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वित्तीय मॉडलिंग[संपादित करें]
वित्तीय मॉडलिंग एक वास्तविक दुनिया वित्तीय स्थिति का एक अमूर्त प्रतिनिधित्व (एक मॉडल) के निर्माण का काम है। यह एक गणितीय मॉडल है जो किसी वित्तीय परिसंपत्ति या व्यवसाय, परियोजना या किसी अन्य निवेश के पोर्टफोलियो के प्रदर्शन (एक सरलीकृत संस्करण) का प्रतिनिधित्व करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।आमतौर पर, तो, वित्तीय मॉडलिंग के लिए या तो परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण या कॉर्पोरेट वित्त, एक मात्रात्मक प्रकृति में एक अभ्यास मतलब समझा जाता है । यह संख्यात्मक भविष्यवाणियों में बाजार या एजेंटों के व्यवहार के बारे में परिकल्पना का एक सेट अनुवाद के बारे में है । एक ही समय में, "वित्तीय मॉडलिंग "एक सामान्य शब्द है जिसका मतलब है कि विभिन्न उपयोगकर्ताओं के लिए अलग-अलग चीजें; संदर्भ आमतौर पर या तो लेखांकन और कॉर्पोरेट वित्त अनुप्रयोगों, या मात्रात्मक वित्त अनुप्रयोगों के लिए संबंधित है । जबकि वित्तीय मॉडलिंग की प्रकृति के रूप में उद्योग में कुछ बहस हुई है - चाहे वह एक ट्रेडक्राफ्ट हो, जैसे कि वेल्डिंग, या एक विज्ञान - वित्तीय मॉडलिंग का कार्य वर्षों से स्वीकृति और कठोरता प्राप्त कर रहा है।
लेखा[संपादित करें]
कॉर्पोरेट वित्त और लेखांकन पेशे में, वित्तीय मॉडलिंग आम तौर पर वित्तीय बयान पूर्वानुमान पर जोर देता है; आमतौर पर निर्णय लेने के उद्देश्यों और वित्तीय विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले विस्तृत कंपनी-विशिष्ट मॉडलों की तैयारी। आवेदनों में शामिल हैं: 1)व्यापार मूल्यांकन, विशेष रूप से रियायती नकदी प्रवाह, लेकिन अन्य मूल्यांकन दृष्टिकोण सहित 2)परिदृश्य योजना और प्रबंधन निर्णय लेने 3)पूंजी बजट 4)पूंजी की लागत 5)वित्तीय विवरण विश्लेषण 6)प्रोजेक्ट फाइनेंस मॉडलिंग 7)नकद प्रवाह पूर्वानुमान और परिसंपत्ति और देयता प्रबंधन इन मॉडलों की प्रकृति के रूप में [प्रशंसा पत्र की आवश्यकता] को सामान्यीकृत करने के लिए: सबसे पहले, क्योंकि वे वित्तीय विवरणों के आसपास बनाए जाते हैं, गणना और आउटपुट मासिक, त्रैमासिक या वार्षिक होते हैं; दूसरे, इनपुट "मान्यताओं का रूप लेते हैं,", जहां विश्लेषक उन मूल्यों को निर्दिष्ट करता है जो बाहरी/वैश्विक चर (विनिमय दरों, कर प्रतिशत, आदि के लिए प्रत्येक अवधि में लागू होंगे...; मॉडल मापदंडों के रूप में सोचा जा सकता है), और आंतरिक/कंपनी विशिष्ट चर (मजदूरी, इकाई लागत, आदि...) के लिए । तदनुसार, इन मॉडलों के गणितीय रूप में दोनों विशेषताएं (कम से कम स्पष्टतः) परिलक्षित होती हैं: सबसे पहले, मॉडल असतत समय में होते हैं; दूसरा, वे निर्धारक हैं । जो मुद्दे उत्पन्न हो सकते हैं, उन पर चर्चा के लिए, नीचे देखें; अधिक परिष्कृत दृष्टिकोण के रूप में चर्चा के लिए कई बार कार्यरत हैं, कॉर्पोरेट वित्त अनिश्चितता, और वित्तीय अर्थशास्त्र वित्त सिद्धांत देखें । मॉडलर्स को अक्सर नामित किया जाता है "वित्तीय विश्लेषक" (और कभी-कभी (गाल में जीभ) को "संख्या क्रंचर्स") के रूप में संदर्भित किया जाता है। आमतौर पर, मॉडलर ने "वित्तीय मॉडलिंग " में (वैकल्पिक) पाठ्यक्रम के साथ एमबीए या एमएसएफ पूरा कर लिया होगा। यद्यपि उद्देश्य से निर्मित व्यावसायिक सॉफ्टवेयर मौजूद है (फंडामेंटल एनालिसिस सॉफ्टवेयर भी देखें), बाजार का विशाल अनुपात स्प्रेडशीट-आधारित है; यह काफी हद तक है क्योंकि मॉडल लगभग हमेशा विशिष्ट होते हैं। इसके अलावा, विश्लेषकों के पास वित्तीय मॉडलिंग के लिए अपने स्वयं के मानदंड और तरीके होंगे। में अब तक प्रमुख स्थान है, 1990 के दशक में लोटस 1-2-3 से आगे निकल गया है। स्प्रेडशीट-आधारित मॉडलिंग की अपनी समस्याएं हो सकती हैं, और कई मानकीकरण और "सर्वोत्तम अभ्यास" प्रस्तावित किए गए हैं। "स्प्रेडशीट जोखिम" का तेजी से अध्ययन और प्रबंधन किया जाता है; मॉडल ऑडिट देखें।
