Финансовая модель банка в Excel: создание и прогнозирование

Для кого эта статья:

• Финансовые аналитики и специалисты банковского сектора
• Студенты и начинающие профессионалы в области финансовой аналитики

• Руководители и менеджеры, занимающиеся принятие решений в банках и финансовых учреждениях

  Финансовая модель банка в Excel — это не просто таблица с цифрами, а мощный инструмент для прогнозирования будущих показателей финансового учреждения. Создание такой модели требует понимания банковских процессов, умения структурировать данные и применять релевантные формулы. Независимо от того, разрабатываете ли вы модель для инвесторов, регуляторов или внутреннего анализа, качественная Excel-модель способна трансформировать сырые данные в стратегические инсайты, способствующие принятию обоснованных решений. 📊💼

Стремитесь построить карьеру в финансовой аналитике банковского сектора? Курс по финансовой аналитике от Skypro даст вам не только теоретическую базу, но и практические навыки моделирования в Excel. Вы научитесь создавать профессиональные финансовые модели банков с прогнозированием ключевых показателей, анализом рисков и стресс-тестированием. Ваши модели будут говорить на языке цифр, понятном как аналитикам, так и руководству.

Структура финансовой модели банка в Excel: основные блоки

Эффективная финансовая модель банка состоит из взаимосвязанных блоков, каждый из которых отвечает за определенный аспект банковской деятельности. Правильно структурированная модель позволяет не только анализировать текущие показатели, но и прогнозировать результаты при различных сценариях развития событий.

Основные блоки финансовой модели банка включают:

• Лист допущений и входных данных — содержит ключевые макроэкономические параметры (инфляция, ключевая ставка), а также внутренние показатели банка, используемые для прогнозирования.
• Блок активов — моделирует кредитный портфель, инвестиции, межбанковские операции и прочие активы.
• Блок пассивов — включает структуру привлеченных средств: депозиты, выпущенные облигации, межбанковские займы.
• Блок доходов — расчет процентных доходов по различным видам активов и комиссионных поступлений.
• Блок расходов — процентные расходы по обязательствам, операционные расходы, резервы на потери.
• Финансовые отчеты — генерация прогнозного баланса, отчета о прибылях и убытках, отчета о движении денежных средств.
• Регуляторные показатели — расчет нормативов достаточности капитала, ликвидности и других требуемых регулятором индикаторов.
• Анализ результатов — ключевые показатели эффективности, включая ROE, ROA, CIR, чистую процентную маржу.
• Сценарный анализ — инструменты для стресс-тестирования и анализа чувствительности.

Каждый лист модели должен содержать четкие ссылки на источники данных, понятную цветовую кодировку ячеек (входные данные, формулы, результаты) и подробные комментарии к ключевым расчетам для облегчения аудита и модификации модели.

Александр Петров, ведущий финансовый аналитик

Когда мне поручили разработать финансовую модель для оценки потенциального приобретения регионального банка, я столкнулся с непростой задачей структурирования огромного массива данных. Первым шагом стало создание детального листа допущений, где каждый параметр был обоснован и снабжен ссылками на источники.

Ключевым элементом модели стал динамический кредитный портфель с возможностью сегментации по срокам, процентным ставкам и уровням риска. Для каждого сегмента я создал отдельные матрицы миграции кредитов по категориям качества, что позволило точнее прогнозировать резервы.

Наиболее сложной частью оказалось моделирование влияния сезонности на ликвидность и обеспечение соответствия нормативам ЦБ в каждом прогнозном периоде. Решением стало создание дополнительного модуля управления ликвидностью с алгоритмом оптимизации структуры активов и пассивов.

Когда модель была представлена инвестиционному комитету, детальная структура и прозрачность расчетов обеспечили высокую степень доверия к результатам. Сделка состоялась, а фактические показатели в первый год после приобретения отклонились от прогнозных менее чем на 5%.

