andreworia/constructeur-registre-hypotheses

Crée un registre structuré des hypothèses pour tout modèle Excel, avec colonnes pour le nom, la catégorie, la valeur de base, la source, les valeurs haussières/baissières, le rang de sensibilité et le propriétaire, ainsi qu'une formule pour calculer le rang de sensibilité à partir des sorties de table de données.

Qu'est-ce que constructeur-registre-hypotheses ?

Cette compétence est spécialisée dans la génération d'un registre d'hypothèses formel et auditable pour les modèles financiers Excel, transformant un modèle opérationnel en un actif documenté prêt pour la validation, la signature ou une utilisation récurrente. Elle liste systématiquement chaque hypothèse matérielle avec des attributs clés : nom, catégorie, valeur de base (avec référence de cellule à la feuille 'Inputs'), source et justification, valeurs haussières et baissières (liées aux scénarios), rang de sensibilité (calculé via la fonction RANK sur les impacts issus de la table de données), indicateur de surveillance, propriétaire et historique des versions. La compétence fournit une méthode étape par étape pour définir ce qui constitue une hypothèse matérielle, construire la structure du registre, calculer les rangs de sensibilité à l'aide des sorties de la table de données (référençant 'Tornado - Data Table'), ajouter des sections de résumé, un formatage conditionnel et un protocole de surveillance. Elle est conçue pour les modèles construits dans Excel, en particulier ceux utilisant des tables de données pour l'analyse de sensibilité et des scénarios. Bien que l'entrée principale soit la feuille 'Inputs' avec les noms et valeurs des hypothèses, la compétence présuppose une analyse de sensibilité existante (via une table de données de tornade) et des valeurs de scénario (haussier/baissier) pour un fonctionnement complet.

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Documentation

Constructeur de Registre d'Hypothèses

Quand l'utiliser

Utilisez cette compétence lorsqu'un modèle est terminé et doit être documenté pour une passation, une validation ou une utilisation récurrente. Déclenchez-la lorsqu'un client ou un relecteur demande « d'où viennent vos hypothèses ? », lorsqu'un modèle doit être formellement approuvé avant une décision d'allocation de capital, lorsque le modèle sera mis à jour par plusieurs personnes au fil du temps, ou lorsqu'un business case nécessite un journal de validation formel des hypothèses. Elle transforme un modèle opérationnel en un actif entièrement documenté et vérifiable.

Ce qu'elle fait

Produit un registre d'hypothèses structuré : un onglet Hypothèses dédié listant chaque hypothèse matérielle du modèle, avec des colonnes pour le nom de l'hypothèse, la catégorie, la valeur de base, la source et la justification, les valeurs haussières et baissières, le rang de sensibilité (impact sur le résultat clé) et le propriétaire. Inclut la formule de calcul du rang de sensibilité à partir des sorties de la table de données, et un système d'indicateurs pour les hypothèses nécessitant une surveillance active.

Méthode

  1. Définir ce qui constitue une « hypothèse matérielle. » Toutes les entrées d'un modèle n'ont pas besoin de figurer dans le registre des hypothèses. Les hypothèses matérielles sont : (a) les entrées à forte sensibilité (top 50 % du diagramme tornade), (b) les entrées réellement incertaines (non basées sur une certitude contractuelle ou réglementaire), et (c) les entrées qui, si erronées, modifieraient la recommandation ou la décision. Les hypothèses très certaines (ex. taux d'imposition légaux, prix contractuels connus) appartiennent toujours au registre mais avec un rang de sensibilité « Faible » et une source « Réglementaire/Contractuelle ».

  2. Construire la structure du registre des hypothèses. L'onglet Hypothèses a la disposition de colonnes suivante :

    Colonne A : ID Hypothèse (A001, A002, ... pour une référence croisée facile). Colonne B : Nom de l'Hypothèse (étiquette claire, cohérente avec l'étiquette de l'onglet Entrées). Colonne C : Catégorie (Revenu, Coût, Capital, Macro/Marché, Opérationnel, Stratégique). Colonne D : Valeur de Base (référence à la cellule de l'onglet Entrées, pas une répétition codée en dur). Colonne E : Unité (%, $M, x, #, jours, etc.). Colonne F : Source/Justification (texte : d'où vient ce chiffre ? Indication de la direction, rapport sectoriel, moyenne historique, consensus d'analystes, benchmarking). Colonne G : Valeur Haussière (valeur d'hypothèse favorable dans le scénario haussier). Colonne H : Valeur Baissière (valeur d'hypothèse prudente dans le scénario baissier). Colonne I : Rang de Sensibilité (Élevé/Moyen/Faible ou rang numérique 1-10 basé sur l'impact sur le résultat clé). Colonne J : Impact sur le Résultat Clé (la variation du résultat clé lorsque cette hypothèse passe du baissier au haussier -- calculée à partir de l'analyse tornade). Colonne K : Indicateur de Surveillance (Actif/Passif -- Actif signifie que cette hypothèse doit être revue à chaque actualisation du modèle). Colonne L : Propriétaire (la personne responsable de la validation et de la mise à jour de cette hypothèse). Colonne M : Date de Dernière Vérification (date à laquelle cette hypothèse a été dernièrement confirmée par rapport à la réalité). Colonne N : Notes (tout contexte supplémentaire, modifications prévues, indicateurs d'incertitude).

