Modelización financiera con Excel Presupuestos, previsiones y simulaciones: las claves para la toma de decisiones

Boris NORO

Presupuestos, previsiones, análisis de rentabilidad, simulaciones… la modelización financiera transforma sus datos en herramientas de gestión, anticipación y ayuda a la toma de decisiones. Excel sigue siendo hoy una de las herramientas más utilizadas para construir estos modelos. En este libro aprenderá a diseñar paso a paso modelos financieros sólidos y estructurados con Excel. Descubrirá cómo elaborar un presupuesto, analizar las desviaciones entre los datos reales y los previsionales,...

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Nivel Medio a Experto
Número de páginas 372 páginas
Publicación octubre 2026

Nivel Medio a Experto
Publicación octubre 2026

Presentación

Presupuestos, previsiones, análisis de rentabilidad, simulaciones… la modelización financiera transforma sus datos en herramientas de gestión, anticipación y ayuda a la toma de decisiones. Excel sigue siendo hoy una de las herramientas más utilizadas para construir estos modelos.

En este libro aprenderá a diseñar paso a paso modelos financieros sólidos y estructurados con Excel. Descubrirá cómo elaborar un presupuesto, analizar las desviaciones entre los datos reales y los previsionales, elaborar una cuenta de resultados y un plan de tesorería, integrar un balance de situación previsional y evaluar la rentabilidad de un proyecto.

El libro hace hincapié en las buenas prácticas de modelización: estructurar un modelo (datos de entrada, cálculos y resultados), gestionar las hipótesis, automatizar el tratamiento de los datos, establecer controles y documentar el trabajo. Un enfoque progresivo basado en numerosos casos prácticos permite al lector comprender los conceptos y, al mismo tiempo, adoptar métodos directamente aplicables en un contexto profesional.

También ocupan un lugar destacado las novedades recientes de Excel: automatización de datos con Power Query; modelización y análisis con Power Pivot y DAX; introducción a Python en Excel para realizar previsiones y simulaciones, y uso de Copilot para agilizar el análisis y la interpretación de los datos.

Dirigido tanto a estudiantes de contabilidad y gestión como a profesionales de las finanzas, el control de gestión o la dirección, este libro ofrece un enfoque concreto y progresivo de la modelización financiera, directamente aplicable en un contexto profesional.

El libro se ha elaborado con Excel para Microsoft 365, aunque la gran mayoría de las funcionalidades descritas también son compatibles con Excel 2016, 2019, 2021 y 2024. Algunas funcionalidades recientes (Python y Copilot en Excel) requieren Microsoft 365 y una licencia compatible.

Características

Encuadernación rústica - 17 x 21 cm
ISBN: 978-2-409-05655-0
EAN: 9782409056550
Ref. ENI: OST3EXCMODFI

Características

HTML
ISBN: 978-2-409-05656-7
EAN: 9782409056567
Ref. ENI: LNOST3EXCMODFI

Índice

Introducción

A. Introducción
B. Excel, una herramienta para pensar con números
C. ¿A quién va dirigido este libro?
D. Estructura del libro