Ключевые формулы для расчета банковских показателей

Точность финансовой модели банка зависит от корректности используемых формул. Рассмотрим основные расчеты, которые необходимо включить в Excel-модель. 📝

• Процентный доход по кредитам: =СУММ(Объем_кредитов_категории * Эффективная_ставка * (Дни_периода/365)) — расчет выполняется для каждой категории кредитов с учетом фактического количества дней в периоде.
• Процентный расход по депозитам: =СУММ(Объем_депозитов_категории * Ставка_привлечения * (Дни_периода/365)) — аналогичный расчет для обязательств банка.
• Чистый процентный доход (NII): =Процентные_доходы – Процентные_расходы
• Чистая процентная маржа (NIM): =(Чистый_процентный_доход / Средние_работающие_активы) * 100%
• Стоимость риска (CoR): =(Расходы_на_резервы / Средний_кредитный_портфель) * 100%
• Отношение расходов к доходам (CIR): =(Операционные_расходы / (Чистый_процентный_доход + Чистый_комиссионный_доход)) * 100%
• Рентабельность капитала (ROE): =(Чистая_прибыль / Средний_собственный_капитал) * 100%
• Рентабельность активов (ROA): =(Чистая_прибыль / Средние_активы) * 100%
• Норматив достаточности капитала (Н1.0): =(Собственные_средства / Активы_взвешенные_по_риску) * 100%

Для моделирования кредитного портфеля особенно важны формулы амортизации кредитов и расчета резервов:

Амортизация кредитного портфеля:

=ЕСЛИ(метод_погашения="аннуитетный"; ПЛТ(ставка/12; срок_кредита_месяцы; -сумма_кредита); сумма_кредита/срок_кредита_месяцы)

Расчет резервов на возможные потери по ссудам:

=СУММ(Объем_кредитов_категории_качества * Норматив_резервирования_для_категории)

Для прогнозирования изменений в портфеле используйте формулы с учетом ожидаемых выдач и погашений:

Прогноз кредитного портфеля:

=Портфель_предыдущий_период + Новые_выдачи – Плановые_погашения – Досрочные_погашения

При создании формул в финансовой модели банка придерживайтесь следующих принципов:

• Используйте именованные диапазоны для повышения читаемости и надежности формул.
• Применяйте вложенные функции ЕСЛИ для учета различных сценариев и ограничений.
• Создавайте проверки на ошибки и несоответствия (например, баланс должен сходиться).
• Разбивайте сложные расчеты на промежуточные этапы для облегчения отладки.
• Документируйте допущения и логику формул с помощью комментариев к ячейкам.

Моделирование баланса и отчета о прибылях банка

Моделирование финансовых отчетов банка — это комплексный процесс, требующий последовательного построения взаимосвязанных элементов. Отчет о прибылях и убытках и баланс должны быть полностью интегрированы, а изменения в одном отчете должны автоматически отражаться в другом. 🏦

Для моделирования отчета о прибылях и убытках (P&L) банка необходимо последовательно прогнозировать:

1. Процентные доходы — по каждой категории активов (кредиты физическим лицам, корпоративные кредиты, межбанковские кредиты, ценные бумаги).
2. Процентные расходы — по каждому типу обязательств (депозиты физических и юридических лиц, выпущенные облигации, межбанковские займы).
3. Чистый процентный доход — разница между процентными доходами и расходами.
4. Создание резервов — моделируется на основе исторических данных о качестве кредитного портфеля и макроэкономических прогнозов.
5. Комиссионные доходы и расходы — прогнозируются отдельно по видам услуг и продуктов банка.
6. Операционные расходы — включают расходы на персонал, аренду, маркетинг, IT и др.
7. Прибыль до налогообложения — сумма всех доходов за вычетом всех расходов.
8. Налог на прибыль — рассчитывается с учетом налоговых ставок и особенностей банковского учета.
9. Чистая прибыль — прибыль после налогообложения.

При моделировании баланса банка следует учитывать специфику банковских активов и пассивов:

Активы банка:

• Денежные средства и эквиваленты — прогнозируются с учетом требований к ликвидности.
• Средства в других банках — моделируются с учетом политики управления ликвидностью.
• Кредитный портфель (розничный, корпоративный) — прогнозируется с учетом планов выдач, погашений и доли проблемных кредитов.
• Ценные бумаги — учитываются по категориям (торговые, удерживаемые до погашения, имеющиеся в наличии для продажи).
• Основные средства и нематериальные активы — моделируются с учетом амортизации и плановых инвестиций.
• Прочие активы — обычно прогнозируются как процент от общих активов.

Пассивы и собственный капитал:

• Средства клиентов (депозиты) — прогнозируются по категориям клиентов и срочности.
• Выпущенные долговые ценные бумаги — учитываются с графиками погашения и новых выпусков.
• Средства других банков — моделируются в зависимости от потребностей в ликвидности.
• Субординированные займы — учитываются сроки погашения существующих займов.
• Собственный капитал — изменяется за счет чистой прибыли, дивидендов и возможных дополнительных эмиссий.
• Прочие обязательства — часто прогнозируются как процент от общих обязательств.

