia con dati storici accurati. Queste informazioni aiutano a spiegare come opera l'azienda, quali sono i suoi principali fattori trainanti e come si collegano le diverse parti dell'azienda.

Da lì, vengono fatte ipotesi su fattori interni futuri come le vendite, la crescita dei clienti, la struttura dei costi e i piani di investimento, nonché fattori esterni come le condizioni economiche, i tassi di interesse e le normative. Questi input confluiscono nelle dichiarazioni e nei programmi previsti.

I fogli di calcolo come Microsoft Excel vengono utilizzati per collegare i rendiconti finanziari storici con le ipotesi sul futuro. Il risultato è una serie di proiezioni che stimano i futuri ricavi, i costi, i profitti, il flusso di cassa e altre metriche chiave, a seconda della funzione del modello e degli obiettivi del modellatore.

Il tipo più comune di modello finanziario è quello a tre rendiconti, che collega il conto economico, il bilancio e il rendiconto finanziario. I modelli più avanzati si basano su questa base per includere la valutazione, l'analisi di scenario o la previsione in base a diverse ipotesi.

Una solida modellazione finanziaria si basa su qualcosa di più delle semplici competenze tecniche relative ai fogli di calcolo. Richiede una solida conoscenza della contabilità, della finanza e del business stesso, oltre a una solida analisi e buon senso. Un buon modello è accurato, flessibile e più facile da seguire. Mostra i risultati ma fornisce anche insight su cosa determina tali risultati.

Molti professionisti della finanza migliorano queste competenze seguendo un corso di modellazione finanziaria che combina teoria e pratica. Con l'avvento dell'intelligenza artificiale (AI) nella modellazione finanziaria, le business school e i programmi di formazione stanno ponendo maggiore enfasi sulla data science, sul machine learning e sull'AI generativa. Questi sforzi mirano a preparare i futuri analisti a lavorare a fianco di sistemi avanzati.³

La modellazione finanziaria fornisce alle organizzazioni un modo strutturato per comprendere le proprie analisi finanziarie e le prospettive future. Le aziende operano in ambienti pieni di incertezza e le decisioni aziendali spesso comportano denaro e rischi. Un modello finanziario organizza i dati in un framework che mostra come interagiscono i diversi fattori, il che consente ai leader di vedere non solo i numeri ma le relazioni e le dinamiche che determinano le prestazioni. Senza questa chiarezza, il processo decisionale può diventare frammentato o basato su informazioni incomplete.

Inoltre, collega la strategia con l'esecuzione. Un business plan o una visione strategica devono essere tradotti in ricavi, spese, flussi di cassa ed esigenze di capitale per determinare se il modello di business sottostante è finanziariamente sostenibile. I modelli finanziari colmano questa lacuna mostrando se un piano è fattibile e in che modo influisce sulle risorse.

Aiutano anche a stimare il tipo di rendimenti che un piano può generare. In questo modo, i modelli supportano una valutazione accurata e un'analisi degli investimenti, aiutando le organizzazioni a valutare se vale la pena cogliere le opportunità e se i prezzi sono equi.

Nelle operazioni quotidiane, la modellazione finanziaria aiuta le organizzazioni a gestire i budget, allocare risorse e mantenere la liquidità. Prevedendo i ricavi, i costi e il fabbisogno di capitale, i modelli rafforzano la pianificazione finanziaria e la previsione e guidano anche un'allocazione efficiente del capitale. Ad esempio, un'azienda spesso utilizza dei modelli per vedere come i ritardi nei pagamenti dei clienti influirebbero sul flusso di cassa o se l'assunzione di debiti è sostenibile in diverse condizioni di tasso d'interesse.

Le startup spesso si affidano alla modellazione per testare e convalidare i loro piani prima di cercare investitori. Questi insight migliorano la gestione del rischio preparando le aziende a sfide come carenze di liquidità, flessioni del mercato o aumento dei costi, contribuendo a salvaguardare lo stato di salute e la continuità finanziaria.

La modellazione finanziaria supporta la comunicazione e la responsabilità. I modelli offrono un linguaggio comune per dirigenti, investitori, finanziatori e altri stakeholder. Permettono di testare e modificare i piani in modo trasparente, migliorando la comunicazione, allineando le aspettative e contribuendo a garantire la fiducia.