Gestión financiera operativa con Excel

A. Objetivo del capítulo
B. El presupuesto: base de la gestión financiera
1. 1. El presupuesto, una herramienta con múltiples funciones
2. 2. Plan de acción
3. 3. Modelo presupuestario sencillo con Excel
4. 4. Estructurar los gastos realizados
  1. a. Organizar los gastos en forma de tabla
  2. b. Vincular los gastos al presupuesto previsto
  3. c. Utilizar la función SUMAR.SI.CONJUNTO
  4. d. Calcular el porcentaje de ejecución
  5. e. Formato
  6. f. Utilizar el formato condicional
C. Crear un presupuesto con Power Pivot en Excel
1. 1. ¿Qué es Power Pivot?
2. 2. ¿Por qué utilizar Power Pivot para crear un presupuesto?
3. 3. Estructurar los datos: los fundamentos de un modelo relacional
4. 4. Las relaciones: vincular los datos entre sí
5. 5. Pasos para crear un modelo de seguimiento presupuestario en Power Pivot
  1. a. Crear el modelo relacional
  2. b. Crear una tabla de fechas
  3. c. Establecer las relaciones entre las tablas
  4. d. Crear medidas en Power Pivot
D. Análisis presupuestario mediante tablas dinámicas
1. 1. Primera tabla dinámica: seguimiento presupuestario por fase
  1. a. Creación de la tabla
  2. b. Interpretación de los resultados
2. 2. Segunda tabla dinámica: análisis de los gastos por mes
3. 3. Tercera tabla dinámica: gastos por proveedor
4. 4. Pasar de las tablas dinámicas a un cuadro de mando
5. 5. Pasar de una tabla dinámica a un gráfico
6. 6. Configuración de indicadores globales
7. 7. Añadir segmentaciones de datos para la interactividad
  1. a. Conexión de la segmentación de datos
  2. b. Buenas prácticas
E. Creación de un cuadro de mando financiero con Power Query
1. 1. Objetivo
2. 2. Pasos para la preparación de datos
3. 3. Presentación de los datos
F. La transformación de los datos con Power Query
1. 1. Anular la dinamización de las columnas
2. 2. Modificar el signo
  1. a. Añadir una columna de signo
  2. b. Multiplicación del valor por el signo
  3. c. Modificar el tipo de datos de la columna Importe
3. 3. Crear un modelo de datos con Power Pivot
  1. a. Importar tablas al modelo de datos
  2. b. La vista de diagrama
  3. c. Crear una relación en Power Pivot
4. 4. Crear la tabla dinámica
  1. a. Primera tabla dinámica: la cuenta de resultados
  2. b. Mejorar la cuenta de resultados
  3. c. Crear el gráfico de evolución del resultado
  4. d. Mejorar el gráfico
5. 5. Añadir una segmentación de datos
G. Conclusión

Modelización financiera con Excel

A. Presentación del caso
B. Formato de las hipótesis
1. 1. En cuanto a las ventas
  1. a. Escenarios
  2. b. Búsqueda del número de helados y cafés vendidos diariamente según el escenario elegido
  3. c. Estacionalidad
2. 2. Hipótesis financieras
  1. a. Sobre los precios y los costes unitarios
  2. b. Cálculo de las dotaciones a la amortización
  3. c. Sobre los demás costes
  4. d. Procedencia y uso de los fondos relacionados con el proyecto
C. Plan de amortización del préstamo
D. Elaboración de la cuenta de resultados previsional
1. 1. Cálculo de la cifra de negocios mensual
  1. a. De la actividad Helados
  2. b. De la actividad Café
  3. c. Cifra de negocios total
2. 2. Cálculo del salario mensual del camarero
3. 3. Cálculo del alquiler
4. 4. Cálculo del coste de la energía/electricidad
5. 5. Cálculo del coste de los consumibles relacionados con la actividad Helados
6. 6. Cálculo del coste de los consumibles relacionados con la actividad Café
7. 7. Cálculo del coste de explotación
8. 8. Cálculo del excedente bruto de explotación
9. 9. Cálculo de las dotaciones a la amortización del material
10. 10. Interés del préstamo
11. 11. Resultado previsional
E. El plan de tesorería previsional
1. 1. Cálculo de la tesorería de apertura
  1. a. Mercancías en stock
  2. b. Coste de la cafetera
  3. c. Coste de la máquina de helados
2. 2. Préstamo bancario
3. 3. Ahorro personal
4. 4. Tesorería neta de apertura
5. 5. Cálculo de la tesorería mensual previsional
6. 6. Flujos de tesorería de explotación
  1. a. Resultado previsional
  2. b. Amortizaciones y provisiones
  3. c. Amortización del préstamo
7. 7. Cálculo del IVA que hay que ingresar
  1. a. Cálculo del IVA repercutido
  2. b. Cálculo del IVA deducible sobre el inmovilizado
  3. c. Cálculo del IVA soportado deducible en las compras de bienes y servicios
  4. d. Cálculo del IVA a ingresar mensualmente
  5. e. Cálculo del IVA a compensar mensual
  6. f. Situación del IVA: IVA a compensar
  7. g. Situación del IVA: IVA a ingresar
  8. h. Pago del IVA a ingresar
  9. i. Traspaso del IVA a ingresar al plan de tesorería previsional

