Планирование выручки в excel

Финансовое планирование любого торгового предприятия невозможно без бюджета продаж. Максимальная точность и правильность расчетов – залог успешной организации труда всех структурных подразделений. Плановые показатели определяются по каждой линейке продукции, по каждому филиалу, магазину и направлению, по каждому менеджеру (если есть такая необходимость). Рассмотрим, как составить план продаж на месяц в Excel.

Как составить план продаж на месяц: пример

У нас есть развивающееся предприятие, которое систематически ведет финансовую отчетность. На реализацию влияет такой показатель, как сезонность. Спрогнозируем продажи на будущие периоды.

Реализация за прошлый год:

Бюджет продаж на месяц будет тем точнее, чем больше фактических данных берется для анализа. Поэтому мы взяли цифры за 12 предыдущих периодов (месяцев).

Так как предприятие развивающееся, для прогнозирования продаж можно использовать линейный тренд. Математическое уравнение: y = b*x + a. Где

• y – продажи;
• х – порядковый номер периода;
• а – минимальная граница;
• b – повышение каждого следующего значения во временном ряду.

Значение линейного тренда в Excel рассчитывается с помощью функции ЛИНЕЙН. Составим табличку для определения коэффициентов уравнения (y и х нам уже известны).



Для быстрого вызова функции нажимаем F2, а потом сочетание клавиш Ctrl + Shift + Ins. А комбинацией SHIFT+F3 открываем окно с аргументами функции ЛИНЕЙН (курсор стоит в ячейке G 2, под аргументом b). Заполняем:

Выделяем сразу 2 ячейки: G2 и H2 (значения аргументов b и а). Активной должна быть ячейка с формулой. Нажимаем F2, а потом сочетание клавиш Ctrl + Shift + Enter. Получаем значения для неизвестных коэффициентов уравнения:

Найдем для каждого периода анализируемого временного интервала значение y. Подставим рассчитанные коэффициенты в уравнение.

Следующий этап – расчет отклонений значений фактических продаж от значений линейного тренда:

Это значение нам необходимо для расчета сезонности. Далее находим средний показатель реализации за все периоды с помощью функции СРЗНАЧ.

Рассчитаем индекс сезонности для каждого периода. Формула расчета: объем продаж за период / средний объем.

С помощью функции СРЗНАЧ найдем общий индекс сезонности:

Спрогнозируем уровень продаж на будущий месяц. Учтем рост объема реализации и сезонность.

Сначала найдем значение тренда для будущего периода. Для этого в столбце с номерами периодов добавим число 13 – новый месяц. Продлим формулу в столбце «Значение тренда» на одну ячейку вниз:

Умножим значение тренда на индекс сезонности соответствующего месяца (в примере – «января»). Получим рассчитанный объем реализации товара в новом периоде:

По такому же принципу можно спрогнозировать реализацию на 2, 3, 4 и последующие месяцы.

График прогноза с линией тренда:

При построении финансового плана продаж используется понятие «сечения». Это детализации плана в определенном «разрезе»: по времени, по каналам реализации, по покупателям (клиентам), по товарным группам, по менеджерам. Такая детализация позволяет проверить реалистичность прогноза, а в дальнейшем – проверить выполнение.

Анализ выполнения плана продаж в Excel

По каждой товарной позиции собираются данные о фактических продажах за период (за месяц, как правило).

Наша примерная таблица элементарна. Но на предприятии имеет смысл продукты распределить по товарным позициям, привести артикулы, продажи в штуках. Для более детального анализа – указать себестоимость, рассчитать рентабельность и прибыль.

Анализ выполнения плана по позициям позволяет сравнить текущие показатели с предшествующими и с запланированными. Если на каком-то участке произошло резкое изменение, требуется более детальное изучение направления.

Когда статистические данные введены и оформлены, необходимо оценить выполнение плана по товарным позициям. Таблица для сравнения может выглядеть так:

Скачать пример плана продаж с прогнозом

Для расчета процента выполнения плана нужно фактические показатели разделить на плановые, установить для ячеек в Excel процентный формат.

КУРС

ФИНАНСОВЫЙ АНАЛИТИК

Дадим техническую базу для финансового анализа любых аспектов деятельности компаний, а также научим эффективной презентации аналитических данных.

Прогнозирование выручки предприятия с помощью Excel

Сегодня мы поговорим с вами про прогнозирование, а прогнозировать мы будем выручку предприятия на основании предыдущих ее продаж. У нас есть две колонки: с месяцами и с выручкой за 36 месяцев – то есть за 3 года.

Для расчета будем использовать линейную регрессию как самый популярный, простой и в то же время достаточно точный способ для предсказания каких-либо тенденций.

