财务预测与估值建模之八：财务预测基础

今天我们开始第八节课程的学习，在之前的课程里我们介绍了绝对估值模型和相对估值模型的基本原理和常用的方法，接下来我们要把这些模型应用到实际的建模工作中去，学会如体从零开始搭建一个财务模型。我们知道，要使用绝对估值模型对企业进行估值，首先要预测企业的股利或者自由现金流，这就要求我们对企业进行财务预测，在各种假设条件下，计算我们所关心的现金流。在这节课程以及接下来的四节课程里，我们将重点关注如何对企业进行财务预测。在这节课程里，我们先开个头，介绍一下财务预测的一些基础知识，包括财务建模的内容和意义、历史数据的获取、历史数据的整理与分析，假设数据的来源以及财务建模的步骤等等。在打牢基础的前提下，下节课我们将正式学习如何从头开始搭建一个基本的财务预测模型。

一、财务建模的内容和意义

所谓财务建模，即建立财务模型，是指将公司的各种信息按照价值创造的主线进行分类、整理和链接，并在此基础上完成对公司财务状况的分析、预测和价值评估工作。一般的财务模型至少包含以下三个方面：一是历史分析模块。历史分析是对公司历史经营业绩进行全面分析。通过横向或纵向的比较，了解公司各种收入、费用、资产、负债等会计要素的组成情况，以及随时间的变化趋势，从而判断影响公司历史业绩的各种因素以及影响的方式和程度等等，并且为后续的财务预测假设提供依据。第二是财务预测模块，在历史分析的基础上，综合考虑公司的发展规划和外界环境的变化等因素，对公司未来的业绩水平作出假设，包括公司未来的收入增长速度、成本结构、资本支出以及市场规模等等，并最终完成对公司资产负债表、利润表和现金流量表的预测。第三是价值评估模块。根据财务预测的结果，确定公司各类估值参数，选择适当的估值方法对公司的价值进行评估，同时对重要参数对估值结果的影响做敏感性分析。

至于为什么要进行财务建模，原因主要有三点：一是可以实现定量化的分析。通过财务预测，我们可以把整个分析过程进行定量化，整个估值工作也可以变得更加清晰和深入，对各个财务变量之间的相互关系也可以有更透彻的理解。这时再配合上定性分析，就可以从多个维度对公司的运营加理解。

第二是可以实现系统化的分析，随着现代经济的不断发展，现代企业的商业模式也变得越来越复杂，公司的各个财务变量可能存在着复杂的勾稽关系，一个财务变量的变化可能有牵一发而动全身的效果，如果不进行财务预测，我们很难直接看出影响公司价值的各个因素以及各个因素之间的相互关系。举例来说，当一个制造业企业增加了一条生产线，它的影响是多方面的：首先这个公司的固定资产会增加，未来的折旧也会相应增加；随着生产的进行，产量增加，收入也会增加，相应的管理费用、销售费用和经营成本也会随之增加；同时，如果这个公司在建设这条生产线时进行融资，资本结构也会发生变化，那么财务费用也会发生相应变化，这一系列财务数据的变化会使得公司的毛利率、资产收益率以及资产负债率等指标也发生变化。如果不建立财务模型，恐怕很难系统完整的考虑这些变化，建立财务模型，就可以将所有影响因素的指标变化放在一个统一的体系内进行系统化分析，避免遗漏关键变量的影响。

第三是可以提供严谨的分析框架。财务建模的目的并不只是为了得到最后的那个估值结果，实际上这个估值结果会随着建模者对估值参数的选择和判断而有所不同，一个孤立的估值结果并没有太大的参考意义。财务建模更重要的作用是，通过严谨的财务预测和估值建模框架，可以完整的反映公司的财务状况，并且可从业务模式、公司战略以及行业发展状况等角度揭示出影响企业价值的各种关键因素，这也是建模的核心意义所在。

二、历史数据的获取

前面我们讲过了一个完整的财务模型包括三块内容，分别是历史分析模块、财务预测模块以及价值评估模块。我们首先来看看历史分析模块的内容，包括如何获取目标公司的历史数据、如何整理历史数据以及如何对历史数据进行分析。

了解一家公司首先要了解它的历史。我们可以通过各种途径来获得历史数据，比如上市公司的公告、券商的研究报告、以及行业协会或者国家统计局发布的数据、去目标公司内部实地调研等等。我们一个一个来看。