  3. Remplir le registre des hypothèses à partir de l'onglet Entrées. Parcourir systématiquement l'onglet Entrées. Pour chaque cellule d'entrée avec remplissage bleu, créer une ligne correspondante dans l'onglet Hypothèses. La colonne Valeur de Base (D) doit être une référence de cellule vers l'onglet Entrées : ='Entrées'!$D$5. Cela garantit que le registre affiche toujours la valeur actuelle du modèle, et non une copie statique.

  4. Rédiger des entrées Source/Justification pertinentes. C'est la colonne la plus importante à des fins d'audit et de validation. Sources acceptables : « Indication de la direction, présentation budgétaire FY2024 », « Moyenne historique sur 3 ans des états financiers audités (FY2021-FY2023) », « Benchmark sectoriel : médiane du [secteur] provenant de [type de données] », « Consensus d'analystes des sociétés cotées comparables », « Contractuel : accord fournisseur daté du [date] », « Estimation basée sur des données de transactions comparables. » Sources inacceptables : « Supposé », « Estimation », ou vide.

  5. Définir les valeurs haussières et baissières. Si un modèle à trois scénarios a été construit, récupérer les valeurs haussières et baissières directement depuis l'onglet Entrées de Scénario : ='Entrées de Scénario'!$E$5 (Haussière) et ='Entrées de Scénario'!$F$5 (Baissière). Si aucun modèle de scénario n'existe, définir les valeurs haussières et baissières en fonction de la plage plus/moins de l'analyse tornade. Documenter la justification de la plage dans la colonne Notes.

  6. Calculer le rang de sensibilité à l'aide des sorties de table de données. Le rang de sensibilité de chaque hypothèse mesure son impact sur le résultat clé du modèle lorsqu'elle passe de la valeur baissière à la valeur haussière.

    Si une table de données pour diagramme tornade a été construite (à l'aide de la compétence sensibilité-tornade), référencer les valeurs d'impact directement à partir de cette table de données.

    Formule d'Impact sur le Résultat Clé : ='Tornado - Table de données'!F_ligne - 'Tornado - Table de données'!E_ligne (Impact élevé moins Impact faible pour cette variable).

    Rang de Sensibilité (1-10, où 1 est le plus impactant) : Utiliser la fonction RANG sur la colonne Impact : =RANG(J5, $J$5:$J$50, 0) où J5 est la cellule de la colonne Impact pour cette hypothèse. Un rang de 1 signifie qu'il s'agit de l'hypothèse unique la plus impactante.

    Catégorie de Sensibilité (Élevé/Moyen/Faible) : =SI(I5<=3;"Élevé";SI(I5<=7;"Moyen";"Faible")) où I5 est le rang numérique.

  7. Trier et organiser le registre. Trier par Rang de Sensibilité (croissant) afin que les hypothèses les plus impactantes soient en haut. Au sein de chaque niveau de rang, trier par Catégorie. Ajouter une ligne d'en-tête figée pour que les noms de colonnes restent visibles lors du défilement. Ajouter un Filtre automatique Excel pour que les utilisateurs puissent filtrer par Catégorie, Propriétaire ou Rang de Sensibilité.

  8. Ajouter une section de résumé en haut. Au-dessus du corps du registre, ajouter un bloc de résumé :

    Nombre total d'hypothèses dans le registre : =NBVAL(plage_A)-lignes_en-tête. Hypothèses à sensibilité élevée : =NB.SI(plage_CatégorieSensibilité;"Élevé"). Hypothèses sous surveillance active : =NB.SI(plage_IndicateurSurveillance;"Actif"). Hypothèses sans source : =NB.VIDE(plage_Source). Date de dernière révision complète : [cellule de date saisie manuellement]. Révisé par : [cellule de nom saisie manuellement].

  9. Appliquer une mise en forme pour faciliter la lisibilité. Appliquer un quadrillage alterné (lignes gris clair et blanc en alternance). Appliquer une mise en forme conditionnelle à la colonne Catégorie de Sensibilité : Élevé = remplissage orange, Moyen = remplissage jaune, Faible = pas de remplissage. Appliquer une mise en forme conditionnelle à la colonne Indicateur de Surveillance : Actif = remplissage bleu. Appliquer une mise en forme conditionnelle à la colonne Date de Dernière Vérification : remplissage rouge si la date date de plus de 90 jours (=AUJOURDHUI()-cellule_M>90).

