La question est vague sur deux points : ce que l'on entend par " analyste financier ", et si la " performance de l'entreprise " est analysée d'un point de vue interne ou externe. Si par analyste financier, vous entendez un analyste au sein d'une entreprise qui cherche à analyser et à prévoir les performances de cette entreprise particulière en fonction des données recueillies en interne (comme les entrées du grand livre), alors vous utiliserez Excel ou un autre tableur au minimum, et potentiellement une forme de collecte et d'agrégation de données comme une base de données générale ou une plate-forme de planification des ressources de l'entreprise plus spécialisée pour organiser et produire ces données en vue d'une analyse plus approfondie. Cependant, la quasi-totalité de l'analyse sera généralement effectuée à l'aide d'Excel.
On pourrait également dire qu'Excel serait l'outil de choix si, par analyste financier, vous faisiez référence à un analyste cherchant à analyser les données rapportées par une autre entreprise que la sienne. Notez ce que les deux analystes ont en commun : ils analysent des résultats historiques. Pour ce travail, Excel et les outils similaires sont suffisants.
Lorsque l'un ou l'autre des analystes, cependant, commence à analyser ou à tenter de prévoir des choses en dehors de sa sphère de contrôle, des outils plus robustes entrent en jeu, généralement sous la forme de progiciels d'analyse statistique comme Crystal Ball, SAS, ou d'autres outils pouvant être utilisés pour l'analyse de scénarios et de sensibilité. Toute prévision devient alors une combinaison des algorithmes de prévision, des hypothèses formulées et des données utilisées pour étayer les calculs, ainsi qu'une grande part de chance. La faiblesse inhérente à la modélisation est que la réalité est chaotique, et contient de multiples entrées qui résultent de décisions illogiques. Le mieux que quiconque puisse faire est d'exécuter les calculs et d'agir en conséquence... ou pas.
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