首先来看上市公司的公告，因为上市公司有很严格的信息披露要求，公司每年、每半年以及每季度都需要披露相应的年报、半年报和季报。如果公司出现任何可能有重大影响的事件，还需要发布不定期报告。这些年报、半年报以及季报以及公告中包含了很多我们预测所需要的历史数据和信息。我们可以从公司年报的财报部分看到公司的三张主要的财务报表，资产负债表、利润表和现金流量表，但是其中的有些科目的具体内容和来源并没有在财报中说明，因此还需要查看财务报表附注来了解这些科目的具体内容是什么。

在实际工作中，由于公司的财报一般都是PDF格式，如果直接从公司的财报中来搜集整理财务数据相对比较麻烦，如果有万得金融终端，因为它已经对上市公司的财报进行了整理，并且可以直接导出为EXCEL，方便之后进行进一步的整理和分析，这样可以节省大家很多工作量。我这里简单介绍一下如何使用万得来搜集公司的历史财务数据。

首先，我们打开万得，随便输入一支股票，比如我这里输入贵州茅台这支股票，直接贵州茅台首字线GZMT就可以了，股票代码是600519，在上面点确定，就进入贵州茅台股票的页面，然后点右上角的F9，就可以进行这支股票的深度资料页面。我们可以看左侧的系统栏目，找到财务数据一栏，我们看到这里显示了财务摘要、资产负债表、利润表以及现金流量表等栏目，就是我们想要的财务数据，其中财务摘要主要是从三个财务报表中摘取了一些关键的数据，并计算了一些关键的财务指标，当我们需要对公司的财务状况有个大致的了解时可以参考，这里我们直接看三个报表，首先看资产负债表，点击资产负债表，就可以看到在右侧看到资产负债表的所有内容了。这里我们需要对报表的一些参数进行设置，得到我们想要的报表呈现方式，这些参数的设置都在报表的上方，我们一个一个来看：

首先是报告期，我们可以在不同的报告期之前勾选，就可以显示相应报告期的财务数据。比如我这里只勾选了年报，那么就只会显示年报数据，如果我再勾选中报，就可以看到多了一些以6月30号为资产负债日的数据，这就是中报数据。我还可以再勾选一季报、三季报以及最新一个季度的报表，分别显示相应报表的数据。这是为了简单起见，我们只显示年报数据。第二个参数是时间范围，我们选择三年期、五年期、十年期、上市以来以及其它时间范围内的财务数据，实践中太长时间期限的历史数据参考意义不大，所以我们选择三年期或者五年期数据就可以了。时间范围的右侧可以选择我们想要显示的报表类型，默认是原始报表，也就是实际报表的数据，比如货币资金有一亿元，这里就显示一亿元。第二种是图形分析界面，这个对报表的内容做一些可视化的分析。第三个是销售百分比界面，在这种报表中，所有的科目都会以销售收入的百分比来显示，比如销售收入是100万，净利润是20万，那么净利润就会显示20%。这个主要是用来观察利润表中各个科目的结构的，比如在贵州茅台的利润表中，我们选择销售百分比界面，可以看到营业总收入显示为100%，说明这是所有科目的分母。2018年年报中营业总成本是33.51%，说明营运总成本占到营运总收入的33.51%，同时2018年净利润是49%，说明公司的净利润应该是49%，这是一个相当高的净利润率。第四个是资产百分比报表，也就是显示资产负债表的每个科目相对于总资产的百分比，这和销售百分比报表基本是一样的，这里不再详细说了。最后一个是同比增长率报表，可以显示每个科目的同比增长率，这在对历史数据分析进行横向分析里非常有用。第四个参数是报表的类型，分别是合并报表、合并报表调整、母公司报表和母公司报表调整，我们可以我们关心是公司合并报表的情况还是母公司的情况来选择相应的报表类型。第五个参数是单位，审计报表都是以元为单位，所以数字通常会比较大，这在财务分析和预测的时候非常不方便，我们一般把单位换成万元、百万元或者亿元，这样报表中的数字会更简洁一些。我们还可以调整小数点后的位数，一般两位数就可以了。第五个参数是币种以及汇率，对于国内的上市公司，币种当然就是人民币，英文简称是CNY，对于国外的上市公司，可以选择相应的货币单位，比如USD是美元，HKD是港元，分别适用于在美国和香港上市的公司。第六个参数是排序，可以选择最新在左或者最新在右，默认是最新在左，也就是年份按照从新到旧的顺序从左向右排列，在财务预测中，年份的顺序一般是按照从旧到新的顺序从左向右排列，所以这里可以选择最新在右，和财务预测报表相统一。最后，我们可以勾选隐藏空行，这样没有数据的科目就可以被隐藏掉了，整个报表看下去更加简洁清爽。当上面的所有项目都设置完成，报表调整到我们想要的效果之后，我们可以点击右上角的EXCEL图标，把数据导出到EXCEL，方便我们进行进一步的分析。