Для того чтобы построить модель, нужно рассчитать коэффициент сезонности и рассчитать прогноз в трех вариантах:

– Реалистичный – тот, на который стоит ориентироваться;

– Оптимистичный – тот, который с меньшей вероятностью тоже может случиться;

– Пессимистичный – тот, который случится, если что-то пойдет не так.

Расчет коэффициента сезонности

Для расчета этих прогнозов нам понадобится доверительный интервал, но начать стоит с расчета коэффициента сезонности, который фактически показывает вклад каждого отдельного месяца в общую “копилку”. Например, насколько выручка в январях отличается от средней выручки за весь период. Аналогично с каждым другим месяцем.

Последний месяц у нас 36-й, так что начнем с 37-го и посчитаем прогноз на ближайший год – соответственно, до 48-го месяца. Проще всего это сделать с помощью формулой массива.

Выделяем весь диапазон, где нам нужно будет применить формулу, после чего необходимо просуммировать выручку по годам – сначала первый год, затем второй, третий. После чего делим это на общую сумму выручки за все тир года и умножаем на 12. Применяем формулу сочетанием клавиш Ctrl + Shift + Enter. 

Таким образом мы посчитали коэффициент сезонности для каждого месяца следующего года. Так, например, в январе и феврале видно спад, потом ближе к лету начинается достаточно интенсивный рост, после чего опять постепенный спад. 

Расчет прогноза с помощью линейной регрессии

Теперь перейдем к прогнозу с помощью линейной регрессии – это можно делать с помощью встроенной функции Excel – ПРЕДСКАЗ, которая возвращает значение линейного тренда.  

Х – это месяц, для которого мы будем предсказывать. У нас это 37-й месяц, следующий после 36-го.

Известные значения Y – это выручка;

Известные значения Х – это месяцы, которые нам известны.

Здесь важно зафиксировать колонки, так как дальше мы будем протягивать. Если колонки не зафиксировать, расчет будет неверным. 

Полученные значения линейного тренда умножаем на соответсвующий коэффициент сезонности для каждого месяца, чтобы получить достоверные данные с поправкой на сезонность. 

Расчет доверительного интервала

Далее, для того чтобы посчитать пессимистичный и оптимистичный прогнозы, нам нужно сначала рассчитать доверительный интервал. Он поможет обозначить какие-то рамки допустимой неточности, в пределах которых ваш результат может варьироваться.

Снова используем штатную функцию Excel – ДОВЕРИТ.НОРМ с использованием нормального распределения. 

Альфа – уровень надежности, указываем 0,05;

Это значит, что с вероятностью 95% наше значение реальное попадет в наш интервал.

Стандартное отклонение – штатная функция СТАНДАРТОТКЛОН.В, а в качестве выборки берем наш прогноз;

Размер – воспользуемся функцией СЧЁТ, берем ту же выборку.

Фиксировать в этот раз ничего не нужно, потому что доверительный интервал – это одно число. 

Теперь, чтобы рассчитать пессимистичный и оптимистичный прогнозы, нужно соответственно отнять или прибавить к реалистичному прогнозу значение доверительного интервала. При этом важно зафиксировать ячейку. 

Таким образом мы получаем готовую модель с реальными значениями, которые с вероятностью 95% будут варьироваться от пессимистичного до оптимистичного прогноза, но скорее будут ближе к реалистичному. Теперь вы можете менять выручку, и прогноз на год будет рассчитываться автоматически.

Это тоже интересно:

Зачем управленческий консалтинг нужен бизнесу?

Функция ПРОСМОТРX (XLOOKUP) вместо ВПР, ГПР и других функций в Excel

Стратегический план развития предприятия: как его составлять?

КУРС

ФИНАНСОВЫЙ АНАЛИТИК

Дадим техническую базу для финансового анализа любых аспектов деятельности компаний, а также научим эффективной презентации аналитических данных.

Блог SF Education

MS Office

Методы прогнозирования в Excel

Любому бизнесу интересно заглянуть в будущее и правильно ответить на вопрос: “А сколько денег мы заработаем за следующий период?” Ответить на такого рода вопросы позволяют различные методики прогнозирования. В данной статье мы с Вами рассмотрим несколько таких методик и произведем все необходимые расчеты в Excel.

Что использовать для расчета маржинальности выручки: FCFF или EBITDA?