Мария Сергеева, финансовый директор

Работая с региональным банком, нам предстояло создать финансовую модель для презентации инвесторам перед планируемым IPO. Модель должна была не только отражать текущее состояние, но и демонстрировать потенциал роста банка в следующие пять лет.

Самой сложной задачей стало моделирование баланса с учетом активного расширения филиальной сети и запуска цифрового банкинга. Мы разработали многоуровневую модель, где каждый новый филиал представлял собой отдельный блок с индивидуальными параметрами выхода на операционную эффективность.

Для прогнозирования качества кредитного портфеля в условиях экспансии применили подход когортного анализа: каждая новая когорта заемщиков моделировалась отдельно с постепенным приближением показателей к средним по банку. Это позволило учесть естественное ухудшение качества портфеля при быстром росте и необходимые дополнительные резервы.

Особое внимание уделили моделированию ликвидности. Создали специальный модуль, рассчитывающий нормативы ликвидности на ежемесячной основе и автоматически корректирующий структуру активов для соблюдения требований регулятора.

Финальная модель оказалась настолько детальной и точной, что при проверке аудиторами Big4 была принята с минимальными корректировками. Инвесторы высоко оценили прозрачность наших расчетов, а фактические показатели первого года после IPO отклонились от модельных менее чем на 7%.

Анализ чувствительности и стресс-тестирование в модели

Анализ чувствительности и стресс-тестирование позволяют оценить устойчивость банка к негативным сценариям и определить ключевые риск-факторы. Качественная финансовая модель должна включать инструменты для проведения таких анализов. 🔍

Основные подходы к анализу чувствительности в банковской модели:

• Одномерный анализ — изменение одного параметра (например, процентной ставки) и оценка влияния на ключевые показатели (NIM, ROE, достаточность капитала).
• Многомерный анализ — одновременное изменение нескольких параметров для моделирования комплексных сценариев.
• Анализ предельных значений — определение критических значений параметров, при которых банк нарушает нормативы или становится убыточным.
• Сценарный анализ — моделирование заранее определенных сценариев (например, умеренный кризис, глубокий кризис, быстрый рост рынка).

Технически в Excel анализ чувствительности можно реализовать несколькими способами:

1. Таблицы данных (Data Tables) — позволяют быстро рассчитать значения целевой функции при различных значениях одного или двух входных параметров.
2. Сценарии (Scenario Manager) — дают возможность сохранять и сравнивать различные наборы входных параметров.
3. Диспетчер сценариев — для более сложных моделей можно создать отдельный лист с элементами управления (выпадающие списки, переключатели), позволяющие пользователю выбирать различные сценарии.
4. Надстройка "Поиск решения" (Solver) — помогает определить оптимальные значения параметров для достижения целевых показателей.

Ключевые параметры для анализа чувствительности в банковской модели:

• Процентные ставки — изменение ставок по активам и пассивам, спред, динамика ключевой ставки ЦБ.
• Качество кредитного портфеля — доля просроченных кредитов, уровень дефолтов, необходимый уровень резервирования.
• Структура фондирования — соотношение дорогих и дешевых пассивов, срочная структура депозитов.
• Объемные показатели — темп роста кредитного портфеля, привлечения депозитов.
• Операционная эффективность — изменение затрат на персонал, IT, маркетинг.
• Макроэкономические факторы — ВВП, инфляция, безработица, валютный курс.

Пример стресс-сценариев для банковской модели:

Для эффективного стресс-тестирования в Excel-модели рекомендуется:

1. Создать отдельный лист для ввода параметров различных сценариев.
2. Использовать функцию СМЕЩ() для динамического выбора набора параметров в зависимости от выбранного сценария.
3. Разработать dashboard с ключевыми показателями эффективности, нормативами и графиками, иллюстрирующими результаты различных сценариев.
4. Включить проверки нарушения регуляторных требований (например, подсветка красным ячеек, в которых нормативы опускаются ниже минимально допустимых значений).
5. Добавить расчет запаса прочности — насколько могут ухудшиться ключевые параметры, прежде чем банк нарушит нормативы или станет убыточным.