第二种可以获取历史数据的来源是研究报告，市场上有些证券公司或者咨询公司会对外发布一些行业或者公司的研究报告，这些研究报告中通常会有经过归纳和整理的行业数据或者公司的信息，使我们可以比较系统的获取行业和公司数据。需要注意的是，在使用研究报告时，不要偏面相信一份研究报告的数据，而是应当将多份研究报告对比起来看，查看其中的数据是否一致，如果不一致，不一致的原因是什么。有时为了核对报告中的数据是否准确，我们应该根据报告中列出的数据来源，在数据源头来查看相应数据，避免被研究报告误导的情况发生。

我们也可以通过查看行业或者宏观经济统计来搜集一些行业和宏观经济数据。很多行业协会都有自己的网站，定期发布行业内的新闻、统计数据等等，国家政府部门也会定期发布宏观经济统计数据，比如，国家统计局每季度会发布GDP增长率，每个月会发布CPI数据，这些都可以成为原始数据的来源。在使用这些统计数据时，要注意不同机构的统计口径可能不一致，导致数据之间会有一定的出入。

除上面提到的获取数据的方式以外，我们还可以通过公司内部调研、公司相关方调研以及自身积累等方式来获取数据。比如当我们对目标公司进行财务建模时，我们可以对目标公司进行实地调研或者电话访谈，特别是涉及到公司某些具体的关键数据以及公司未来的发展规划时，有必要和公司沟通获取第一手资料。此外，我们也可以通过对公司的各个相关方进行调研来获取数据，这些相关方包括公司的供应商、监管部门、竞争对手以及下游客户等等。一方面，这些外部相关方可以提供公司自身没有的完整的产业链数据，另一方面，也可以对公司内部提供的数据进行验证。在实务中，还可以聘请和访谈行业的资深专家以获取相关历史数据及对未来假设的看法。最后，我们也可以通过自身或者公司的积累来获取数据，有些对某些行业研究很深的个人或机构有时会建立自身的行业和公司数据库，我们如果关心某个行业或公司，也可以在日常工作中注意积累相关数据，这样在以后的财务预测中就可以直接利用之前已经积累的数据。

三、历史数据的整理和分析

前面我们讲了如何获取公司的历史财务数据，但是我们刚搜集到的历史财务数据一般不能直接拿来用，还需要对原始数据进行一些整理，根据建模的需要对数据进行重构。常用的重构方法包括三类：一类是科目合并，也就是将数额较小、驱动因素相同的科目合并；第二类是科目拆分，也就是对重要的科目进行详细拆分，仔细每一个细分数据的情况；第三类是对科目进行顺序调换或者重新分类。对历史数据进行整理要遵循重要性原则，将时间和精力集中在公司的核心业务和对估值有重要影响的参数上。

在整理完成历史数据后，我们还需要对历史数据进行一定程度的分析。之所以要对历史数据进行分析，主要有三个方面的原因：第一是通过分析来提高历史数据的准确性，我们在财务预测中，经常会发现历史数据有一些科目不够准确、不易使用或者不够真实，这里我们就需要对这些数据进行分析和调整，同时要根据建模的需要对相关数据进行合并以及简化。如果目标公司发生了重大事件，比如资产重组、管理层变动或经营环境发生重大改变等，导致不同会计期间的报表不再具有可比性，还需要编制模拟财务报表。第二可以历史数据分析来指导财务模型的的结构。通过对历史数据进行分析，我们可以发现哪些因素对公司价值有重大的影响，从而需要详细预测。比如在做收入预测的时候，通常会先分析历史数据中营业收入的构成，观察那些因素是驱动营业收入增长的核心因素，从而可以帮我们厘清建模思路，设计合理的模型结构。第三可以通过历史数据分析来指导财务预测假设。历史数据是未来预测数据的一个重要依据，一般情况下，除非公司发生重大变化，公司的财务比例数据会大致保持稳定，比如收入的增长率、毛利率、周转率等等，所以我们可以从过往几年的历史数据中计算出这些数据的平均值，作为未来的财务预测假设，这样的假设相对来说更加合理。