I modelli finanziari supportano un migliore processo decisionale offrendo una base quantitativa per la valutazione delle scelte. L'analisi degli scenari rafforza anche la pianificazione strategica a lungo termine. Le organizzazioni possono valutare l'impatto finanziario di nuovi prodotti, espansione, riduzione dei costi o transazioni importanti attraverso la pianificazione pratica degli scenari prima dell'esecuzione. Poiché gli aggiornamenti possono essere effettuati rapidamente una volta predisposta una struttura solida, la modellazione finanziaria consente di risparmiare tempo.

Nel complesso, la modellazione finanziaria garantisce che le decisioni siano basate sui dati, realistiche, affidabili ed efficienti.

La modellazione finanziaria si presenta in diverse forme, ognuna progettata per uno scopo o una struttura tecnica specifica. A seconda del contesto, i modelli vengono utilizzati per la pianificazione aziendale, la valutazione o le iniziative di finanziamento di progetti come gli investimenti infrastrutturali. Spesso, un modello standard viene adattato alle esigenze dell'azienda. Di seguito sono riportate le descrizioni di alcuni modelli comuni, incluso il modo in cui sono costruiti e i ruoli che svolgono.

Questo modello è l'elemento costitutivo di base per la maggior parte dei modelli finanziari. Collega il conto economico, il bilancio e il rendiconto finanziario in un unico framework, registrando asset, passività, ricavi e spese in modo connesso. Le ipotesi su ricavi, costi e investimenti fluiscono in tutti e tre i rendiconti. Se qualcosa cambia, come la crescita delle vendite o gli interessi passivi, è possibile tracciare chiaramente l'effetto sui profitti, sulla liquidità e sul bilancio.

Il modello DCF (Discounted Cash Flow) si basa sul modello a tre rendiconti. Proietta flussi di cassa liberi futuri, che sono i fondi rimasti dopo aver coperto le spese operative, le tasse e i reinvestimenti. Questi flussi di cassa rappresentano il denaro a disposizione degli investitori e sono fondamentali per la valutazione.

I flussi di cassa previsti vengono quindi scontati al loro valore attuale, noto come valore attuale netto (VAN). Questo approccio prevede l'applicazione di un tasso che riflette il rischio, in genere il costo medio ponderato del capitale (WACC, Weighted Average Cost of Capital), per stimare il valore attuale dell'azienda.

Questi modelli sono concepiti per la pianificazione interna, solitamente su un periodo di breve o medio termine, da uno a diversi anni. Si concentrano sulla stima dei ricavi, dei costi, delle spese in conto capitale e del fabbisogno di capitale circolante. L'obiettivo è aiutare la direzione a pianificare le risorse necessarie e a prepararsi per le probabili prestazioni finanziarie, rendendole uno strumento centrale nei processi di pianificazione, budgeting e previsione.

Piuttosto che proiettare i flussi di cassa, l'approccio del modello CCA (Comparable Company Analysis, a volte chiamato modello dei multipli) valorizza un'azienda confrontandola con società pubbliche simili (pari). I multipli di valutazione comuni includono il rapporto prezzo/utile (P/E), il valore aziendale rispetto all'EBITDA o i multipli dei ricavi. 

Poiché si basa sui prezzi di mercato effettivi, questo metodo può essere applicato rapidamente ed è ampiamente utilizzato dagli analisti di Wall Street. Ma la sua precisione dipende in larga misura dalla scelta delle società omologhe giuste e dalle attuali condizioni di mercato.

Un modello di consolidamento viene utilizzato quando una società madre ha più filiali o unità di business. Combina i dati finanziari di ciascuna unità in un'unica serie di rendiconti. Gestisce anche questioni come le transazioni interaziendali (in cui le filiali fanno affari tra loro) in modo che i ricavi o le spese non vengano conteggiati due volte.

