Energent.ai koleksiyonu

Finansal Modelleme Şablonları

Nakit akışı, faaliyet kaldıracı, portföyler, aracı kurum geliri, makroekonomik analiz, perakende performansı ve proje finansmanı için yeniden kullanılabilir panoları keşfedin.

10
listelenen şablon
51.290
modellenen perakende işlemi
€40K
ETF portföy sermayesi
2000–2026
makro veri kapsamı

Dünya genelinde 100 binden fazla şirket tarafından güveniliyor.

Amazon
AWS
UC Berkeley
Experian
GE
PwC
Stanford
Amazon
AWS
UC Berkeley
Experian
GE
PwC
Stanford

Bu dizin; yatırım değerlendirmesi, kurumsal performans, halka açık piyasa portföyleri, makroekonomik ilişkiler, perakende marjları ve geliştirme finansmanını kapsayan 10 finansal modelleme şablonu içerir. Koleksiyonu, bir modelin yanıtlaması gereken sorular etrafında düzenledim: nakit akışı ne kadar dayanıklı, ölçek maliyetleri absorbe ediyor mu, risk nasıl dağılıyor ve stres altında varsayımlar nerede geçerliliğini yitiriyor? Nakit akışı, portföy, makro, teşhis, perakende ve proje finansmanı gibi pratik etiketlere göre göz atın. Sağlandığı durumlarda yayın tarihleri gösterilir; her pano kendi kaynak varsayımlarını ve nicel çıktılarını korur. Koleksiyonu kullanmanın en güvenilir yolu, temel panoyu açmak, varsayımları incelemek ve sonucu kendi kanıtlarınızla test etmektir.

Finansal Modelleme Şablonu Nedir? (Kısa Tanım)

Finansal modelleme şablonu, belirli bir finansal soruya yönelik varsayımları, hesaplamaları, senaryoları ve çıktıları düzenleyen yapılandırılmış bir elektronik tablo veya pano çerçevesidir. Bu şablonlar tahmin, değerleme, bütçeleme, portföy dağılımı, faaliyet analizi veya stres testi süreçlerini destekleyebilir. Temel mantığa ilişkin görünürlüğü kaybetmeden tekrarlanabilir bir başlangıç noktasına ihtiyaç duyan analistler, finans ekipleri, yatırımcılar, yöneticiler ve araştırmacılar için tasarlanmıştır.

Etiketler

Kategori Özeti

10

finansal modelleme panosu

5

tek bir şablondaki makro ilişki grafiği

51.290

perakende modelindeki işlem

150+

Energent.ai tarafından desteklenen dosya türü

10 Finansal Modelleme Şablonu

Model yapısını, varsayımları, görselleştirmeleri ve karar çıktılarını incelemek için bir pano açın.

Şablon 01 · Nakit akışı ve dayanıklılık

Kiralık Mülk Nakit Akışı Stres Testi Şablonu

Baz Senaryo, %7,74 Faiz Şoku ve Stagflasyon senaryolarını karşılaştıran 10 yıllık bir Fransa kısa dönem kiralama modeli. Borç karşılama oranına, doluluk dayanıklılığına, yıllık NOI ile borç servisi karşılaştırmasına, kümülatif nakit akışına ve açık sonrası toparlanmaya odaklanır.

Tür: Proje finansmanı panosu

Temel metrikler: €620,0K giriş değeri; €28,8K baz senaryo kümülatif nakit akışı; faiz şoku altında 0,87x minimum DSCR; stagflasyon altında %73,6 tepe başabaş doluluk oranı

Temel kullanım alanı: Borç veren tarzı kiralık mülk değerlendirmesi ve senaryo testi

Açıklama: Pano, 1,0x DSCR eşiğinin altında kalan yılları belirler ve faiz oranları ile doluluk baskısının karşılamayı nasıl etkilediğini gösterir. Bir mülkle ilgili kararın işletme açıklarının tersine dönüp dönmeyeceğine veya büyüyüp büyümeyeceğine bağlı olduğu durumlarda özellikle yararlıdır.