对历史分析的分析方法有三种，分别是横向分析法、纵向分析法和财务比率分析法，我们一个一个来看：横向分析法也称水平分析法，是把公司现在的财务数据和历史的数据进行对比分析，计算相应的增加值或增长率，找出其中变化的趋势以及变化异常的数据。比如我们在财务预测时会计算销售收入增长率、净利润增长率等等数据，就属于横向分析。需要注意的是，由于公司会计政策变更，或者主营业务发生变化等等，不同时间的同一科目不一定是可比的，这时候去计算横向分析指标，就会导致计算结果失真，此时就需要认真分析同一科目不同年份出现异常变化的原因，不能直接依赖计算出来的数据。纵向分析法也称垂直分析法，它和横向分析法不同，只是对同一年的财务数据进行分析，它用某个会计年度财务报表中的数据除以总体数据或者某些比较重要的指标数据，得到该项目在总体中的比例及重要性，比如我们前面在讲万得的财务报表的时候，选择销售百分比或者资产百分比，就是用每个科目分别除以销售收入和总资产。在实践中，我们通常会把横向分析和纵向分析结合起来使用，分析各个项目比重的变化趋势，了解公司财务结构的变动情况。

财务比率分析法是指通过计算目标公司的各种财务比率，并和这些比率的历史情况或者同行业其它公司的情况作比较来判断目标公司经营情况的方法。常见的财务比率一般可以分为四类，分别是盈利能力指标、营运能力指标、短期偿债能力指标和长期偿债能力指标。盈利能力指标衡量公司盈利能力的指标，包括毛利率、营业利润率、净利润率、净资产收益率等等。营运能力指标考察公司资产的周转速度，公司资产的周转速度越快，说明公司的营运能力越强，常见的营运能力指标包括应收账款周转率、应收账款周转天数、存货周转率、存货周转天数、应付款项周转率、应付账款周转天数、固定资产周转率、固定资产周转天数等等。短期偿债能力指标衡量公司的短期偿债能力，包括流动比率、速动比率和现金比率。长期偿债能力指标衡量公司的长期偿债能力，包括资产负债率、产权比率、利息覆盖倍数等等。这些指标的的计算方法大家可以查阅一下相关的财务分析书籍，由于时间限制这里就不详细介绍了。

需要注意的是，使用以上三种分析方法，并不是简单计算出相关指标的结果就可以了，而是要将相关的计算结果和计划值、前期指标、历史最高或最低水平、竞争对手的对应指标以及行业平均指标等等进行对比分析，从而可以了解公司与自身历史水平、竞争对手以及整个行业相比处于什么位置。这种对比分析方法是财务分析的基本方法，也是其他分析方法的基础，如果只是计算但不做比较，那么这些孤立的指标本身是没有什么意义的。

四、假设数据的来源

当我们要做财务预测时，我们首先需要对公司未来的一些财务指标做出假设，比如我们假设公司未来的净利润率维持在10%的水平，那么当我们预测出公司的销售收入后，就可以直接用销售收入乘以净利润率得到公司的净利润。这些假设的数据来源通常有四类，我们一个一个来看：

第一类假设数据来源是公司的历史数据。前面我们讲到了历史数据的整理和分析，从中我们就可以得到公司一些财务指标的历史数据，比如毛利率、资产周转率、净利润率等等，因为对于成熟稳定的公司来说，这些指标也是大致保持稳定的。所以当我们做出财务预测的假设时，我们可以这个指标过去几年的历史数据，这样做出的预测假设会更加合理一些，这种方法也是我们在实践中用得最多的一种方法。

第二类假设数据来源是公司的发展规划。在公司的生产经营活动中，在不同的发展阶段通常会制定相应的发展规划来实现其发展壮大的目标，比如追加投资、更新设备、实行技术改造或者扩大生产经营规模等等，而这些发展规划可以作为假设数据的重要来源，尤其是当这些发展规划已经有了具体的定量的目标的时候，更可以作为预测的依据。

