Nelson Morales

Análisis de escenarios en la previsión financiera, se arranca desde un escenario que represente el resultado esperado. Luego, se configuran escenarios alternativos (mejor y peor), bajo estos supuestos se examinan cómo los cambios en las variables afectan las proyecciones. Este enfoque prepara a la empresa para diversos escenarios, mejorando la toma de decisiones estratégicas y la resiliencia frente a incertidumbres. La experiencia ha demostrado que este método es considerado como “las mejores prácticas” dentro de planificación financiera.

Para aplicar la lógica, el modelo debe tener sentido dentro del contexto analizado y contribuya a un resultado coherente. Preguntémonos si la lógica se mantiene: ¿Refleja la realidad económica? ¿Están sus suposiciones respaldadas por evidencia? Este enfoque asegura que el modelo no sólo siga fórmulas, además, sea preciso y confiable. Garantizando que esté basado en datos reales, bien sustentados y coherentes. Esto supone validar constantemente las entradas de datos. Asegurando que el modelo financiero sea correcto y refleje las condiciones para el cual se diseñó.

Conocer de instrumentos financieros. Manejar los EEFF para análisis e interpretación. Saber configurar escenarios financieros. Usar el análisis descriptivo para la identificación de patrones en data histórica. Razonamiento deductivo e inductivo. Conocimientos en Excel, R, PBI son esenciales para mejorar la precisión de los modelos, ya que facilitan implementar cálculos y análisis, además de simulación de escenarios dinámicos. Para proyectar tendencias, es efectivo el análisis de regresión y series temporales, ajustando las estimaciones con indicadores económicos. Comunicar los resultados de manera clara y efectiva es importante. Por tanto, debe haber habilidad en el desarrollo de tableros y presentaciones comprensibles.

In financial modeling it is essential to present the findings effectively. This implies transforming complex analyzes into a clear and understandable narrative for recipients. For this I use BI dashboards, that is, converting data into visual stories. These visualizations summarize the model concisely and provide insights that are transformed into recommendations based on the analysis. Knowing the limitations of the model gives us margins, presenting clear caveats and assumptions to contextualize the projections. This approach ensures better understanding of the results, in addition, it gives confidence by reinforcing the proposed recommendations.

Validate a model for our strategies from finances; It starts from ensuring accuracy, followed by sensitivity tests that reveal previously hidden critical aspects. Ensure the future relevance of the model by evaluating its stability and adaptation to different scenarios. Validation against benchmarks and real data refining with accuracy. Document the entire process, offering clarity and guidance for future adjustments. Success lies in continually updating the model, adapting to changes, which positions us to take advantage of opportunities and face challenges with agility.

My approach to normalization and modeling of financial data combines BI software and analytical tools. This allows me to configure dynamic visualizations to support analysis and decision making. I adjust projections for various scenarios, using sensitivity analysis evaluating impacts of changes in variables, this helps me monitor financial processes, for example; the income/profit ratio to mention one of them. I also rely on Monte Carlo simulations to anticipate scenarios and evaluate the probability of achieving our objectives. This comprehensive method bases strategies on sound economic principles, optimizing informed decision making.