Вопрос Лучше использовать FCFF вместо EBITDA, в личных расчётах, например, для расчета маржинальности выручки? Просто я видел формулу FCFF = Operating cash flow – CapEx…

Хитрости »

23 Март 2017              157140 просмотров

---

Скачать файл, используемый в видеоуроке:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 788 скачиваний)

---

Прогнозирование продаж является неотъемлемой частью при планировании работы коммерческих и финансовых служб, поэтому задача довольно актуальная. Вариантов построения прогнозов достаточное множество, но я хочу показать как сделать простой, но в то же время достаточно жизнеспособный прогноз «на скорую руку», без лишних телодвижений и поправок «на ветер»(читайте как: без кучи доп.расчетов, которые применяются для создания более точных прогнозов). Почему я это уточняю? Потому что на мой взгляд, каким бы точным ни был прогноз продаж – это всего лишь предположение и быть уверенным в том, что именно так и будет развиваться ход событий, никак нельзя.
И тем не менее при помощи встроенных в Excel функций мы можем построить довольно неплохой прогноз даже с учетом сезонности. Плюс я хочу показать как сделать не просто прогноз, а прогноз с отклонениями – пессимистичный и оптимистичный. С помощью подобной модели можно будет выстроить тактику продаж таким образом, чтобы постараться максимально «вписаться» в границы между пессимистичным и оптимистичным прогнозом.
А в довершение мы построим красивый график с прогнозом.

---

Исходные данные

Для расчета прогноза потребуются данные о продажах за ранние периоды. Чем больше данных, тем точнее будет прогноз. Желательно, чтобы были помесячные данные хотя бы за два года. На мой взгляд это тот минимум, на основании которого можно построить весьма точный прогноз с учетом прошлого опыта. Именно из таких данных и будем исходить. Предположим, что у нас есть данные с января 2013 года по август 2015, в табличном виде:

Нам необходимо рассчитать прогноз продаж на будущий год: с сентября 2015 по август 2016 и отразить это на графике. Я специально беру рваный период посреди года, чтобы показать, что начало прогноза может быть с любой даты.

Чтобы дальше в статье не запутать вас столбцами и где они должны быть добавлены, сразу приведу конечную структуру:

Т.е. у нас должно быть именно в указанном порядке 7 столбцов: Период; Продажи компании, руб.; Прогноз; Оптимистичный; Пессимистичный; Коэффициент сезонности; Отклонение. И чтобы все получилось они должны идти точно в таком же порядке, как на картинке выше.

Советую сразу создать все эти столбцы или скачать готовую модель для примера, чтобы дальше использовать именно её для пошагового выполнения описанных ниже действий:
Скачать файл:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 788 скачиваний)

В файле два листа:

• Исходные данные — только фактические данные по продажам, без доп.столбцов, чтобы можно было самостоятельно с нуля построить модель
• Прогноз — лист с готовыми функциями и графиком прогноза

В самый низ таблицы, после последней фактической даты, я добавил даты, на которые необходимо построить прогноз(от сен.2015 до авг.2016).

---

Расчет прогноза

Для расчета непосредственно прогноза в Excel есть специальная функция, которая основываясь на данных предыдущих периодов предсказывает вероятные значения для указанной даты. Она так и называется – ПРЕДСКАЗ(FORECAST). Функция основана на линейной регрессии и специально предназначена именно для прогнозирования продаж, потребления товара и пр. В столбец Прогноз (столбец C – сразу после столбца с суммами продаж) в ячейку

C34

записываем функцию (и распространяем на все прогнозируемые даты –

C34:C45

):

=ПРЕДСКАЗ(A34;$B$2:$B$33;$A$2:$A$33)
=FORECAST(A34,$B$2:$B$33,$A$2:$A$33)

Сама функция требует указания следующих входных данных:

• х — Дата, значение для которой необходимо спрогонозировать (A34)
• Известные значения y — ссылка на ячейки таблицы с суммами продаж за известные периоды ($B$2:$B$33)
• Известные значения x — ссылка на ячейки таблицы с дата продаж за известные периоды ($A$2:$A$33)

С одной стороны, мы уже имеем готовый прогноз, а с другой…Данная функция пока не учитывает фактор сезонности. А это в продажах в большинстве случаев немаловажный фактор. Поэтому желательно потратить еще чуточку времени и сделать так, чтобы прогноз получился еще больше приближен к реальности. Для учета фактора сезонности сначала необходимо вычислить коэффициент сезонности для каждого месяца. Для этого добавим в столбец Коэффициент сезонности следующую формулу:
=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/СУММ($B$2:$B$25))*12
=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/SUM($B$2:$B$25))*12
Формула вводится в ячейку как формула массива и сразу в 12 ячеек(чтобы получить коэффициенты для каждого месяца года). Для этого сначала выделяем ячейки F2:F13 -переходим в строку формул и вводим формулу выше. После указания верных ссылок на нужные ячейки завершаем ввод формулы одновременным нажатием трех клавиш: Ctrl+Shift+Enter. Если этого не сделать, то функция вернет значение ошибки #ЗНАЧ!(#VALUE!)