Quando una società privata prevede di quotarsi in borsa, il modello IPO (Initial Public Offering) stima il prezzo di offerta, il numero di azioni da emettere e l'impatto dei costi di sottoscrizione e regolamentazione. Mostra anche come cambiano le quote di proprietà e tiene conto delle spese aggiuntive dell'essere una società pubblica, come i costi di rendicontazione e conformità. Il modello aiuta sia l'azienda che i potenziali investitori a comprendere il quadro finanziario prima dell'offerta, spesso riassunto in presentazioni PowerPoint.

Il modello LBO è comune nel private equity. Viene utilizzato per stimare i rendimenti degli investitori quando si acquisisce una società principalmente con denaro preso in prestito. Il modello include un piano dettagliato di rimborso del debito e degli interessi, l'ammontare del capitale investito e le ipotesi sull'eventuale vendita dell'azienda (uscita). 

Gli analisti di solito misurano i risultati attraverso il tasso interno di rendimento (TIR) e i multipli money-on-money. Poiché il debito elevato amplifica i risultati, questi modelli sono molto sensibili a fattori come i tassi di interesse, la crescita, i margini di profitto e il valore di uscita.

Il modello M&A viene utilizzato quando un'azienda acquisisce o si fonde con un'altra. Aiuta a stimare i risultati finanziari combinati, spesso indicati come rendiconti proforma e incorpora i guadagni o i costi previsti derivanti da sinergie come riduzioni delle spese o nuove opportunità di fatturato. Esamina anche se l'accordo è accrescitivo o diluitivo, ossia se i risultati per azione migliorano o peggiorano dopo la transazione.

Queste tecniche sono modelli avanzati utilizzati in casi di elevata incertezza. I modelli di option pricing determinano il valore degli strumenti finanziari con opzioni incorporate, come le obbligazioni convertibili o le stock option. Le simulazioni Monte Carlo utilizzano variazioni casuali negli input per eseguire migliaia di possibili scenari futuri, creando una serie di risultati. Questo approccio è utile per l'analisi dei rischi e per i progetti con rendimenti incerti.

Il modello SOTP (Sum Of The Parts) viene utilizzato quando un'azienda ha più divisioni o linee di business valutate in modo diverso. Ogni parte della società è valutata separatamente, in base al metodo più adatto per quell'unità, come un DCF o multipli di società comparabili. I valori vengono quindi sommati per mostrare quanto potrebbe valere l'intera azienda se considerata come un insieme di attività separate anziché come un'unica grande impresa.

La modellazione finanziaria ha molte applicazioni in ambito aziendale e finanziario. Il suo valore sta nell'aiutare i decisori a capire come azioni, ipotesi o condizioni di mercato diverse influiscano sulle prestazioni finanziarie. Gli usi più comuni includono:

Business planning e previsione: le aziende utilizzano modelli finanziari per pianificare il futuro. La previsione dei ricavi, delle spese e dei flussi di cassa aiuta la direzione a preparare i budget, allocare risorse e fissare obiettivi di prestazioni. Le previsioni consentono anche di confrontare i risultati effettivi con le aspettative e modificare la strategia quando necessario, spesso collaborando con i sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP).

Comunicazione agli investitori: gli investitori, i finanziatori e gli altri stakeholder si aspettano chiarezza finanziaria. I modelli forniscono un modo chiaro per spiegare le ipotesi e i risultati, mostrando come l'azienda prevede di crescere e come vengono gestiti i rischi. Ciò crea fiducia e contribuisce a garantire il supporto alle strategie aziendali.

Fusioni e acquisizioni (M&A): nelle transazioni, i modelli finanziari vengono utilizzati per valutare se un'acquisizione o una fusione ha senso. I modelli proiettano risultati combinati, stimano le sinergie e testano l'impatto delle diverse strutture degli accordi sugli utili e sul valore per gli azionisti. Aiutano anche a determinare quanto un acquirente dovrebbe pagare o se il prezzo richiesto da un venditore è ragionevole.

Monitoraggio delle prestazioni e supporto decisionale: i modelli aiutano manager e dirigenti a valutare e convalidare le prestazioni confrontando le proiezioni con i risultati effettivi. Forniscono inoltre un framework per testare scelte strategiche, come l'ingresso in nuovi mercati, l'introduzione di prodotti o la riduzione dei costi. Questo approccio rende il processo decisionale più basato sui dati e meno dipendente dal solo intuito.

