À propos de l’auteur
Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA |
Nous avons déjà abordé le thème des meilleures pratiques d’affaires en modélisation financière dans Excel. Cet article vous présente les concepts de base que chaque modélisateur financier devraient respecter. Évidemment, l’idéal serait de respecter l’ensemble des meilleures pratiques d’affaires afin de réduire au maximum les erreurs et le temps requis pour l’élaboration et l’usage des modèles développés.
Modélisation financière: Concepts de base
Objectifs du fichier
Tout au long de l’élaboration d’un modèle financier, le modélisateur doit bien comprendre quel est l’objectif:
- de chaque cellule
- de chaque page
- de chaque fichier
L’objectif devrait toujours être défini selon le point de vue de l’utilisateur (et non du développeur). En focussant sur les objectifs de chaque composante, tout au long de l’élaboration du modèle financier, le modélisateur va permettre aux usagers et aux éventuels développeurs de son modèle de mieux le comprendre et le manipuler.
Classement des pages
Le contenu et l’objectif de chaque page doivent être indentifiables en tout temps.
Contenu des pages
Chaque page d’un fichier doit être facilement identifié comme:
- Une page couverture
- Une page de présentation de contenu (table des matières)
- Une page couverture d’une section (sépare les différentes sections du fichier)
- Une page de shémas du modèle (diagrammes et flow charts)
- Une page de séries temporelles (définition de séries temporelles pour l’analyse des données)
- Une page « blanche » (tout ce qui ne tombe pas dans les autres catégories)
- Une page de références (références pour des formules ou des formulaires/contrôles)
- Une page de graphique (présente un graphique unique)
Objectif des pages
Chaque page devrait avoir comme objectif de regrouper des hypothèses ou de ne pas regrouper des hypothèses. Ainsi, chaque page devrait être:
- Page d’hypothèses (« inputs »)
- Page de résultat (« outputs »)
On recommande d’utiliser un gris pâle pour les pages d’hypothèses et d’utiliser le blanc pour les pages de résultats. On recommande aussi que les pages d’hypothèses aient un fonds gris pâle et les pages de résultats, un fonds blanc.
Il faut donc se tenir loin des modèles multicolores que l’on retrouve en masse sur le marché 
Classement des cellules
Le contenu et l’objectif de chaque cellule du fichier doit être visuellement identifiable.
Contenu des cellules
Chaque cellule du fichier devrait être visuellement identifié comme:
- Une constante
- Une formule
- Un mixte (par exemple: If(A1=$W4, »Oui », »Non » ou « Année « &B5)
On recommande d’utiliser le bleu, pour les constantes, le noir (couleur par défaut) pour les formules, le vert pour les cellules mixtes, le mauve pour les hyperliens et le rouge pour les totaux de contrôles.
On recommande également de mettre un fonds jaune pour les cellules « en construction ».
Objectif des cellules
Chaque cellule devrait être visuellement identifiée comme:
- Une hypothèse
- Un résultat
Classement des hypothèses
Une hypothèse est ce que l’utilisateur du modèle financier peut modifier afin de faire varier les résultats. Autrement dit, l’hypothèse est la variable d’entrée et le résultat, la variable de sortie. Chaque hypothèse d’un fichier devrait être classée comme:
- Hypothèse de base
- Hypothèse de sensibilité (remplace les hypothèses de base pour obtenir de nouveaux résultats)
Contenu des cellules d’hypothèses
Chaque cellule d’hypothèse devrait contenir une constante (et non une formule).
Conclusion
Selon les meilleures pratiques d’affaires, voici donc comment vous devriez construire votre modèle financier afin que l’objectif de chaque composante soit facilement repérable.
Évidemment, il s’agit de recommandations du Spreadsheet Standards Review Board (‘SSRB’). D’autres formats sont acceptables, en autant que la même logique soit appliquée. D’ailleurs, Excel vous propose sa propre version.
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Très bien ces recommandations quand on fait de la modélisation financière avec un tableur comme Excel.
Mais ce sont plutôt des concepts d’utilisation d’Excel, que de modélisation financière.
Ce qui aurait été intéressant de présenter des concepts de modélisation « génériques », sans présupposer l’outil, car Excel n’est pas le seul outil utilisable : on peut modéliser financièrement avec Cognos TM1 ou Planning, SAP BPC, Ibiskus K-Board, etc…
Bonjour Renaud,
Vous avez raisons. Il s’agit de modélisation financière dans Excel, tel qu’énoncé dans l’introduction, cet article fait partie d’un ensemble d’articles à venir sur le sujet et est lié aux recommandations du Spreadsheet Standards Review Board (‘SSRB’).
Au plaisir,
Sophie
Allô Sophie,
La modélisation financière assiste la prise de décision. Tu sembles très bien maîtriser le concept et la méthode. Selon mon humble expérience, les résultats réels sont toujours assez différents de la modèlisation après quelques mois ou années. Un bel exemple, les fusions municipales. Comme la base est l’ensemble des hypothèses calculées, comment fais-tu pour valider tes hypothèses avant la modélisation?
Bonjour M. Tremblay,
Tel que discuté dans l’article ci-bas, les prévisions financières issues d’un modèle financier, sont basées sur des scénarios opérationnels potentiels. On cherchera à répliquer le modèle d’affaires de l’entreprise dans un modèle financier, capable de répondre à des questions de type « what if? » ou en français, « qu’adviendrait-il si? ». Non seulement, ce modèle financier permettra aux gestionnaires de mieux comprendre les relations entre les différentes variables de leur modèle d’affaire, mais il permettra aussi de projeter les résultats de scénarios qui pourraient se présenter et ainsi, réfléchir aux actions à privilégier dans de tels contextes, afin de ne pas être pris au dépourvu, le cas échéant. En somme, il s’agit de bien comprendre les dimensions du terrain de jeux de l’entreprise.
http://blog.modelcom.com/etes-vous-equipes-pour-prendre-les-meilleures-decisions-daffaires/
Le modèle financier ne sert donc pas à prévoir le plus précisément possible un élément donné (les ventes par exemples), mais plutôt à comprendre le comportement de celles-ci vis à vis plusieurs autres paramètres.
Cela dit, afin d’alimenter le modèle d’hypothèses réalistes, vous devez bien connaître votre entreprise (donc analyser les données historiques pour en tirer quelques paramètres et quelques relations clefs entre certaines variables) ou bien encore, vous fier sur des données de marché (compétition, études, statistiques, etc.).
J’espère que cela répond à votre question.
Au plaisir,
Sophie