Подробнее про принцип работы формулы: она берет отдельно сумму каждого месяца за 2013 и 2014 год, складывает их. Делит полученное значение на общую сумму продаж за весь период целых месяцев(т.е. 24 месяца) и умножает на 12, чтобы получить коэффициент именно за один месяц. И так для каждого месяца. Т.е. для ячейки F2 расчет будет выглядеть следующим образом:
=((56 769+68 521)/ 1 542 293)*12
=((сумма за янв.2013 + сумма за янв.2014)/ общая сумма за два года(янв.2013 – дек.2014))*12

В результате для января получим коэффициент 0,974834224106574, для февраля — 0,989928632237843 и т.д. Я для наглядности назначил ячейкам процентный формат(правая кнопка мыши —Формат ячеек -вкладка Число —Процентный(Format cells —Number —Percent), два знака после запятой):

Теперь добавим учет этих коэффициентов для расчета прогноза в имеющуюся функцию ПРЕДСКАЗ(ячейки C34:C45):
=ПРЕДСКАЗ(A34;$B$2:$B$33;$A$2:$A$33)*ИНДЕКС($F$2:$F$13;МЕСЯЦ(A34))
=FORECAST(A34,$B$2:$B$33,$A$2:$A$33)*INDEX($F$2:$F$13,MONTH(A34))
Здесь применяется функция ИНДЕКС(INDEX), в которой первым аргументом указываем ссылку на 12 ячеек с коэффициентами сезонности($F$2:$F$13), а вторым – номер месяца, чтобы вернуть коэффициент именно для нужного месяца(для этого используем функцию МЕСЯЦ(MONTH), которая возвращает только номер месяца из указанной даты). Для сентября 2015 это будет выглядеть так:
=ПРЕДСКАЗ(A34; $B$2:$B$33; $A$2:$A$33)*ИНДЕКС({97,48%:98,99%:90,38%:94,66%:100,86%:99,02%:100,66%:110,39%:100,47%:104,82%:105,13%:97,14%}; 9)

Основную задачу выполнили – у нас есть прогноз на будущие периоды. Теперь осталось в дополнение к самому прогнозу, создать допустимые верхние и нижние границы, которые часто еще называют оптимистичный прогноз и пессимистичный(но по сути это просто возможное отклонение от прогнозных данных). Такой прогноз даст нам возможность более гибко планировать тактику на будущие периоды.
Для того, чтобы построить такие прогнозы необходимо рассчитать допустимое отклонение от прогнозируемых значений. Здесь так же будем использовать имеющиеся в Excel функции. В ячейку G2 запишем формулу:
=ДОВЕРИТ(0,05; СТАНДОТКЛОН(C34:C45); СЧЁТ(C34:C45))
=CONFIDENCE(0.05,STDEV(C34:C45),COUNT(C34:C45))
ДОВЕРИТ(CONFIDENCE) – возвращает доверительный интервал, используя нормальное распределение.

• алфа – уровень значимости для вычисления доверительного уровня. Используемое в формуле 0,05 означает доверительный уровень в 95%. В большинстве случаев это оптимальное значение
• станд_откл – стандартное отклонение генеральной совокупности. Должно быть известно. Но т.к. мы этими данными не располагаем – то это значение вычисляем при помощи функции СТАНДОТКЛОН(STDEV), передавая ей для расчетов спрогнозированные данные
• размер – указывается целое число, обозначающее количество данных для выборки. Как правило равно количеству спрогнозированных данных. У нас количество определяется функцией СЧЁТ, которая подсчитывает количество чисел в указанных ячейках.

Теперь в ячейки столбцов Оптимистичный и Пессимистичный(D и E), начиная со строки 34, запишем такие формулы:
Оптимистичный: =$C34+$G$2
Пессимистичный: =$C34-$G$2

Т.е. мы для оптимистичного прогноза берем сумму прогноза и прибавляем к ней сумму рассчитанного отклонения. А для пессимистичного, мы сумму отклонения вычитаем. Вот мы и получили все необходимые данные.

---

График

Но было бы кощунством с нашей стороны проделать такую работу и не использовать возможности Excel для построения красивого графика. Придется добавить немного шаманства(на деле, мы уже начали шаманить, когда стали записывать прогноз в отдельный столбец, а не продолжать его в том же столбце, что и фактические продажи). В ячейки C33, D33 и E33 скопируем значение из ячейки B33, чтобы они все имели одинаковые значения:

Теперь выделяем все данные (A1:E45), переходим на вкладку Вставка(Insert) – группа Диаграммы(Charts) —График(Line). И получим такую картину:

Наглядно и сразу понятно что к чему и чего можно ожидать.

• Синим – фактические продажи
• Оранжевый – прогноз
• Серый – Оптимистичный прогноз
• Желтый – Пессимистичный

Согласитесь, такой график смотрится достаточно эффектно и может украсить собой отчет для руководства. Особенно, если проявить немного фантазии и отформатировать график в соответствии с корпоративными цветами компании.

