Những lỗi hay gặp khi xây dựng một mô hình tài chính (Financial Modeling Mistakes)

Đã cập nhật: 22 thg 11, 2021


Một mô hình tài chính đạt chuẩn sẽ phải bao gồm tất cả các nhân tố trọng yếu tác động đến hoạt động kinh doanh của công ty, việc dự phóng phải có tính logic, độ chính xác cao, phù hợp với mục tiêu của người dùng và qua đó giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định một cách đúng đắn, khách quan. Mặc dù yêu cầu đặt ra có vẻ khá đơn giản, nhưng việc thực hiện được yêu cầu này lại là một thách thức lớn nếu như việc hoạch định xây dựng mô hình từ đầu không khoa học thì các mô hình tài chính sẽ trở nên phức tạp với nhiều dữ liệu đầu vào, thiếu sự đồng nhất, khó hiểu và khó điều chỉnh đối với người sử dụng.


Vậy các lỗi nào trong thực tế mà người thực hiện xây dựng mô hình hay gặp phải?


Hình thức trình bày và thiết kế chưa đẹp mắt và không thân thiện với người sử dụng


Thông thường, chúng ta chỉ tập trung vào việc tính toán, ước lượng phân tích các dữ liệu mà quên đi hình thức trình bày khiến cho mô hình trở nên thiếu chuyên nghiệp và không thân thiện đối với người sử dụng. Để khắc phục lỗi này, chúng ta cần phải có sự hoạch định kỹ càng, chi tiết ngay từ lúc bắt tay vào xây dựng mô hình.


Ví dụ về hình thức trình bày chưa đạt chuẩn và gây rối cho người sử dụng



Thiếu linh động trong việc phân tích độ nhạy hoặc kịch bản


Khi xây dựng mô hình, hầu hết các biến số đều được giả định và sự thay đổi các biến số này sẽ ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. Trong thực tế, rất nhiều mô hình khi người sử dụng muốn thay đổi giá trị các yếu tố đầu vào để phân tích nhiều kịch bản tương lai thì lại phải mất rất nhiều thời gian để chỉnh sửa và cập nhật lại các yếu tố liên đới khác. Nguyên nhân chính dẫn đến lỗi cơ bản này đó là người sử dụng không phân tách các biến số, tính toán và kết quả một cách riêng biệt trong mô hình. Việc lồng ghép tính toán, biến số vào kết quả cuối cùng trong một ô kết quả sẽ khiến cho việc cập nhật trở nên rất khó khăn.


Ví dụ về lỗi không phân tách biến số, tính toán và kết quả


Phân tích ví dụ trên, việc dự phóng chi phí nguyên vật liệu tăng 5% qua các năm của mỗi loại sản phẩm bằng cách thiết lập công thức chi phí nằm liền kề với hệ số cố định 1.05 là một lỗi cần tránh, vì việc lồng ghép kết quả, sự tính toán và giả định vào cùng một ô kết quả sẽ khiến cho việc rà soát và phân tích độ nhạy trở nên khó khăn. Ngoài ra, tỷ lệ 5% giả định cũng không được diễn giải hoặc chỉ ra tính hợp lý của việc giả định này.


Xây dựng mô hình quá phức tạp


Trong thực tế, rất nhiều mô hình được xây dựng rất phức tạp đối với người sử dụng và giảm độ chính xác trong dự phóng. Lý do của việc phức tạp hoá các mô hình đó là do trong quá trình xây dựng, người thực hiện đã bị sa đà vào các yếu tố chi tiết không trọng yếu, dẫn đến rất nhiều biến số được liên kết với nhau trong mô hình. Thông thường, càng nhiều biến số thì độ chính xác của mô hình dự phóng càng giảm do kết quả sẽ phụ thuộc vào rất nhiều vào sự thay đổi của các biến số này và sẽ trở nên thiếu thực tế.


Ví dụ về dự phóng giá vốn hàng bán tương lai quá phức tạp




Ví dụ trên cho thấy người xây dựng mô hình đang cố gắng dự phóng giá vốn hàng bán của công ty thông qua việc dự phóng giá vốn hàng bán của hơn 24 sản phẩm khác nhau, mỗi sản phẩm được phân tích thành nhiều biến số như chi phí nguyên liệu, phụ liệu, nhân công, chi phí khác. Mặc dù việc phân tách này khá hữu ích khi theo dõi và phân tích trong quản trị tài chính nhưng nếu áp dụng cho việc dự phóng trong tương lai thì việc xuất hiện quá nhiều biến số chi tiết sẽ dẫn đến mô hình không còn chính xác và thiếu tính thực tế. Do đó, việc nhóm các loại sản phẩm thành một nhóm lớn hơn sẽ khiến cho việc dự phóng trở nên đơn giản, và tính chính xác sẽ cao hơn.


Sử dụng quá nhiều công thức phức tạp trong mô hình


Các công thức phức tạp được sử dụng lồng ghép vào nhau cũng như liên kết với nhiều sheet khác nhau sẽ khiến cho việc sai sót trong quá trình dự phóng càng dễ xảy ra. Ngoài ra, những người sử dụng cũng sẽ gặp khó khăn trong việc rà soát và thẩm định mô hình. Đây cũng là một lỗi khá phổ biến trong thực tế.