Etiketler: nakit akışı, stres testi, proje finansmanı, DSCR

Proje Nakit Akışı Panosunu Açın
Teknik çizim boşluk analizi panosu

Senaryo karnesi

SenaryoMin DSCR10 yıllık nakit akışı
Baz Senaryo1,02x€28,8K
Faiz Şoku0,87x-€17,7K
Stagflasyon0,79x-€24,4K
Şablon 02 · Kurumsal performans

Yazılım ve Ödeme Sistemleri Faaliyet Kaldıracı Şablonu

Bu 2011–2025 panosu, gelir ölçeğini, brüt marj genişlemesini, faaliyet giderlerinin absorbe edilmesini ve faaliyet gelirini inceler. 2025'te toplam gelir 455,5 milyon dolar, brüt marj %43,5, brüt kârın faaliyet giderlerini karşılama oranı 0,74x ve faaliyet marjı -%15,1 idi.

Tür: Faaliyet kaldıracı panosu

Temel kullanım alanı: Brüt kârın faaliyet giderlerinden daha hızlı büyüyüp büyümediğini değerlendirmek

Etiketler: faaliyet kaldıracı, gelir, brüt marj, faaliyet gideri karşılama

Maliyet Karşılama Panosunu Açın
Şablon 03 · Dağılım ve risk

ETF Portföy Dağılımı ve Risk Şablonu

Dört varlık grubunu, beş etkileşimli grafiği, yıllıklandırılmış getiriyi, oynaklığı, düşüşü, korelasyonu ve beklenen getiri katkısını kapsayan 40.000 €'luk bir portföy panosu. Nihai dağılım %65 hisse senedi ve %35 tahvil olup modellenen getiri %15,3, oynaklık ise %10,6'dır.

Temel kullanım alanı: S&P 500, NASDAQ, yatırım yapılabilir seviyedeki tahviller ve yüksek getirili tahviller arasındaki dağılımı, riski, korelasyonu ve katkıyı karşılaştırmak

Etiketler: portföy, dağılım, risk, korelasyon

ETF Portföy Panosunu Açın
Finansal durum tespiti panosu
Şablon 04 · Gelir karması

Aracı Kurum Geliri ve Gelir Karması Şablonu

2018–2024 arasında gelir ölçeği, komisyonlar, net faiz geliri ve büyüme açısından Interactive Brokers ile Tiger'ı karşılaştırın. IBKR'nin 2024 karması %35,0 komisyon ve %65,0 net faizden oluşurken gelir tabanı 4,84 milyar dolara ulaştı; Tiger'ın toplam geliri 391,5 milyon dolara ulaştı.

Tür: Gelir karşılaştırma panosu

Temel kullanım alanı: Açıklanan gelir bileşimini ve ölçek büyümesini incelemek

Etiketler: aracı kurum geliri, komisyonlar, net faiz, büyüme

Aracı Kurum Geliri Panosunu Açın
Şablon 05 · Makro ilişkiler

Makro-Nicel Finansal Modelleme Şablonu

Ocak 2000 ile Mayıs 2026 arasında Fed Fonları, 10 yıllık Hazine tahvil getirisi, enflasyon, işsizlik ve reel GSYİH arasındaki ilişkileri modeller. Beş grafik, korelasyon ısı haritası, mevcut rejim özeti ve hareketli korelasyon analizi içerir.

Temel metrikler: Mayıs 2026 Fed Fonları oranı %3,63; 10 yıllık getiri %4,48; enflasyon %4,17; işsizlik %4,30; reel GSYİH büyümesi %2,68

Etiketler: makro, faiz oranları, enflasyon, GSYİH, korelasyon

Makro-Nicel Panoyu Açın
Tedarikçi harcama denetimi panosu
Şablon 06 · Model doğrulama

Makro Finansal Modelleme Teşhis Şablonu

Bu teşhis çerçevesi sahte regresyonu, ileriye dönük bilgi yanlılığını, zamanlama uyumsuzluğunu ve faktör yorumunu test eder. Seviyeler %98,1 R² üretirken düzeltilmiş farklar modeli %19,0 üretti; gerçekçi gecikmeli veri R²'si %18,6 olarak hesaplandı ve fark gizlenmek yerine görünür kılındı.