Resumen de los principales elementos del modelo

A. Introducción
B. Traslado de los elementos principales
C. Gráficos que representan la evolución mensual de cada elemento
1. 1. Gráfico de la evolución mensual de la cifra de negocios
2. 2. Gráfico de la evolución mensual del resultado
3. 3. Gráfico de la evolución mensual de la tesorería
D. Interactividad del modelo
E. Interpretación del modelo

Determinación del umbral de rentabilidad

A. Introducción al umbral de rentabilidad
1. 1. Métodos de cálculo
2. 2. Ejemplo
B. Aplicación con Excel
C. Análisis del riesgo de explotación
1. 1. El margen de seguridad
2. 2. El índice de seguridad
3. 3. El apalancamiento operativo (o apalancamiento de explotación)
D. Representación gráfica del umbral de rentabilidad
1. 1. Cálculos
2. 2. Crear el gráfico
  1. a. Añadir series de datos
  2. b. Añadir el eje de abscisas
  3. c. Mejorar el gráfico

Herramientas estadísticas de previsión

A. Objetivo del capítulo
B. La regresión lineal
1. 1. Principio
2. 2. Cálculo de la recta de regresión
  1. a. Cálculo de la pendiente
  2. b. Cálculo de la ordenada en el origen
3. 3. Conceptos relacionados con la regresión lineal
  1. a. La correlación
  2. b. El coeficiente de determinación
C. La regresión lineal simple: aplicación con Excel
1. 1. Primera etapa: representación gráfica de los datos
2. 2. Segunda etapa: cálculo de los parámetros de la regresión
  1. a. Primer método: a partir de las fórmulas de Excel
  2. b. Segundo método: el método gráfico
  3. c. Tercer método: usar la herramienta de análisis de datos
3. 3. Interpretación de los resultados
4. 4. La función PRONOSTICO.LINEAL
D. La regresión lineal múltiple
1. 1. Concepto
2. 2. Aplicación con Excel
E. La regresión lineal con variables categóricas
1. 1. Concepto
2. 2. Aplicación con Excel
  1. a. Primera etapa: reelaboración de los datos
  2. b. Segunda etapa: uso de la herramienta de análisis de Excel
F. Para profundizar: las regresiones no lineales
G. Modelización del riesgo de impago mediante la regresión logística
1. 1. Una herramienta para interpretar las señales débiles
2. 2. Primer caso práctico: una sola variable
  1. a. Preparación de los datos
  2. b. Entrenamiento del modelo
  3. c. Transformación del score en probabilidad
  4. d. Visualizar la curva logística
  5. e. Evaluar el modelo con nuevos clientes
  6. f. Lo que nos enseña este sencillo caso
3. 3. Construir un modelo con varias variables
  1. a. Las variables seleccionadas
  2. b. Preparación del conjunto de datos
  3. c. Aplicación del modelo a los datos de prueba
  4. d. Calcular la tasa de clasificación correcta
  5. e. Cómo aplicar el modelo a un nuevo cliente
4. 4. Conclusiones
H. Las medias móviles
1. 1. Principio
2. 2. Interés
3. 3. Aplicación con Excel
  1. a. Primer método: utilizando las funciones de Excel
  2. b. Segundo método: con la herramienta de análisis de datos
  3. c. Estimación del modelo
4. 4. Representación gráfica de las medias móviles
I. Las medias móviles ponderadas
1. 1. Principio
2. 2. Evaluación del modelo
J. La suavización exponencial
1. 1. Principio
  1. a. Primera etapa: definición del coeficiente de suavización
  2. b. Segunda etapa: determinar el error entre las ventas reales de la última observación conocida y la última previsión realizada en junio
  3. c. Tercera etapa: aplicar el coeficiente de suavización al error observado para obtener el error ponderado de junio
  4. d. Cuarta etapa: sumar el error ponderado a la última previsión conocida para obtener la nueva previsión para el mes de julio
2. 2. Aplicación con Excel
3. 3. Determinación del coeficiente de suavización
  1. a. Primera etapa: el cálculo de la desviación absoluta media
  2. b. Segunda etapa: modificación de las fórmulas de la suavización exponencial para poder utilizar el Solver
  3. c. Tercera etapa: uso del Solver para hallar el coeficiente de suavización que minimice la desviación absoluta media
K. Trabajar con estacionalidades
1. 1. Los coeficientes estacionales
2. 2. Previsión y serie temporal estacional
L. Las nuevas funciones de análisis de series temporales
1. 1. La función PRONOSTICO.ETS
  1. a. Visualización de la serie temporal
  2. b. Uso de la función PRONOSTICO.ETS
2. 2. La función PRONOSTICO.ETS.ESTACIONALIDAD
3. 3. La función PRONOSTICO.ETS.CONFINT
  1. a. El concepto de intervalo de confianza
  2. b. Ejemplo
  3. c. Aplicación
4. 4. La herramienta Previsión