Raccolta di capitali: quando le aziende cercano finanziamenti, i modelli finanziari dimostrano quanto capitale è necessario, come viene utilizzato e se l'azienda è in grado di soddisfare gli obblighi di rimborso. I modelli vengono utilizzati anche per testare diverse strutture di finanziamento, come il debito rispetto al capitale azionario e per mostrare ai potenziali investitori o istituti di credito come la società prevede di ottenere risultati.

Gestione del rischio e analisi degli scenari: i modelli finanziari consentono alle aziende di testare scenari ipotetici. Ad esempio, cosa succede se i tassi di interesse aumentano, se le vendite diminuiscono o se i costi di fornitura aumentano? L'esecuzione di questi scenari aiuta le aziende a migliorare la gestione del rischio e a costruire strategie resilienti in diverse condizioni.

Valutazione di società o asset: i modelli vengono utilizzati per stimare il valore di un'azienda, di un progetto o di un asset come macchinari o beni immobili. La valutazione è fondamentale per investitori, acquirenti o titolari di aziende che vogliono sapere quanto vale qualcosa oggi sulla base dei flussi di cassa futuri o di società comparabili. Metodi come il modello di valutazione del flusso monetario scontato (DCF) o un'analisi delle società comparabili sono standard in questo settore.

La modellazione finanziaria è più utile quando è costruita su una base di accuratezza, adattabilità e solidi fondamenti. I modellisti seguono le best practice per garantire che i modelli servano al loro scopo nel tempo e rimangano comprensibili ai diversi utenti. Ecco alcune delle principali tecniche e pratiche di modellazione che le organizzazioni seguono:

Gli errori possono minare la fiducia in un modello. L'accuratezza può essere supportata riconciliando le proiezioni con i dati storici, incorporando controlli degli errori integrati ed eseguendo analisi di sensibilità, gestendo al contempo con attenzione elementi come l'ammortamento.

Un modello ben strutturato è facile da navigare. Input, calcoli e output devono essere chiaramente separati e formattati in modo coerente. L'utilizzo di convenzioni come la codifica a colori per gli input aiuta gli altri a comprendere rapidamente la logica senza confusione.

Le formule e i layout devono essere coerenti tra i fogli di lavoro e le sezioni del modello. Questa pratica riduce gli errori e semplifica il monitoraggio del flusso delle ipotesi nel modello. La coerenza aiuta anche quando più persone lavorano sullo stesso file.

Un buon modello consente aggiornamenti rapidi quando le ipotesi cambiano. Ciò significa evitare valori codificati nelle formule, collegare gli input in modo logico e progettare il modello in modo che gli scenari possano essere eseguiti senza ristrutturazioni. La flessibilità consente di garantire che il modello rimanga rilevante nel tempo.

L'AI può migliorare il processo di modellazione finanziaria automatizzando la raccolta dei dati, identificando modelli nascosti in set di dati di grandi dimensioni e migliorando l'accuratezza delle previsioni. Mentre grandi attori come JPMorgan, Goldman Sachs e Morgan Stanley incorporano l'AI nella modellazione e in altre aree,² aziende e startup più piccole subiscono pressioni per adattarsi o rischiano di rimanere indietro.

• Anche l'automazione può semplificare attività ripetitive come l'aggiornamento dei dati storici o l'esecuzione di scenari, dando agli analisti l'accesso ai risultati quasi in tempo reale.
  
  
•  La gen AI incentrata sulla finanza può redigere report di gestione, riassumere i risultati delle previsioni o generare narrazioni di scenari che spieghino i risultati ipotetici in un linguaggio semplice. Questo aiuta a colmare il divario tra gli output tecnici e il processo decisionale. In un sondaggio tra i responsabili finanziari, condurre analisi finanziarie e creare previsioni è stata l'area in cui hanno visto la gen AI avere il maggiore impatto.³
  
  
• L'agentic AI sviluppa ulteriormente l'automazione gestendo i workflow end-to-end. Può pianificare, eseguire e adattare le previsioni lasciando comunque spazio alla supervisione umana. Gartner prevede che entro il 2028 il 33% delle applicazioni includerà l'agentic AI, rispetto a meno dell'1% nel 2024.⁴
  
  
• La AI spiegabile (XAI) rende più trasparenti i modelli complessi mostrando quali variabili guidano i risultati, una caratteristica critica in un settore altamente regolamentato. Sebbene l'AI non sostituisca la modellazione tradizionale, aggiunge velocità e profondità al processo.