---

Быстрый прогноз в Excel 2016 и выше
Начиная с версии 2016 в Excel появилась замечательная возможность создать прогноз двумя кликами мыши. При этом сразу с оптимистичным и пессимистичным развитием событий и графиком. За основу возьмем все те же исходные данные из двух столбцов:

Выделяем необходимые данные из двух столбцов -переходим на вкладку Данные(Data) -группа Прогноз(Forecast) —Лист прогноза(Forecast Sheet):

В появившемся окне раскрываем пункт Параметры(Options) и настраиваем:

• Завершение прогноза(Forecase End) – указывается дата, которой должен заканчиваться прогноз. Я советую всегда проверять эту дату, т.к. по умолчанию Excel почти всегда выставляет некую среднюю дату, которая отличается от необходимой.
• Начало прогноза(Forecase Start) – указывается дата, с которой необходимо начать строить прогноз. Как правило это последняя дата фактических данных. Если указать дату, которая будет раньше последней даты фактических данных, то для построения прогноза будут использоваться данные только ДО этой даты (так же это называется «ретроспективным прогнозированием»).
• Доверительный интервал(Confidence interval) – этот пункт поможет понять, насколько точно построен прогноз. Чем больше будет доверительный интервал, тем меньше точность прогноза и чем меньше доверительный интервал – тем выше точность прогноза. Что вполне логично. По умолчанию определяется для 95% точек, хотя его можно изменить в соответствующем поле. Если интервал создавать не нужно – снять галочку.
• Сезонность(Seasonality) – как понятно из названия, отвечает за определение фактора сезонности. Лучше оставлять автоматическим, при котором сезонность определяется на основании всех точек месяцев(т.е. 12). Но если этот фактор необходимо рассчитывать из иного количества точек, то необходимо выбрать Установка вручную и указать нужное количество точек. Но следует учитывать, что если точек будет недостаточно – то прогноз может быть очень неточным и график в итоге будет иметь вид, далекий от ожидаемого.
• Диапазон временной шкалы(Timeline Range) – указывается диапазон значений с датами фактических продаж, на основании которых необходимо построить прогноз. По размерам должен совпадать с параметром Диапазон значений.
• Диапазон значений(Values Range) – указывается диапазон значений с суммами фактических продаж, на основании которых необходимо построить прогноз. По размерам должен совпадать с параметром Диапазон временной шкалы.
• Заполнить отсутствующие точки с помощью(Fill Missing Poins Using) – если каких-то данных не хватает(например, имеются пропуски в ячейках с суммами), то можно выбрать чем эти данные заполнить. По умолчанию используется интерполяция. Это означает, что отсутствующие данные вычисляется как взвешенное среднее соседних ячеек, если отсутствует менее 30 % точек. Если необходимо заполнять отсутствующие точки нулями, то необходимо выбрать из выпадающего списка пункт Нули.
• Объединить дубликаты с помощью(Aggregate Duplicates Using) – если в фактических данных есть повторяющиеся даты, то Excel объединит их в одну точку с этой датой, а в качестве суммы подставит среднее арифметическое для этой даты. Это оптимальный вариант, но так же допускается выбрать из списка и другую функцию: Количество, СЧЁТЗ, Максимум, Медиана, Минимум, Сумма.
• Включить статистические данные прогноза(Include Forecast Statistics) – при включении данного пункта на листе с таблицей графика правее основных данных будет создана таблица с дополнительной статистической информации о прогнозе. В таблице при помощи функции ПРЕДСКАЗ.ЕTS.СТАТ будут рассчитаны коэффициенты сглаживания (Альфа, Бета, Гамма), и метрики ошибок (MASE, SMAPE, MAE, RMSE).

После нажатия кнопки Создать(Create) будет создан новый лист, в котором будет создана таблица со всеми необходимыми данными и формулами и готовым графиком:

если при создании был отмечен пункт Включить статистические данные прогноза(Include Forecast Statistics), то правее таблицы основных данных будет так же создана таблица статистических данных:

Скачать файл:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 788 скачиваний)

Так же см.:
Как быстро подобрать оптимальный вариант решения
Автообновляемая сводная таблица

---

Статья помогла? Поделись ссылкой с друзьями!

    Видеоуроки

---

Поиск по меткам



Access
apple watch
Multex
Power Query и Power BI
VBA управление кодами
Бесплатные надстройки
Дата и время
Записки
ИП
Надстройки
Печать
Политика Конфиденциальности
Почта
Программы
Работа с приложениями
Разработка приложений
Росстат
Тренинги и вебинары
Финансовые
Форматирование
Функции Excel
акции MulTEx
ссылки
статистика

Хотите просчитать плановые значения выручки, прибыли и денежных потоков? На помощь придет финансовое моделирование в Excel. В статье рассказываем о базовых принципах построения модели и делимся готовым решением. На выходе вы получите прогнозную отчетность. Усильте с ее помощью контроль над процессами в организации.