Toma de decisiones, rentabilidad y temporalidad

A. Introducción
B. El principio de capitalización
1. 1. Valor capitalizado de una serie de anualidades constantes
2. 2. Aplicación con Excel
C. El valor actual
1. 1. Valor actualizado de una serie de anualidades constantes
2. 2. Aplicación con Excel
D. El valor actual neto (VAN)
1. 1. Principio
2. 2. ¿Qué significa la tasa de actualización?
3. 3. Aplicación con Excel
4. 4. Aplicación del método del valor actual neto en la elección de un proyecto
5. 5. Análisis de sensibilidad del VAN
6. 6. Ejemplo y aplicación con Excel: sensibilidad a dos variables
E. La tasa interna de rentabilidad (TIR)
1. 1. Principio
2. 2. Sesgo de interpretación y error habitual relacionado con la TIR
3. 3. Caso práctico: estudio de la rentabilidad de un proyecto
F. El plazo de recuperación del capital
1. 1. Principio
2. 2. Aplicación con Excel
3. 3. Inconveniente del método del plazo de recuperación

Toma de decisiones en situación de certeza: optimización

A. Principio
B. Caso práctico n.º 1: optimización del número de productos que se van a fabricar
C. Caso práctico n.º 2: optimización de la selección de proyectos

Toma de decisiones bajo incertidumbre: probabilidades y simulación de Montecarlo

A. El método del árbol de probabilidades
1. 1. Principio
2. 2. Aplicación con Excel
3. 3. Análisis del riesgo asociado al proyecto
4. 4. ¿Debemos poner en marcha el proyecto?
B. La simulación de Montecarlo
1. 1. Principio
2. 2. Generación de los 30 000 experimentos
3. 3. Esperanza de ganancia y estadísticas
4. 4. Determinación de la cantidad óptima que hay que pedir
5. 5. Determinación de la distribución del resultado
6. 6. Inserción del gráfico en la hoja estadisticas
7. 7. Automatización de la actualización de los datos

Copilot, el asistente de IA en Excel

A. Introducción
1. 1. Un principio fundamental: Copilot no es una herramienta de toma de decisiones
2. 2. Objetivo del capítulo
3. 3. Acceso a Copilot y requisitos técnicos
4. 4. Un mito que hay que desmontar: Copilot no exime de conocer Excel
5. 5. Dos modos de interacción con Copilot
6. 6. Copilot en Excel: un cambio de enfoque, no de método
7. 7. El marco PACE: estructurar una intención clara
8. 8. Las limitaciones de PACE
9. 9. La cuestión de la confidencialidad de los datos
B. Modelización financiera con Copilot en la práctica
1. 1. Primer caso: la regresión lineal múltiple
  1. a. Primera fase: creación del modelo con Copilot
  2. b. Segunda fase: analizar el modelo
2. 2. Segundo caso: análisis de sensibilidad del VAN
  1. a. Primera fase: creación del modelo con Copilot
  2. b. Segunda fase: análisis del modelo con Copilot
C. Cuándo recurrir a Copilot y cuándo prescindir de él
D. Conclusión
Conclusión
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Autor

Boris NORO

Boris NORO, antiguo contable, es actualmente responsable de informática, formador en Excel y Power BI y está al frente del canal de YouTube Wise Cat. Cuenta con una sólida experiencia en la implantación de herramientas presupuestarias y financieras con Microsoft Excel en empresas y administraciones territoriales.

Apasionado por el análisis de datos, es titular del MBA Business Statistics and Analysis de la Universidad Rice (Houston, Estados Unidos) y cuenta con la certificación Microsoft Excel for the Data Analyst. Reconocido por Microsoft como MVP (Most Valuable Professional) en la categoría Office Apps & Services, tiene especial interés en compartir con los usuarios su experiencia y sus conocimientos del terreno.

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