Чому інструменти для нерухомості не справляються з моделюванням сценаріїв
Більшість інструментів для аналізу доцільності розраховують прибутковість. Мало хто моделює невизначеність.
Фінансовий аналіз потребує припущень щодо вартості будівництва, відсоткових ставок та ринкового попиту. Справжня проблема не в створенні одного сценарію. Проблема в розумінні того, як взаємодіють десятки змінних.
Електронні таблиці підходять для простих математичних розрахунків. Вони не справляються зі складним сучасним аналізом сценаріїв. У міру зростання проєктів та зміни ринків традиційні методи стають неефективними.
Аналіз доцільності — це управління невизначеністю. Кожен проєкт залежить від таких змінних, як:
- витрати на будівництво
- ставки фінансування
- терміни реалізації
- швидкість продажів
- рівень заповнюваності
- зростання орендної плати
- вартість виходу
Жодна з цих величин не є фіксованою. Вони впливають одна на одну. Затримка будівництва збільшує витрати на фінансування. Вищі витрати на фінансування знижують прибуток. Нижчий прибуток впливає на інвестиційні рішення.
Мета полягає не в розрахунку результатів. Мета — побачити, як змінюються результати, коли багато припущень змінюються одночасно.
Моделювання сценаріїв стикається з проблемою масштабування. Якщо у вас є 3 змінні, кожна з яких має 3 варіанти, ви отримуєте 27 сценаріїв. Якщо у вас 10 змінних, кожна з яких має 3 варіанти, ви отримуєте 59 049 сценаріїв.
Жодна людина не зможе переглянути 59 049 сценаріїв вручну. Моделювання сценаріїв — це системний виклик.
Електронні таблиці використовують детерміновані розрахунки. Вони працюють, коли вхідні дані є фіксованими. Вони перестають працювати, коли вхідні дані є динамічними та взаємопов'язаними.
Аналітики постають перед складним вибором:
- Спростити модель і пропустити ризики.
- Збільшити складність і створити хаос, який ніхто не зможе перевірити.
Організації часто вирішують це шляхом створення кількох версій електронних таблиць. Одна для базового сценарію. Одна для оптимістичного сценарію. Одна для високих відсоткових ставок.
Це створює труднощі. Це призводить до помилок. Команди зрештою порівнюють файли замість того, щоб порівнювати сценарії.
Проблема не в математиці. Проблема в тому, що людині доводиться керувати занадто великою складністю. Коли складність досягає певного рівня, ручне управління стає неефективним.
Джерело: https://dev.to/abdul_shamim/why-most-real-estate-feasibility-tools-fail-at-scenario-modeling-3ka5
Додаткова спільнота для навчання: https://t.me/GyaanSetuAi