Để tránh các lỗi này, chúng ta cần hết sức cẩn thận và lưu ký khi sử dụng các hàm như “IF”, “MAX”, “MIN”, “OR”, “HLOOKUP”, “VLOOKUP”, “INDEX”, “OFFSET”. Trong trường hợp bắt buộc phải sử dụng các hàm này, chúng ta cần lưu ý cố gắng đơn giản hoá nhất có thể để tránh gây ra khó khăn như phân tích độ nhạy hoặc làm cho người sử dụng trở nên khó theo dõi.


Ví dụ về sử dụng các hàm INDEX, MATCH với nhiều biến số phức tạp, không được chú thích


Ẩn quá nhiều cột/hàng trong mô hình


Trong quá trình thực hiện mô hình, chúng ta sẽ thực hiện rất nhiều tính toán chi tiết và thông thường sẽ ẩn đi các tính toán này và chỉ trình bày kết quả một cách khá đơn giản cho người sử dụng. Tuy nhiên, việc ẩn các cột/hàng tính toán chi tiết này lại vô tình tiềm ẩn một nguy cơ đó là việc cập nhật hoặc chỉnh sửa số liệu sẽ dễ bị thiếu sót. Lý do là trong quá trình cập nhật, các cột và hàng này đã bị ẩn đi, và người thực hiện sẽ dễ bỏ quên khi không cập nhật các chi tiết này dẫn đến kết quả sai trong mô hình.


Để khắc phục các lỗi này, chúng ta nên phân tách các tính toán chi tiết này ở một khu vực khác hoặc sheet có liên quan để đảm bảo việc cập nhật hoặc điều chỉnh sẽ không bị thiếu sót.


Ví dụ về ẩn rất nhiều cột và hàng trong bảng dự phóng kế hoạch kinh doanh


Không thống nhất trong mô hình dự phóng


Trong mô hình dự phóng, thường các yếu tố cấu thành doanh thu hoặc chi phí sẽ được dự phóng để tổng hợp thành tổng doanh thu hoặc tổng chi phí của một công ty. Đối với các tập đoàn có nhiều công ty con khác nhau, hoạt động đa lĩnh vực thì việc dự phóng các yếu tố cấu thành có thể được phân tách thành các mảng kinh doanh khác nhau hoặc dự phóng theo công ty con. Tuy nhiên, có một số trường hợp việc dự phóng doanh thu thì dựa trên các mảng kinh doanh khác nhau nhưng khi dự phóng các chi phí bán hàng hoặc chi phí quản lý thì được phân tích theo công ty con. Điều này dẫn đến sự thiếu nhất quán, đồng nhất trong mô hình và có thể dẫn đến việc dự phóng không còn chính xác.


Không kiểm tra chéo và kiểm tra độ chính xác của kết quả cuối cùng


Như phân tích ở trên, trong quá trình xây dựng mô hình tài chình sẽ sử dụng rất nhiều công thức, các dữ liệu đầu vào và giả sử các biến số để đạt được kết quả cần thiết cuối cùng. Tuy nhiên, việc sai sót trong việc tính toán hoặc sai số dữ liệu đầu vào là không tránh khỏi, điều này sẽ dẫn đến kết quả dự phóng không còn ý nghĩa. Do đó, cần phải có những bước kiểm tra chéo dữ liệu để đảm bảo mọi thông số và tính toán đều chính xác.


Ví dụ về bảng kế toán không cân giữa tổng tài sản và tổng nguốn vốn

Ví dụ trên cho thấy đã có sai sót trong quá trình tính toán dữ liệu và logic của mô hình tài chính khi tổng nguồn vốn và tổng tài sản không bằng nhau, do đó cần phải có sự rà soát và điều chỉnh lại cho phù hợp. Nếu như thiếu bước kiểm tra này, thì rất có thể người sử dụng sẽ ra quyết định sai dựa trên mô hình tài chính không chính xác.


Nếu bạn muốn:

  • Xây dựng mô hình tài chính một cách bài bản và khoa học từ đơn giản đến phức tạp?

  • Dự phóng kết quả kinh doanh và định giá bất kỳ doanh nghiệp nào một cách độc lập?

  • Hiểu rõ quy trình thẩm định, tính toán và đưa ra quyết định của các quỹ đầu tư, các tập đoàn tài chính đa quốc gia như thế nào?

  • Hiểu rõ công việc của một chuyên gia phân tích tài chính trong các thương vụ đầu tư hoặc M&A phức tạp?

Hãy đăng ký khóa học "Xây dựng mô hình tài chính và định giá doanh nghiệp" tại đây. Số lượng học viên có hạn, chỉ tối đa 10 học viên/khoá và từng học viên sẽ được hướng dẫn chi tiết để có thể xây dựng mô hình tài chính một cách độc lập khi hoàn thành khoá học.


Author (Tác giả)

Huỳnh Nhật Trình

Founder, Blog Trên Đỉnh Phố Wall

Thông tin tác giả xem thêm tại đây



485 lượt xem0 bình luận

Bài đăng gần đây

Xem tất cả