第三类假设是行业的特点与发展规律。不同的行业有着不同的运行和发展的规律，同一行业处于不同发展阶段的公司也会有不同的特点。我们可以根据历史上这个行业的发展情况来研究和总结这些规律，从而为预测提供依据。比如对于房地产行业，它的周期性比较强，和宏观经济的相关性非常高，所以我们在对房地产行业进行预测时，可以根据房地产和宏观经济指标之间的相关性，结合房地产行业的周期性，给出未来住房需求和销售情况的假设数据。我们也可以查看一些行业网站或者行业研究报告，通常也会对某些细分行业未来的市场规模以及市场规模的增速做一些预测，这些预测也可以用来做参考。

第四类是宏观经济预测数据。由于大多数行业都受到宏观经济的影响，以预测公司未来的经营状况时，我们通常要对未来的宏观经济运行情况做出假设。我们通常用一些指标来反映宏观经济情况，比如GDP增长率、货币发行量、通货膨胀率、汇率、进出口额以及失业率等，通过预测这些指标，我们对未来的宏观经济形势可以有一个大致的判断。概括来说，宏观经济因素对企业的影响主要有三个方面：第一个方面是影响各个行业的市场状况，从而影响公司的销售收入。如果宏观经济运行良好，则居民和下游公司的收入水平和购买力会提高，市场需求就会更加旺盛，我们就可以预期公司我销售收入会增长的更快。反之，如果宏观经济形势恶化，失业率上升，居民消费能力就会下降，我们就会预期公司的销售收入会增长的更慢甚至有可能负增长。我们可以使用统计分析的方式研究一下公司的销售收入和GDP增长率之间的关系，从而可以为我们做销售收入预测提供依据。第二个方面是宏观经济会影响到公司的财务成本，从而会影响公司的经营和投融资决策。比如，当央行宣布提高利率时，市场中的流动性就会下降，公司借入资金的成本就会提高，这时公司在经营与投融资决策上会作出相应的调整，我们在估值中使用的相关假设比如资金成本也会发生变化。第三个方面是宏观经济政策的变动对某些行业可能会带来较大的影响。比如我国的房地产行业就受到宏观调控的较大影响，如果国家采取紧缩的货币政策，缩减贷款资金规模，那么房地产开发商就会面临比较大的资金压力，可以被迫降价销售房屋或者寻找其他的融资渠道，这就要求我们在预测房地产开发公司的财务数据时，要关注国家宏观经济政策的变化。鉴于宏观经济形势对公司的价值有着深刻的影响，因此，在宏观经济形势不明朗、未来经济状况可能出现多种情形时，我们需要对可能出现的不同宏观经济状况进行预测，这就需要用到情景分析的方法，对不同的宏观经济情况做出不同的情景假设，详细内容等我们之后具体讲解财务预测的时候再讲。

五、财务建模的步骤

今天课程的最后我们讲一下财务建模的一般步骤。在实践中，我通常是先搭建建一个基本模型，然后再结合目标公司具体因素对基本模型进行扩展和丰富，最初的基本模型只是一个框架，而最终完成的模型应该看作是基本模型的扩展。根据建模的目的以及能够获得的信息，模型最终的复杂程度会有所不同。

在具体搭建财务模型时，建模人员需要遵循一定和顺序。不同类型的公司，财务预测的顺序也不同，根据公司经营发展的特点，我们可以把公司分为两大类，分别是收入驱动型和资产驱动型。收入驱动型公司它的收入规模就可以代表它的业务规模，而资产规模会随着收入规模的变化而变化，传统的生产型企业如制造业、以及商业和非金融服务业等等都属于收入驱动型公司。对于收入驱动型企业，财务预测的第一步是预测它的销售收入，也就是从利润表开始预测。资产驱动型公司的特征是它收入的规模直接取决于资产负债的规模，它的资产负债的规模就代表它的业务规模，比如银行就是典型的资产驱动型企业，它的业务规模来自于它的发放贷款的数额。对于资产驱动型企业，财务预测是从预测它的资产规模开始，所以应该先预测资产负债表。

如果没有特别说明，在这节课程里，我们的财务预测主要是针对收入驱动型企业，收入驱动型企业的财务预测的一般程序是：第一步，从预测营业收入开始，预测成本和费用，完成利润表的预测；第二步，预测资产负债表，除了预留的配平项目外，完成所有科目的预测；第三步，用间接法编制现金流量表，在此基础上计算货币资金和融资缺口；第四步，在资产负债表中补齐空缺的货币资金和融资缺口，配平资产负债表。在之后的课程里，我们会一步一步来讲解如何对收入驱动型的企业进行财务预测。