Предварительная финансовая модель — это инструмент, который используют на самых ранних этапах принятия решений, когда проект еще не утверждён, но от качества расчётов зависит, как будет действовать компания далее с конкретным участком, локацией или регионом.
Такая модель требуется в нескольких типовых ситуациях:
— при выборе земельного участка;
— при анализе входящих предложений по земле;
— при работе с лонг-листом участков;
— при выходе в новый город или регион и первичной оценке возможных сценариев развития проекта.
На этом этапе задача финансовой модели — не «защитить проект», а трезво ответить на вопрос: какая экономика может сложиться в реальных рыночных условиях, с учётом затрат, сроков и возможных ограничений.
Где чаще всего возникает проблема
На практике предварительные финмодели часто считаются в отрыве от конкретного локального спроса.
Например:
— используются средние темпы продаж по всему городу;
— берётся усреднённая цена квадратного метра без учёта локации;
— не анализируется: за счёт чего продают конкуренты и кто формирует спрос в конкретном микрорайоне;
— не учитывается, что лидер локального рынка и новый проект в одной и той же зоне продаются с разной скоростью.
В результате модель либо получается излишне оптимистичной, либо, наоборот, чрезмерно консервативной. Первый вариант особенно опасен: именно он чаще всего приводит к неверным инвестиционным решениям на раннем этапе.
Почему финмодель не может существовать без аналитики
Финансовая модель всегда опирается на параметры, которые напрямую зависят от рынка:
— возможная цена реализации;
— темпы продаж;
— структура спроса;
— поведение конкурентов в аналогичный период времени.
Эти параметры не являются универсальными для всего города.
Они меняются от локации к локации и зависят от конкретного окружения проекта. Поэтому даже при экспресс-оценке корректная логика работы выглядит так:
рыночная аналитика → сценарии развития → финансовая модель, а не наоборот.
Как это обычно происходит в компаниях
Чаще всего процесс разорван:
— аналитика делается отдельно, если вообще делается;
— данные собираются из нескольких источников и вручную переносятся в Excel;
— затем финансовый специалист пересобирает модель, уже не всегда имея перед глазами рынок;
— обновление расчётов занимает время и дополнительные ресурсы.
Это усложняет работу и снижает точность решений — особенно когда нужно:
— быстро сравнить несколько участков;
— проверить альтернативные сценарии;
— регулярно актуализировать расчёты по мере изменения рынка.
Как мы решаем эту задачу с помощью сервиса GMKPotential
В GMKPotential рыночная аналитика и финансовая модель работают в одном окне и в одной логике:
Сначала система моделирует рыночные сценарии на основе:
— данных по конкурентным проектам в конкретной локации;
— реальных цен и темпов продаж в сопоставимый период;
— структуры локального спроса.
Далее для каждого сценария автоматически рассчитывается собственная финансовая модель — с учётом всех ключевых затрат и параметров проекта:
| Входные данные проекта. Параметры застройки, продаж и себестоимости, объём ранних затрат проекта: стоимость земли, предпроектные и подготовительные работы. | Ранние затраты и запуск финансирования. Модель учитывает ранние затраты и моделирует бридж-финансирование до старта продаж. После открытия проектного кредита расчёт переходит на эскроу-механику с учетом поступлений от продаж. |
| Динамическая ставка: КС + спред. В расчётах используется прогноз снижения ключевой ставки Банка России + банковский спред 5 п.п. Ставка плавающая и автоматически влияет на финансовый результат проекта. | Капитализация процентов и реальная стоимость долга. До раскрытия эскроу проценты капитализируются и увеличивают тело кредита. Модель рассчитывает эффективную стоимость финансирования с учётом структуры долга и графика продаж, что позволяет учитывать реальную нагрузку на проект. |
В результате финансовый специалист:
— сразу видит, при каких рыночных условиях экономика проекта меняется;
— может быстро сравнивать несколько участков или сценариев;
— работает с моделью, основанной на реальном спросе, а не на усреднённых показателях;
— может регулярно и быстро обновлять расчёты по мере появления новых данных.
Именно в этом мы видим ключевое отличие рабочей предварительной финмодели — она не существует отдельно от рынка и обновляется вместе с ним.