Финансовая модель бизнеса: что это

Финансовая модель предприятия – это плановые показатели его деятельности по:

• доходам;
• расходам;
• прибыли;
• денежным потокам;
• активам;
• обязательствам.

Этим она похожа на систему бюджетов. Отличается от них бóльшими упрощениями и вариативными параметрами. Последнее объясняется целью создания: быстрая оценка изменений финансовых результатов и имущественного положения под влиянием разных факторов. Например, в результате смены условий расчетов с контрагентами, покупки нового оборудования, повышения зарплаты персоналу и т.п.

Обычно финансовая модель строится в Excel или Google-таблицах. Часть исходных данных вносится вручную (план по объему продаж, месячный фонд оплаты труда, нормы потребления материалов на единицу изделия и т.д.). Зависимые от них показатели задаются с помощью формул. Они обеспечивают моментальный пересчет итоговых значений выручки, операционной прибыли, дебиторки, денежных притоков и т.д.

Итоговый результат финансового моделирования – три формы отчетности:

• баланс;
• отчет о финансовых результатах (ОФР);
• отчет о движении денежных средств (ОДДС).

Скачайте финансовую модель в Excel, о создании которой рассказываем в статье. Файл – Простая финансовая модель для торговли в Excel (Fail-Fin-model-v-Excel)

Финансовое моделирование проекта: что надо знать

Если вы решили самостоятельно построить финансовую модель в Excel, то идите от простого к сложному и от общих моментов к деталям. Так проще не запутаться в большом количестве формул и ссылок.

Вот пошаговый план реализации.

Рисунок 1. Построение финансовой модели: рекомендуемые этапы

Опробуем данный подход на практике. Рассмотрим пример для организации, которая занимается розничной торговлей. Такой выбор не случайный. Любое производство сложнее торговли, так как в нем предполагаются:

• материальные затраты;
• амортизация оборудования;
• возможно, незавершенный производственный процесс на конец месяца, поэтому необходимость разделения затрат и расходов;
• разнородные складские запасы в виде материалов и продукции.

Кроме того, продажи в розницу исключают вариант формирования дебиторской задолженности покупателей, если исходить из того, что отсрочки и рассрочки не предоставляются.

Финансовая модель (ФМ) в Excel: считаем доходы

Отправная точка на данном этапе – объем продаж. Можно пойти простым путем и внести только денежное значение выручки. Позже детализировать его как произведение цены и количества в разрезе номенклатурных позиций.

Мы сразу поступим вторым способом. Это даст количественный параметр, который необходим для корректного подсчета расходов на приобретение товаров.

Основная сложность этапа: откуда взять данные по плану продаж? Все зависит от вашей цели:

• если она пока в том, чтобы построить и «обкатать» работоспособность ФМ, то берите любые данные. Например, за прошлый год или произвольные;
• если вам одновременно нужны и модель, и качественные результаты расчета по ней, то займитесь планированием отдельно.

Мы ратуем за то, чтобы на данном этапе не уходить в детали. Но разумно уже сейчас подумать: чем будете усложнять и этим приближаться к реальности?

Вот два совета.

Первый. Покажите отдельно НДС, который «сидит» в цене реализации. Он приходит в поступлениях от покупателей, но это не доход вашей организации. Добавив его в таблицу, вы посчитаете выручку-нетто или чистый доход. Заодно определите будущие платежи в бюджет по данному налогу*.

____________________

Примечание: в бюджет платится разница между НДС, который начислен к уплате, и тем, который предъявляется к возмещению по собственным закупкам.

____________________

Второй. Введите аналитику по продажам. Самое простое – это номенклатурные позиции. Дополнительно к ним:

• процент возврата товаров;
• категория клиента (физическое лицо или организация);
• номер магазина или наименование региона, если есть несколько точек продаж.

Помним: пока излишняя детализация лишь запутает. Поэтому получаем в Excel простой план по доходам.

Рисунок 2. Упрощенный план по доходам в Excel

Построение финансовых моделей: пример планирования расходов

Определимся с расходами также пока в первом приближении. Обобщим полный перечень трат компании в разрезе элементов. Это будут:

• материальные траты. В упрощенном варианте предположим, что к ним относятся только траты на покупку товара без НДС и что организация продает в течение месяца столько, сколько закупает. Значит, величину определим как произведение цены приобретения и объема продаж;
• зарплата работников. Ограничимся единой суммой фонда оплаты труда за месяц без разбивки по составляющим;
• социальные отчисления. Для них составим формульную зависимость. Обычно это 30% плюс процент взносов «на травматизм» в Фонд социального страхования от начисленной оплаты труда. Данный процент зависит от класса профессионального риска по организации. Мы взяли минимальное значение 0,2%;
• амортизация. Вводим строку в ФМ, если в собственности предприятия есть основные средства и нематериальные активы. Указываем единую сумму для каждого месяца на основе средних фактических или предполагаемых значений;
• прочие расходы. Это отчасти уход в детализацию. Однако если в компании есть постоянные легко планируемые траты, то зафиксируйте их. К ним относятся: арендные платежи, траты на рекламу, на командировки и т.п.

