Modéliser consiste à fabriquer un modèle ou une maquette, généralement dans un but précis comme mieux appréhender un projet ou mieux se rendre compte de l’ampleur d’un sujet à partir d’une échelle réduite. En particulier, en économie et en finance, cela consiste à modéliser l’ensemble des flux sous-jacents d’un projet et les associer les uns aux autres pour en offrir une vision globale, multi-dimensionnelle et cohérente. Le cabinet Soussan & Soussan vous propose dans ce nouvel article une présentation de l’exercice, et les best practices en la matière.
La modélisation financière : dans quel cadre ?
Si la modélisation est l’apanage des grands projets d’infrastructures, c’est un exercice qui est en réalité courant dans le milieu des affaires. Font notamment de la modélisation :
- Le créateur d’entreprise, qui réalise son business plan
- Le directeur financier, qui fait son budget ou ses prévisions de trésorerie mensuelles
- Le banquier d’affaires, qui analyse une opportunité d’investissement
- Le manager, qui modélise ses processus internes pour en avoir une compréhension fine
- Le business analyste, qui évalue la rentabilité de ses projets
- Etc.
Néanmoins, les projets d’infrastructures sont, en finance, ce qu’il y a de plus complexe à modéliser. Parties prenantes multiples, montants en jeu conséquents et horizon temporel très long sont autant de raisons qui nécessitent une modélisation fine et rigoureuse des flux pour appréhender au mieux les risques lors des phases de construction et d’exploitation de l’ouvrage. Ainsi, les professionnels formés à la modélisation des projets d’infrastructures sont sans nul doute les meilleurs en la matière, et nous avons tout intérêt à nous inspirer de leurs « best practices » pour transposer cette science à un environnement plus « corporate ».
La modélisation financière : quelle démarche ?
L’outil généralement utilisé pour modéliser est Microsoft Excel. Mais on peut savoir parfaitement manipuler Excel sans pour autant être un bon modélisateur : l’exercice est périlleux, et les bonnes pratiques sont à appliquer dès la conception du modèle si on veut éviter des erreurs aux conséquences qui peuvent être dramatiques à postériori.
David Whittaker, dans son ouvrage « PFI, PPP Financial Modelling and Analysis », décrit les bonnes pratiques relatives à la modélisation financière sous Excel. Selon lui, l’approche doit être structurée comme le montre le schéma suivant :
Ainsi, il faut d’abord commencer par bien définir ce qui est attendu du modèle, à savoir ses objectifs et ses éléments de sortie (communément appelés les « Outputs »). Dans le cadre de la modélisation financière, il s’agit généralement de présenter des états financiers prévisionnels. Mais si les parties prenantes exigent d’autres informations telles que des taux de rentabilité, des ratios d’endettement, des coûts de financement, etc., les outputs du modèle doivent le prévoir. Il est donc plus intelligent de commencer à dessiner les outputs de sortie. Cela permet d’anticiper certaines problématiques en amont du travail de modélisation.
Viennent ensuite les phases de développement, documentation et test, pour lesquelles nous vous livrons les bonnes pratiques en la matière.
La modélisation financière : les bonnes pratiques
D’une manière générale, un unique classeur Excel peut suffire pour réaliser une modélisation financière. Toutefois, une attention particulière doit être accordée à la structure du modèle. Les règles de base à respecter concernant la modélisation à proprement parler sont :
- Maintenir une claire séparation entre les onglets d’inputs, de calculs et d’outputs. Un code couleur peut être adopté (une couleur par type d’onglet). Le modèle doit se lire comme un livre, de gauche à droite.
- Attribuer un code couleur permettant de repérer d’un coup d’œil les paramètres du modèle à saisir manuellement, à savoir les hypothèses.
- Distinguer les valeurs réelles des valeurs prévisionnelles, par un code couleur ou un formating particulier.
- N’utiliser qu’une seule formule par ligne – notamment lors des tirages de flux. Cela signifie que la formule entrée dans la première colonne doit être copiée jusqu’au bout. Ceci facilite la revue du modèle.
- Pour garantir la plus grande précision possible, il est recommandé d’intégrer le plus grand nombre de « Check » possible. Un « check » est une cellule dans laquelle est calculée la différence entre deux valeurs calculées indépendamment, mais théoriquement égales, comme par exemple le passif et l’actif d’un bilan comptable. Si ce check est faux, l’erreur doit être mise en évidence par une mise en forme conditionnelle.
- Les formules trop complexes sont à proscrire. Cela facilite aussi la relecture, et garantit une certaine stabilité au modèle. En particulier, les formules appelant des cellules de différents onglets doivent être évités.
- Un bon modèle intègre nécessairement une analyse de sensibilités. Cela est primordial pour analyser la robustesse de la solution financière et pour identifier la vulnérabilité de certains paramètres.
- Il convient d’éviter les liaisons entre fichiers. Autrement, les mise à jour peuvent être source d’instabilités.
- Enfin, si les macros sont parfois indispensables, elles ne le sont pas tout le temps : l’utilisation de VBA doit être la plus minime possible. Et quand une macro VBA est intégrée au modèle, elle doit faire l’objet d’une documentation pour s’assurer de sa bonne utilisation et de son maintien au cours du temps.
Conclusion
Un modèle financier est un classeur Excel qui est amené à être réutilisé et amélioré dans le futur. Ainsi, une erreur non corrigée peut avoir des conséquences à très long terme, voire impacter d’autre projet, si le modèle est réutilisé. C’est la raison pour laquelle le travail de développement doit être soigneusement effectué et documenté. Pour cela, il est fortement recommandé de s’entourer de conseils, tels que le cabinet Soussan & Soussan, pour mener à bien ces taches et minimiser le risque d’erreur.
David Soussan est ingénieur de formation et auditeur financier de profession. Fort d’une expérience en modélisation acquise sur des projets de maîtrise d’ouvrage public et de partenariat public-privé, il a participé à la structuration de nombreuses opérations LBO et restructuration.