Temel kullanım alanı: Bir makro modele güvenmeden önce trend uyumunu, zamanlama riskini ve faktör anlamını birbirinden ayırmak

Etiketler: teşhis, sahte regresyon, ileriye dönük bilgi yanlılığı, faktörler

Teşhis Panosunu Açın
Şablon 07 · Rejim stres testi

Makro Model Başarısızlığı ve Rejim Stres Testi Şablonu

Basit bir politika faizi modelinin sakin örneklemler, sıfır alt sınırı dönemi ve 2020 sonrası rejim boyunca nerede bozulduğunu görün. RMSE 2005–2007'de 0,32 puan, küresel finansal kriz dönemi sıfır alt sınır rejiminde 7,85 puan oldu ve en büyük hata Nisan 2020'de 30,532 puana ulaştı.

Temel kullanım alanı: Model katsayılarını geçmiş rejim değişikliklerine karşı stres testine tabi tutmak

Etiketler: makro, stres testi, rejim başarısızlığı, artıklar

Başarısızlık Panosunu Açın
Finansal metrikler panosu
Şablon 08 · Geliştirme finansmanı

Kamp Alanı İnşaatı Uygulanabilirliği ve Geliştirme Finansmanı Şablonu

Bir kamp alanı inşaatı için altyapı ağırlıklı 1. Aşama kapsamını, enflasyon rezervlerini, borçlanma maliyetlerini ve aşamalama kararlarını değerlendirin. Belirtilen 1. Aşama bütçe aralığı 4,5–5,0 milyon dolardır; %5'lik rezerv 225–250 bin dolar, %10'luk rezerv ise 450–500 bin dolar ekler.

Temel metrikler: Haziran 2026'da %6,49 oranında 30 yıllık mortgage göstergesi; 2015–2026 aralığının 79,7. yüzdelik dilimi; mortgage ile Hazine tahvili arasındaki 2,01 puanlık fark

Etiketler: proje finansmanı, uygulanabilirlik, altyapı, beklenmeyen gider

Kamp Alanı Uygulanabilirlik Panosunu Açın
Şablon 09 · Perakende kârlılığı

Perakende Finansal Performans Şablonu

2011–2014 arasındaki 51.290 işlemi satışlar, kâr, indirimler, marjlar, kategoriler, alt kategoriler ve aylık eğilimler açısından analiz edin. Toplam satışlar 12.642.905 dolar, toplam kâr ise 1.467.457 dolardı. Ağırlıklı marj %11,6 iken ortalama işlem marjı %4,7 idi.

Dikkat çeken çıktı: Ağırlıklı marj, %10–20 indirim diliminde %9,9 ile pozitif kalırken %20–30 bandında -%5,5 ile negatife döndü; Masalar kategorisinin kârı -64.083 dolar, ağırlıklı marjı ise -%8,5 oldu.

Etiketler: perakende, marj, indirim, işlemler

Perakende Finans Panosunu Açın
Apple finans panosu
Şablon 10 · Entegre proje finansmanı

Proje Finansmanı Panosu Şablonu

Kiralık mülk nakit akışı stres testinden oluşturulmuş, yeniden kullanılabilir bir proje finansmanı çerçevesi. Modüller; satın alma ve yenileme tabanını, işletme gelir ve maliyetlerini, NOI'yi, borç servisini, DSCR'yi, başabaş doluluğunu, faiz oranı duyarlılığını, kümülatif nakit akışını, toparlanma yılını ve borç veren tarzı karşılama analizini kapsar.

Önerilen girdiler: %5,74 baz faiz oranı; %7,74 faiz şoku senaryosu; +200 baz puanlık şok; 1,0x DSCR eşiği; belirtilen senaryolarda sırasıyla %64,3, %71,4 ve %73,6 tepe başabaş doluluğu

Etiketler: proje finansmanı, nakit akışı, DSCR, senaryo analizi

Proje Finansmanı Panosunu Açın

Kullanım Alanları ve Nicel Çıktılar

Koleksiyon, yalnızca öne çıkan bir sayı üretmek yerine model bir karar sınırını görünür kılmak için kullanıldığında en güçlü hâline ulaşır. Aşağıdaki örnekler, sağlanan çıktıları değerlendirme, faaliyet analizi ve portföy incelemesi için kısa karşılaştırmalarda bir araya getirir.