Для упрощенной ФМ такого списка достаточно. А это четыре совета на будущее о том, чем усложнить.

Первый. Введите дополнительные позиции в материальные расходы. Например, такие:

• отопление, водоснабжение, электроэнергия;
• упаковка;
• ГСМ на автотранспорт, если он есть на балансе;
• канцелярские принадлежности и т.п.

Второй. Отдельной строкой покажите входной НДС. Когда ставка – одна (20%), то его сумма – это произведение 20% на совокупные материальные траты без НДС. Когда примешивается еще 10%, тогда:

• либо упрощайте и считайте налог по максимальной ставке;
• либо усложняйте, применяя средневзвешенное значение ставки исходя из доли в закупках с НДС по 20% и 10% в прошлые периоды.

Третий. Разделите оплату труда на составляющие:

• выделите в зарплате продавцов оклад (постоянную часть) и премию, зависящую от объема продаж (переменную компоненту);
• покажите отдельной строкой зарплату других работников, которая не завязана на количественные показатели и является постоянной.

Четвертый. Учтите изменения амортизации, если в планах организации значатся покупка или продажа основных средств и нематериальных активов.

Рисунок 3. Финансовая модель бизнеса в Excel: план по расходам

То, что мы посчитали, является основой для:

• вычисления прибыли/убытка в ОФР;
• корректировки накопленного финансового результата в балансе;
• построения притоков и оттоков в ОДДС.

Перейдем ко второму этапу – обобщению данных в системе финансовых отчетов. Рассмотрим, как это делается.

Составляем плановый отчет о финансовых результатах

Формирование фактической отчетности начинается с подсчета прибыли/убытка за период. Такое же правило действует для моделей и бюджетов. Ведь чтобы заполнить раздел баланса про собственный капитал, нужна величина финансового результата.

Мы подсчитали плановые доходы и расходы по операционной деятельности. Этого достаточно, чтобы составить упрощенный отчет. Вот его возможный вариант.

Рисунок 4. Упрощенный ОФР в Excel-модели

В нем разница между доходами и расходами показывает прибыль или убыток. Мы рассматриваем только основную деятельность без прочей. Поэтому выходим на операционный финансовый результат.

ОФР тесно связан с балансом и ОДДС. Смотрите в таблице, куда и какую информацию он передает.

Таблица 1. Взаимосвязь плановых ОФР, баланса и ОДДС

Строка ОФР	Связанная строка баланса	Связанная строка ОДДС
Операционная прибыль (убыток)	Нераспределенная прибыль (убыток) – добавляется к значениям предыдущего периода	–
Выручка (операционные доходы)	–	Поступления от покупателей и заказчиков – сумма выручки корректируется на авансы полученные и дебиторскую задолженность по формуле: Поступления = Выручка + Авансы полученные – Дебиторская задолженность*
Операционные расходы	–	Платежи по текущей деятельности – сумма денежных** расходов корректируется на авансы выданные и кредиторскую задолженность по формуле: Платежи = Денежные расходы + Авансы выданные – Кредиторская задолженность
Примечание: * в примере ФМ формируется по организации розничной торговли. Поэтому полагаем: авансов и дебиторки от покупателей нет. Значит, поступления равняются выручке; ** денежные расходы – те, которые приводят к оттоку денег (зарплата, налоги, материальные). Для сравнения: к неденежным относится амортизация

Чтобы плановый ОФР оказался более информативным, дополним строками:

• рентабельность продаж. Это расчетный показатель, который равняется отношению прибыли (в данном случае – операционной) к выручке;
• точка безубыточности в денежном выражении. Для ее расчета предварительно разделили расходы на постоянные и переменные. Об особенностях классификации затрат по такому принципу читайте в статье «Расчет себестоимости».

Формируем плановый отчет о движении денежных средств

Здесь задача:

• обобщить денежные притоки и оттоки;
• рассчитать чистый денежный поток как разницу между ними;
• прибавить его значение к остатку денег на начало периода и вычислить остаток денег на конец. Через эту сумму ОДДС связан с балансом.