Il processo decisionale raramente riguarda un unico risultato. I modelli dovrebbero consentire agli utenti di testare diversi scenari (ad esempio, casi ottimistici, di base e pessimistici) e analisi di sensibilità per vedere come le variazioni di una variabile influenzano i risultati.

I modelli ben progettati sono più facili da usare, mantenere e fidarsi nel tempo. Solidi principi di progettazione aiutano a garantire che un modello non sia solo accurato, ma anche durevole e adattabile all'evoluzione delle esigenze aziendali.

• Struttura modulare: suddividere un modello in moduli logici (come input, calcoli e output) ne semplifica l'aggiornamento, l'espansione e l'audit. Un approccio modulare riduce gli errori e migliora l'usabilità a lungo termine.
  
  
• Controllo delle versioni: la tracciabilità delle versioni dei modelli evita la confusione quando vengono effettuati più aggiornamenti. Il controllo delle versioni può essere semplice come una chiara convenzione di denominazione dei file o avanzato come l'utilizzo di strumenti di collaborazione che registrano le modifiche.
  
  
• Documentazione: l'aggiunta di note, istruzioni o una scheda "guida per l'utente" aiuta gli altri a capire come utilizzare il modello attraverso una guida dettagliata. La documentazione consente inoltre ai nuovi membri del team o agli stakeholder esterni di seguire ipotesi e metodi senza congetture, soprattutto quando i modelli sono abbinati a un case study a scopo illustrativo.

I modelli dovrebbero essere facili da verificare. Evita modelli troppo complessi con formule o fogli nascosti che oscurano i calcoli. La trasparenza crea fiducia con gli stakeholder e rende il modello uno strumento di comunicazione affidabile, anche se un nuovo modellatore eredita il file.

Sebbene la modellazione finanziaria sia uno strumento potente, presenta anche limitazioni e potenziali insidie. Comprendere queste sfide aiuta le organizzazioni a utilizzare i modelli in modo più efficace ed evitare conclusioni fuorvianti.

Complessità ed errore umano: i modelli finanziari possono diventare complessi, con numerose formule e fogli di calcolo interconnessi. Anche piccoli errori nelle formule o nei collegamenti possono produrre errori significativi negli output, influenzando potenzialmente le decisioni.

Qualità dei dati: per creare modelli affidabili è critico disporre di dati storici accurati. Dati incompleti, incoerenti o obsoleti possono compromettere l'accuratezza del modello e portare a proiezioni errate.

Dipendenza dalle ipotesi: i modelli sono validi solo quanto le ipotesi su cui si basano. Se i tassi di crescita, i costi o le condizioni di mercato sono stimati in modo errato, i risultati possono essere fuorvianti. I decisori devono valutare criticamente le ipotesi e aggiornarle man mano che le condizioni cambiano.

Difficoltà di adattamento ai rapidi cambiamenti: mercati in rapida evoluzione, shock economici o nuove tecnologie possono rendere rapidamente obsolete ipotesi o strutture. I modelli devono essere mantenuti e aggiornati frequentemente per rimanere utili.

Affidamento eccessivo ai modelli: sebbene i modelli forniscano insight quantitativi, non possono catturare ogni aspetto della realtà, come cambiamenti imprevisti del mercato, modifiche normative o fattori comportamentali. L'eccessivo affidamento su un modello può portare a una fiducia fuori luogo nelle proiezioni.

Potenziali problemi di comunicazione: se i modelli non sono chiaramente documentati o organizzati, gli stakeholder possono interpretare male i risultati. La complessità o la mancanza di trasparenza possono ridurre la fiducia nel modello e nei suoi output.

Requisiti di tempo e risorse: ci vuole tempo per creare un modello dettagliato e accurato. Le organizzazioni devono bilanciare il livello di dettaglio con le risorse disponibili e l'urgenza delle decisioni da prendere.