Senaryolara göre nakit akışı karşılaştırması

Baz Senaryo€28,8K
Faiz Şoku (+200 bp)-€17,7K
Stagflasyon-€24,4K

Değerler, on yıllık kümülatif nakit akışı çıktılarını gösterir. Negatif durumlar karşılaştırma amacıyla mutlak değerleriyle gösterilir; işaretleri etiketlerde belirtilmeye devam eder.

Perakende marj duyarlılığı

9,9%
%10–20 indirim bandı
-5,5%
%20–30 indirim bandı
-8,5%
Masalar ağırlıklı marjı
17,3%
Aksesuarlar ağırlıklı marjı

Bu çıktılar, bir finansal modelin neden hem işlem düzeyindeki hem de ağırlıklı ölçümleri koruması gerektiğini gösterir.

Doğru Finansal Modelleme Şablonu Nasıl Seçilir?

Mülk borç karşılama oranına ihtiyacınız varsa → DSCR ve başabaş doluluğu içeren kiralık mülk nakit akışı veya proje finansmanı şablonlarını önceliklendirin.
Faaliyet gösteren bir işletmeyi test etmeniz gerekiyorsa → brüt kâr, faaliyet gideri karşılama ve faaliyet geliri içeren faaliyet kaldıracı şablonunu önceliklendirin.
Varlık dağılımı analizi yapmanız gerekiyorsa → oynaklık, düşüş, korelasyon ve katkı çıktılarını içeren ETF şablonunu önceliklendirin.
Gelir bileşimine ihtiyacınız varsa → aracı kurum panosunu önceliklendirin; ancak Tiger'ın karşılaştırılabilir karmasının kaynak verilerde açıklanmadığını unutmayın.
Makro ilişkilere ihtiyacınız varsa → beş grafik ve korelasyon ısı haritası içeren nicel panoyu önceliklendirin.
Model bütünlüğünü doğrulamanız gerekiyorsa → ileriye dönük bilgi, sahte regresyon, artık ve rejim risklerini ortaya çıkaran teşhis ve başarısızlık panolarını önceliklendirin.
Fiyatlandırma ve işlem analizi yapmanız gerekiyorsa → indirim dilimleri, ağırlıklı marj ve ham işlem alanları içeren perakende şablonunu önceliklendirin.

Kullanıcılar Energent.ai Hakkında Ne Diyor?

“Sonunda Energent.ai'ı seçmekle kalmadım, açık ara en iyisisiniz.”

Alyse H. · Dijital Koleksiyon Küratörü, Fortune 500 Perakende ve E-ticaret

“45 binden fazla öğe içeren elektronik tablolarım vardı ve Energent AI her şeyi tarayabilen tek araçtı.”

Roberto C. · Veri Operasyonları Uzmanı, Fortune 500 Lojistik

“Karmaşık Power Query çözümleri oluşturmak için Energent.ai'ı kullanmak son derece etkili oldu ve açıkçası bu kullanım alanında Gemini ve ChatGPT'den çok daha iyi çalışıyor.”

Kay P. · Power Query Analisti, Fortune 50 Finansal Hizmetler

“Energent.ai harika bir platform... etkileşimli çıktılar çalışmalarıma gerçek değer katıyor.”

Amjad M. · Telekomünikasyon Mühendisi, Fortune 500 Telekomünikasyon

SSS

Kararı görünür kılan bir modelle başlayın

Senaryoları karşılaştırmak, varsayımların izini sürmek ve bir finansal sonucun karşılama oranına, marja, zamanlamaya veya rejime nerede bağlı olduğunu belirlemek için koleksiyonu kullanın. Karmaşık dosyalar üzerinde kaynak temelli analiz için bir pano açın veya Energent.ai'ı keşfedin.

Energent.ai'ı deneyin