Для создаваемой ФМ исходим из допущений:

• организация занимается только основной деятельностью. При этом не покупает оборудование и ценные бумаги, не берет и не дает взаймы, не принимает новых учредителей. Значит, формируется один вид денежных операций – текущий. О двух других – инвестиционных и финансовых – читайте в статье «Анализ движения денежных средств компании»;
• товары оплачиваются поставщику двумя платежами: 60% – аванс в месяце, который предшествует поставке, 40% – окончательный расчет сразу после принятия на склад;
• зарплата выплачивается двумя переводами: 50% – аванс в месяце начисления, 50% – перевод остатка в периоде, который следует за отработанным;
• страховые взносы перечисляются в месяце, идущем за их начислением;
• прочая составляющая расходов по обычным видам деятельности представлена арендой. Платежи по ней производятся в месяце начисления арендной платы.

Получаем вариант ОДДС.

Рисунок 5. Упрощенный отчет о движении денежных средств в ФМ

Сводим плановый баланс

Предположим, что у организации:

• нет входящих остатков по запасам, дебиторской и кредиторской задолженности;
• имущество включает одно основное средство и деньги;
• в пассиве – только уставный капитал и нераспределенная прибыль.

Схема заполнения балансовых строк окажется следующей.

Таблица 2. Техника сведения упрощенного баланса

Показатель на начало месяца	Расчетная формула	Пояснения
Основные средства	Основные средства на начало предыдущего месяца (баланс) – Амортизация за месяц (ОФР)	–
Запасы	–	Неизменны и равняются нулю из-за допущения: закупаемые товары полностью распродаются в течение месяца
Дебиторская задолженность	Дебиторская задолженность на начало предыдущего месяца (баланс) + Платежи поставщикам за товары (ОДДС) – Материальные расходы (ОФР)	В примере нет дебиторки покупателей, так как организация торгует в розницу
Денежные средства	Денежные средства на начало предыдущего месяца (баланс) + Чистый денежный поток за месяц (ОДДС)	–
Уставный капитал	–	Неизменен и равняется 1000 тыс. руб. из-за допущения: новых учредителей в течение года не было
Нераспределенная прибыль	Нераспределенная прибыль на начало предыдущего месяца (баланс) + Прибыль за месяц (ОФР)	–
Кредиторская задолженность	Кредиторская задолженность на начало предыдущего месяца + Начисления по зарплате, социальным отчислениям и аренде (ОФР) – Платежи по зарплате, социальным отчислениям и аренде (ОДДС)	–

Формат баланса будет таким.

Рисунок 6. Упрощенный баланс в финансовой модели в Excel

Детализация финансовой модели в Excel

О возможных вариантах усложнения исходных данных рассказывали выше. Здесь остановимся на детализации строк плановой отчетности. Вот несколько советов:

• используйте разные группировки расходов в ОФР. Мы обобщили их по элементам. Такой подход называется «по характеру расходов». Но он – не единственный. Можно одновременно с ним или вместо него использовать функциональную классификацию с выделением себестоимости продаж, а также расходов на сбыт и управление. Подробнее про такие варианты читайте в статье «БДР: бюджет доходов и расходов»; 
• добавьте другие виды прибыли в ОФР. Например, валовую. Она покажет разницу между продажной и закупочной ценами товаров. Если в организации есть прочие операции, то в отчете не обойтись без чистой прибыли. Читайте о видах финансового результата в материале «Анализ финансовых результатов деятельности компании»;
• включите в ОФР строки для прочих доходов и расходов. Растущая организация не сможет обходиться без них. Например, взятие кредита приведет к появлению процентных платежей по нему. Они – это прочий расход;
• расширьте ОДДС за счет инвестиционных и финансовых операций, если собираетесь приобретать оборудование и брать взаймы. Не смешивайте такие денежные потоки с текущими;
• детализируйте сложносоставные строки в балансе. Например, из запасов выделите товары, материалы, готовую продукцию и незавершенное производство (последние два пункта – неактуальны для торговли). Из состава дебиторки: авансы выданные поставщикам и долги покупателей. По аналогии поступите с кредиторкой и покажите в отдельных статьях: авансы полученные, задолженность перед поставщиками, перед персоналом по оплате труда, по налогам и страховым взносам, перед учредителями по дивидендам.

Не забудьте скачать Excel-файл с полученной финансовой моделью из начала статьи.

Финансовое моделирование в Excel помогает понять:

• как планируемые руководством мероприятия отразятся на величине имущества, капитала, обязательств, доходов, расходов и прибыли;
• какие факторы больше других влияют на прибыль, ликвидность и финансовую устойчивость организации.

Важна роль ФМ и в план-фактном анализе. В течение отчетного периода сравнивайте ожидания из нее с тем, как получилось в реальности. Это хороший способ контролировать ситуацию: понимать суть нарождающихся тенденций и того, к чему они приведут бизнес.