Практические рекомендации по созданию банковской модели

Создание эффективной финансовой модели банка требует не только технических навыков работы в Excel, но и понимания банковских процессов, регуляторных требований и принципов финансового моделирования. Ниже представлены практические рекомендации, которые помогут создать полезную и надежную модель. ✅

• Начните с детального плана модели — перед открытием Excel составьте структуру будущей модели, определите взаимосвязи между блоками и необходимые источники данных.
• Используйте стандартизированную структуру листов — придерживайтесь единой логики организации данных на всех листах (например, исходные данные вверху, расчеты в середине, результаты внизу).
• Применяйте цветовое кодирование — выделяйте разными цветами входные данные, формулы и результаты для упрощения навигации и аудита модели.
• Создавайте гибкую модель — предусмотрите возможность изменения ключевых параметров без необходимости перестраивать всю модель.
• Документируйте допущения — для каждого значимого допущения укажите источник данных, логику и ограничения применимости.
• Оптимизируйте производительность — избегайте излишне сложных формул, циклических ссылок и чрезмерного использования функций VLOOKUP (предпочтительнее INDEX+MATCH).
• Встраивайте проверки качества — добавляйте автоматические проверки на сходимость баланса, соответствие сумм подытогам, логические проверки (например, активы ≥ 0).
• Обеспечьте масштабируемость — модель должна легко адаптироваться к увеличению горизонта прогнозирования или детализации данных.
• Защитите формулы — используйте защиту листов и ячеек для предотвращения случайного изменения формул при работе с моделью.

Типичные ошибки при создании банковских финансовых моделей:

1. Игнорирование сезонности — многие банковские показатели имеют выраженную сезонность, которую необходимо учитывать при прогнозировании.
2. Недостаточный учет регуляторных требований — модель должна отслеживать соответствие всем ключевым нормативам ЦБ.
3. Ошибки в моделировании резервов — часто недооцениваются необходимые резервы, особенно при прогнозировании быстрого роста кредитного портфеля.
4. Упрощенный подход к ликвидности — необходимо детально моделировать движение денежных средств с учетом срочной структуры активов и пассивов.
5. Отсутствие проверки на реалистичность — прогнозы должны быть обоснованы историческими данными и сравнительным анализом банков-аналогов.

Рекомендуемые функции Excel для банковских моделей:

• Финансовые функции — ПЛТ, КПЕР, СТАВКА для расчетов, связанных с кредитами и депозитами.
• Логические функции — ЕСЛИ, И, ИЛИ для моделирования различных условий.
• Функции поиска и ссылок — ИНДЕКС, ПОИСКПОЗ для создания динамических ссылок.
• Текстовые функции — СЦЕПИТЬ, ЛЕВСИМВ для автоматизации формирования наименований.
• Функции даты и времени — ДАТА, ДЕНЬ, МЕСЯЦ для расчетов с учетом календарных периодов.

Инструменты для улучшения пользовательского интерфейса модели:

• Элементы управления формы (Form Controls) — выпадающие списки, переключатели, флажки для выбора параметров и сценариев.
• Условное форматирование — визуальное выделение проблемных значений, трендов, отклонений от нормативов.
• Именованные диапазоны — для упрощения навигации и повышения читаемости формул.
• Сводные таблицы — для анализа и представления результатов в различных разрезах.
• Спарклайны (мини-графики) — для визуализации тенденций непосредственно в ячейках.

И наконец, важнейшая рекомендация: регулярно верифицируйте модель, сравнивая фактические результаты с прогнозными. Это позволит выявить систематические ошибки и улучшить точность будущих прогнозов. Помните, что самая сложная и детальная модель бесполезна, если она не отражает реальность или непонятна пользователям. 📊

Финансовая модель банка — это не просто инструмент прогнозирования, а стратегическое оружие в руках аналитика. Мастерски созданная Excel-модель позволяет не только предвидеть потенциальные риски, но и выявлять скрытые возможности для оптимизации деятельности. Освоив принципы моделирования, изложенные в этой статье, вы сможете создавать аналитические инструменты, которые помогут принимать взвешенные решения даже в условиях неопределенности. Главное — соблюдать баланс между детализацией, точностью и понятностью модели, помня о том, что она должна служить практическим целям, а не быть математическим упражнением.

Читайте также

• Финансовая модель компании: готовые шаблоны и образцы для бизнеса
• Финансовые модели в Excel: шаблоны для оценки инвестпроектов
• Финансовая модель банка: шаблоны и пошаговая настройка в Excel
• Финансовая модель инвестпроекта в Excel: руководство для принятия решений
• Финансовая модель в Excel: создание, структура и анализ проекта
• Топ-15 шаблонов финансовых моделей: экономьте время на расчетах
• Экономическое моделирование: 25 шаблонов для бизнес-решений
• Финансовая модель в Excel: шаблоны и советы для вашего бизнеса
• Типы финансовых моделей: от базовых до продвинутых методов анализа
• Шаблоны финансовых моделей: как выбрать и адаптировать под бизнес