Há uma satisfação silenciosa num modelo que fecha as contas. Todas as fórmulas batem certo, o balanço equilibra, nenhuma célula grita um erro a vermelho, e o analista respira de alívio. Essa sensação é real, e certifica exatamente uma coisa: que a aritmética obedece. Não diz nada sobre se o modelo está certo. A maioria dos modelos financeiros que falha nunca foi desfeita por uma célula. A falha estava na estrutura por baixo das células, que ninguém inspeciona, porque a estrutura nunca dispara um erro.
Ajuda separar dois tipos de erro. Um erro aritmético é uma célula errada — uma fórmula que salta uma linha, um sinal trocado, uma unidade confundida. É visível, ensinável e, pelo menos, detetável, ainda que muitas vezes se esconda em silêncio. Um erro estrutural é outra coisa bem diferente: uma teoria errada do negócio, calculada na perfeição. O modelo faz exatamente o que lhe foi pedido e fala-lhe de uma empresa que não é a que está à sua frente. Concentramos a atenção no primeiro tipo porque é concreto e corrigível, e deixamos escapar o segundo porque um modelo estruturalmente errado é, à vista, idêntico a um que funciona. Devolve respostas confiantes, equilibradas e lindamente formatadas a uma pergunta que nunca quis fazer.
O modelo financeiro mais sofisticado alguma vez construído falhou desta forma
Pense no modelo aritmeticamente mais formidável alguma vez montado. A Long-Term Capital Management foi fundada em 1994 pelo trader de obrigações John Meriwether, com Myron Scholes e Robert Merton entre os seus sócios — dois homens que viriam a ganhar o Nobel da Economia, em 1997, ainda na firma, pela teoria de precificação de opções em que assentava a estratégia do fundo. A matemática era inatacável. A LTCM perseguia pequenas discrepâncias de preço, bem compreendidas, entre títulos relacionados, esperando que convergissem, e alavancava a posição vinte e cinco vezes ou mais para ampliar essas pequenas margens. Durante dois anos, rendeu cerca de 40%.
O que falhou não foi um cálculo. Foi um pressuposto enterrado na estrutura: que as muitas apostas do fundo estavam apenas vagamente relacionadas entre si, pelo que espalhar capital por elas reduzia genuinamente o risco. Em 1998, quando a Rússia entrou em incumprimento e o mundo inteiro fugiu para a segurança ao mesmo tempo, esses mercados vagamente relacionados moveram-se todos em conjunto, e a diversificação que o modelo pressupunha simplesmente não existia. Um fundo a perder cerca de cem milhões de dólares por dia precisou de um resgate orquestrado pela Reserva Federal e financiado por catorze bancos. Nenhuma fórmula errou. A teoria sobre o comportamento dos mercados errou, e o erro estava completo antes de a primeira fórmula ser escrita. A matemática premiada com o Nobel calculou na perfeição uma estrutura errada, até à beira de um colapso sistémico.
Pode descarregar o mesmo erro
Não precisa de matemática Nobel para cometer este erro. Pode descarregá-lo de graça. Um “template de modelo financeiro para startups” não é um recipiente neutro à espera dos seus números. Codifica a teoria causal de outra pessoa sobre um negócio — uma lógica de receita específica, um comportamento de custos, um ciclo de fundo de maneio, uma curva de contratação — e, no momento em que preenche os seus valores, herda essa teoria sem se aperceber. Um template de subscrição aplicado a um produto cobrado por utilização, uma estrutura de serviços encaixada numa empresa de hardware, um modelo que fatura mensalmente aplicado a uma empresa paga a prazo: as células vão calcular, os totais vão bater certo, e o resultado será um retrato imaculado de uma empresa que não é a sua. A aritmética não o pode avisar, porque a aritmética está a fazer exatamente o que lhe foi pedido. A mentira vive um nível acima, no esqueleto que aceitou antes de digitar um único número.
Um modelo é uma teoria do negócio
Por baixo da folha de cálculo, um modelo financeiro é uma teoria causal: um relato de como esta empresa em concreto transforma um cliente em dinheiro, e do que tem de continuar a ser verdade para que continue a fazê-lo. As decisões que importam são todas estruturais e surgem todas antes de qualquer fórmula — quais são os verdadeiros motores, como se ligam entre si, para onde o dinheiro realmente se move e quando, que lógica operacional liga uma venda à capacidade e ao custo por trás dela. São perguntas de estratégia vestidas de números. São respondidas, bem ou mal, no instante em que escolhe a forma do modelo, e uma boa parte da estratégia fica decidida ali, em silêncio. Os pressupostos não são os inputs que se ajustam no final, mas a própria estrutura — e é na estrutura que vive a estratégia.