मात्रात्मक वित्त[संपादित करें]
मात्रात्मक वित्त में, वित्तीय मॉडलिंग एक परिष्कृत गणितीय मॉडल के विकास पर जोर देता है । [प्रशस्ति पत्र की जरूरत] यहां मॉडल एसेट कीमतों, मार्केट मूवमेंट्स, पोर्टफोलियो रिटर्न और लाइक से डील करते हैं । एक सामान्य अंतर [प्रशस्ति पत्र की आवश्यकता] के बीच है: "मात्रात्मक वित्तीय प्रबंधन", एक बड़ी, जटिल फर्म की वित्तीय स्थिति के मॉडल; "मात्रात्मक परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण", विभिन्न शेयरों के रिटर्न के मॉडल; "वित्तीय इंजीनियरिंग", व्युत्पन्न प्रतिभूतियों की कीमत या रिटर्न के मॉडल; "मात्रात्मक कॉर्पोरेट वित्त", फर्म के वित्तीय निर्णयों के मॉडल. इन मॉडलों की जटिलता के परिणामस्वरूप गलत मूल्य निर्धारण या हेजिंग या दोनों हो सकते हैं। इस मॉडल जोखिम वित्त शिक्षाविदों द्वारा चल रहे अनुसंधान का विषय है, और महान का विषय है, और बढ़ रही है, जोखिम प्रबंधन के क्षेत्र में रुचि मात्रात्मक वित्त में, वित्तीय मॉडलिंग एक परिष्कृत गणितीय मॉडल के विकास पर जोर देता है । [प्रशस्ति पत्र की जरूरत] यहां मॉडल एसेट कीमतों, मार्केट मूवमेंट्स, पोर्टफोलियो रिटर्न और लाइक से डील करते हैं । एक सामान्य अंतर [प्रशस्ति पत्र की आवश्यकता] के बीच है: "मात्रात्मक वित्तीय प्रबंधन", एक बड़ी, जटिल फर्म की वित्तीय स्थिति के मॉडल; "मात्रात्मक परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण", विभिन्न शेयरों के रिटर्न के मॉडल; "वित्तीय इंजीनियरिंग", व्युत्पन्न प्रतिभूतियों की कीमत या रिटर्न के मॉडल; "मात्रात्मक कॉर्पोरेट वित्त", फर्म के वित्तीय निर्णयों के मॉडल. इन मॉडलों की जटिलता के परिणामस्वरूप गलत मूल्य निर्धारण या हेजिंग या दोनों हो सकते हैं। इस मॉडल जोखिम वित्त शिक्षाविदों द्वारा चल रहे अनुसंधान का विषय है, और महान का विषय है, और बढ़ रही है, जोखिम प्रबंधन के क्षेत्र में रुचि है, इन मॉडलों की जटिलता के परिणामस्वरूप गलत मूल्य निर्धारण या हेजिंग या दोनों हो सकते हैं। यह मॉडल जोखिम वित्त शिक्षाविदों द्वारा चल रहे शोध का विषय है, और जोखिम प्रबंधन के क्षेत्र में महान, और बढ़ते हुए, रुचि का विषय है।
आलोचना[संपादित करें]
परिमित विचरण के साथ वितरण द्वारा परिवर्तनों को मॉडलिंग करना अब अनुचित माना जाता है। 1960 के दशक में बेनोइट मैंडलब्रॉट ने पाया कि वित्तीय बाजारों में कीमतों में परिवर्तन एक गाऊसी वितरण का पालन नहीं करता है, बल्कि लेवी स्थिर वितरण द्वारा बेहतर ढंग से तैयार किए गए हैं। परिवर्तन, या अस्थिरता का पैमाना, समय अंतराल की लंबाई पर निर्भर करता है जो कि शक्ति 1/2 से थोड़ा अधिक है। ऊपर या नीचे बड़े बदलाव, जिन्हें फैट टेल भी कहा जाता है, एक संभावित मानक मान्यता के साथ एक गौसियन वितरण का उपयोग करके किसी की गणना करने की तुलना में अधिक संभावना है। पिछले कुछ वर्षों (सबसे विशेष रूप से, एनरॉन), बेसल II, संशोधित एफएएस 123 आर और सरबेंस-ऑक्सले अधिनियम, और वित्तीय भविष्यवाणी करने में अपनी विफलता के लिए क्वांटिटेटिव रिस्क विश्लेषण और इसके मॉडलिंग पर सवाल उठे हैं। 2008 की दुर्घटना। वित्तीय नवाचारों के तेजी से विकास से परिष्कृत मॉडल होते हैं जो मान्यताओं के एक सेट पर आधारित होते हैं। ये मॉडल आमतौर पर मॉडल जोखिम के लिए प्रवण होते हैं। मॉडल की अनिश्चितता से निपटने के लिए कई दृष्टिकोण हैं। जोकदेज़ और श्मिट (2018) बेयसियन गणना के आधार पर व्यावहारिक मॉडल जोखिम माप रूपरेखा का प्रस्ताव करते हैं। वे सुपरपोज्ड जोखिम उपायों को पेश करते हैं जो लगातार बाजार और मॉडल जोखिम माप को सक्षम करता है।