Типичные ошибки на технических интервью: модель DCF (Walk me through)

DCF, безусловно, является самым популярным, самым «техническим» и следовательно самым «обсуждаемым» методом ф инансового моделирования.

За свою карьеру в Goldman Sachs я провёл десятки, если не сотни интервью, в которых от кандидата требовалось рассказать о методе DCF, и эта статья посвящена самым распространённым ошибкам, которые мне пришлось наблюдать.

Photo by Nik MacMillan on Unsplash

Я умышленно не буду приводить ответы на вопросы в этой статье, так как считаю, что самостоятельный поиск и индивидуальное усвоение материала приведёт к наиболее полному и долгосрочному пониманию темы. Но не стесняйтесь задавать вопросы в конце статьи. При этом не расстраивайтесь, если вы не будете знать ответы – метод DCF не преподают на уроках ОБЖ, и я тоже к этим знаниям пришёл не сразу. Более того, у вас уже есть SF Education, который предоставляет множество бесплатных материалов и доступных курсов, чего не было у меня и чего может не быть у ваших конкурентов на заветную позицию.

Итак, самые распространённые ошибки кандидатов на начальные позиции с методом DCF.

Непонимание общей экосистемы DCF. В своей технической сути метод дисконтированных денежных потоков крайне прост и сводится к элементарной арифметике, поэтому абсолютное большинство кандидатов знают шаги и действия, необходимые для выведения заветного числа стоимости компании. При этом, то же самое большинство упускает big picture – данный метод не существует в вакууме, он опирается на множество макро- и микроэкономических допущений, принципов бухгалтерского и налогового учёта.

Вы должны понимать, что DCF – это способ предугадать будущее, наиболее вероятный сценарий развития событий. Поэтому 95% успеха модели заложен именно в предположениях, понимания бизнеса, способности анализа и оценки перспектив. Как и в реальной жизни, самое сложное в модели – это её защита, то есть способность логически и последовательно обосновать каждую цифру в ваших расчётах. Например:

a. Почему вы выбрали такой показатель роста выручки\расходов\дохода?

b. Какие налоговые маневры заложены в вашей модели?

c. Как вы учли возможную макроэкономическую ситуацию в мире\стране\индустрии?

d. Какие особенности вы увидели в развитии компании?

e. Учли ли вы различные варианты использования капитала?

2. Непонимание области применения метода DCF. Большинство кандидатов воспринимают метод DCF как что-то уже имеющееся и должное. Из-за этого большинство упускает различные ограничения, недостатки или преимущества данного метода. Вы должны четко понимать, что метод DCF не является волшебной палочкой и не дает наиболее «справедливую» оценку. Как и у любого метода, он имеет определенную канву, в которой он даёт наиболее «оптимальный» результат.

Вы должны быть гибкими и открыто признавать возможные недочёты или недостатки как метода в целом, так и вашей личной модели в частности. Возможность трезво оценить недостатки или недочёты вашей модели выведет вашу кандидатуру на уровень недосягаемый для большинства других соискателей. Будьте готовы иметь продуманный ответ на следующие вопросы:

a. В какой ситуации DCF дает наиболее эффективный результат? В какой менее?

b. В каких ситуациях нельзя использовать метод DCF?

c. В чем самый большой недостаток метода DCF при оценке компаний в Х индустрии?

d. Учитывает ли DCF X в расчётах? Почему да? Почему нет?

e. Где на ваш взгляд самое слабое место вашей модели?

f. Какая информация помогла бы вам создать более эффективную модель?

3. Безальтернативность решения. Как я уже говорил, метод DCF – это не более чем educated guess, попытка предугадать будущее на основе прогнозов и предыдущих событий. Поэтому вероятность того, что ваша модель выдаст число, которое будет соответствовать реальному положению дел через 5-10 лет, бесконечно близка к нулю.

Соответственно, ваша задача как финансиста сводится к созданию различных сценариев, которые можно сравнивать с реальным положением дел и делать соответствующие методы по ходу. По минимуму, ваша модель, пускай и абстрактная в рамках интервью, должна включать в себя три сценария: базовый, оптимистичный и пессимистичный. Вы должны овладеть на продвинутом уровне функционалом sensitivity analysis в Excel, и уметь создавать приемлемый разброс входных и конечных параметров вашей модели. Вы должны чётко понимать, какие возможные варианты существуют и оставлять себе «место для маневра». Будьте готовы иметь ответы для себя и интервьюера на следующие вопросы:

a. Какие варианты развития для бизнеса вы видите?

b. Какие положительные\отрицательные события могут произойти?

c. Какой эффект данные события будут иметь на мир\страну\индустрию?

d. Какова вероятность каждого из сценариев?

e. Что произойдёт если повысится процентная ставка или упадёт рынок? Подсказка: вопрос про различный WACC.

В заключении хочу заметить, что в каждой из этих ошибок я не могу винить самих студентов, потому что практически в 100% ВУЗов данный метод сводиться к механическому выполнению алгоритма из разряда: у вас есть А и Б, найдите В.

Поэтому, если вы не брали дополнительные курсы от практиков из индустрии, у вас неоткуда появиться глубоким знаниям о моделировании, и вы соответственно находитесь в «зоне риска». Вот почему так важно не ограничиваться книжным пониманием DCF, а искать пути для углубления ваших знаний.

Всем спасибо, всем пока!

Оставить заявку на прохождение курса “Финансовое моделирование”