É por isso que um modelo merece ser discutido como uma teoria, e não apenas auditado como uma soma. A pergunta mais útil numa revisão de um modelo raramente é “esta fórmula está certa”. É “isto ainda descreve o nosso negócio” — e essa pergunta não tem nenhuma célula para onde apontar.
Porque é que a parte difícil fica por fazer
A estrutura é negligenciada por razões compreensíveis. É mais difícil de ver, porque uma fórmula errada dispara um erro e uma estrutura errada dispara uma resposta confiante. É mais difícil de ensinar, porque se pode corrigir aritmética de forma objetiva, ao passo que julgar se a teoria do negócio de um modelo é sólida exige compreender o próprio negócio. E é socialmente mais seguro discutir uma fórmula do que um juízo de valor: questionar uma taxa de desconto parece rigoroso e colegial, enquanto questionar se toda a lógica de receita corresponde à empresa parece uma acusação. Por isso, as equipas polem as células, concordam com a aritmética e deixam o esqueleto por examinar — que é precisamente o único sítio onde o modelo sempre esteve destinado a falhar.
O FinModeler foi construído para repor essa ordem no sentido certo. Antes de gerar uma única fórmula, trabalha o próprio negócio — o modelo, os produtos, os motores, a forma como receita, custo, fundo de maneio e caixa se ligam — para que as escolhas estruturais sejam feitas de forma deliberada e à vista, por si, sobre o seu negócio, em vez de herdadas de um template ou improvisadas numa folha em branco. O motor determinístico garante depois a aritmética, que é precisamente a metade que vale a pena automatizar, para que a sua atenção possa ir para a metade que decide se o modelo é verdadeiro. As fórmulas são a parte fácil. É na estrutura que um modelo se ganha ou se perde.
Por isso, da próxima vez que um modelo fechar as contas e as células ficarem verdes, encare o alívio pelo que ele é: a confirmação de que a aritmética faz o que lhe é pedido. Se o modelo está certo foi decidido antes, na forma que lhe deu antes da primeira fórmula — quer se tenha apercebido de estar a fazer essa escolha, quer não.
Transforme os seus pressupostos num painel de decisão — construa a estrutura do seu modelo a partir do seu negócio no FinModeler.
Tem dúvidas? Fale connosco.
Perguntas Frequentes
Qual é a diferença entre um erro estrutural e um erro aritmético?
Um erro aritmético é um cálculo errado — uma fórmula mal escrita, uma linha esquecida, um sinal trocado. Um erro estrutural é uma teoria errada do negócio: o modelo calcula corretamente, mas descreve a lógica de receita, o comportamento de custos ou o ciclo de caixa errados. O primeiro é detetável; o segundo produz uma resposta confiante e internamente coerente à pergunta errada.
Os templates não são um bom ponto de partida?
Podem poupar tempo, mas um template nunca é neutro. Carrega consigo a lógica operacional do negócio para o qual foi construído, e essa lógica transfere-se para o seu, em silêncio. Um template só é seguro depois de verificar que a sua estrutura — como transforma atividade em receita, custo e caixa — corresponde mesmo ao funcionamento do seu negócio.
Como verifico a estrutura de um modelo?
Afaste-se das células e pergunte se o relato que o modelo faz do negócio é verdadeiro: são os motores certos os que realmente movem o seu resultado, ligam-se entre si da forma como as suas operações se ligam, o dinheiro move-se quando realmente se move? Se a estrutura estiver errada, nenhuma verificação de fórmulas vai salvar a resposta.
Fontes
- Long-Term Capital Management: fundação (John Meriwether, 1994), o envolvimento dos laureados com o Nobel Myron Scholes e Robert Merton (prémio de 1997), a alavancagem e os retornos, e o colapso de 1998, motivado pelo aumento das correlações entre mercados anteriormente pouco relacionados, terminando num resgate orquestrado pela Reserva Federal e financiado por um consórcio de bancos. Roger Lowenstein, When Genius Failed; análises contemporâneas do colapso.