  10. Définir le protocole de surveillance. Pour chaque hypothèse de surveillance « Active », documenter : qui est responsable de sa mise à jour, à quelle fréquence elle doit être révisée, et quelle source de données externe doit être vérifiée. Cela transforme le registre en un document vivant. Ajouter une colonne Date de révision programmée : la date à laquelle cette hypothèse doit être vérifiée la prochaine fois.

  11. Lier le registre au processus de validation du modèle. Ajouter une colonne « Validé par » et une colonne « Date de validation ». Pour un processus d'approbation formel, chaque propriétaire d'hypothèse doit valider ses hypothèses avant la présentation du modèle. Le bloc de résumé en haut doit signaler toute hypothèse non validée : =NB.VIDE(plage_Validation). Le modèle ne doit pas être présenté à un conseil d'administration ou à un comité d'investissement si ce nombre est supérieur à zéro.

  12. Maintenir l'historique des versions du registre. Lorsque le modèle est mis à jour, mettre à jour le registre des hypothèses. Ajouter une colonne « Valeur de Base Précédente » et une colonne « Changement par Rapport à la Version Précédente ». Cela crée une piste d'audit montrant comment les hypothèses ont évolué entre les versions du modèle. L'onglet Documentation doit enregistrer le résumé des modifications de chaque version.

Entrées

  • Liste de toutes les entrées du modèle provenant de l'onglet Entrées (noms, valeurs, unités)
  • Source ou justification de chaque hypothèse (indication de la direction, données historiques, benchmarks)
  • Valeurs haussières et baissières pour chaque hypothèse (du modèle de scénario ou de l'analyse tornade)
  • Impact sur le résultat clé pour chaque hypothèse (provenant de

Individual skills in this repo

This repo contains 11 individual skills — each has its own dedicated page.

andreworia/data-cleaning-for-excel

Turns pasted or exported data with mixed formats, blank rows, or duplicates into a clean, consistently formatted range ready for analysis. Use it right after pasting raw data into a worksheet.

andreworia/formula-audit-checker

Provides a systematic audit checklist for Excel model formula logic, hardcoded values, circular references, and error handling, with step-by-step instructions for using Excel's native auditing tools.

andreworia/inputs-calcs-outputs-design

Enforces the three-tab separation principle for any Excel model, producing a full design for a dedicated Inputs tab, one or more Calculations tabs, and a clean Outputs tab with a conventions checklist.

andreworia/model-architecture-template

Defines the master tab structure, naming conventions, color codes, number formats, and print area setup for any new strategy or finance Excel model, serving as the structural template before any content is added.

andreworia/output-summary-tab

Designs the executive summary tab of an Excel model with KPI tiles, a narrative block, a sensitivity summary, and an assumption log, formatted for print or screenshot use in a board pack.

andreworia/pivot-table-builder

Specifies and builds a pivot table from a flat data range, choosing rows, columns, values, and filters. Use it when you have raw tabular data and need a summary view without building it cell by cell.

andreworia/revenue-build

Builds a driver-based revenue forecast .xlsx with live formulas across separate drivers, build, and output tabs plus checks, rolling a customer or units schedule (beginning, adds, churn, ending) into revenue with Base/Bull/Bear scenario toggles. Use when someone needs a bottom-up revenue model, an ARR build, or a driver-based forecast for planning or a board deck. Do not trigger for editing an existing workbook through the Claude for Excel add-in.

andreworia/scenario-manager

Builds a Base/Bull/Bear scenario switching layer for a model in a .xlsx with a live selector, CHOOSE or INDEX assumption links, a side-by-side output comparison, and a recalc check, then delivers the workbook. Use when someone wants an auditable scenario toggle instead of Excel's hidden Scenario Manager. Do not trigger for editing an existing workbook through the Claude for Excel add-in.

andreworia/sensitivity-tables

Builds one- and two-variable sensitivity (Data Table) analysis on a model output in a .xlsx with live formulas and a recalc check, then delivers the workbook. Use when someone wants to see how an output (NPV, IRR, EPS, margin) moves as one or two inputs change. Do not trigger for editing an existing workbook through the Claude for Excel add-in.

andreworia/sensitivity-tornado

Ranks variable sensitivities to a key output and builds a tornado chart by swinging each input over a defined range, computing output impact, and producing a horizontal bar chart data structure.

andreworia/unit-economics

Builds a unit-economics and cohort .xlsx with live formulas across separate assumptions, cohort, and output tabs plus checks, computing CAC, LTV, LTV/CAC, and CAC payback from a monthly cohort retention grid. Use when someone needs unit economics, an LTV/CAC analysis, a payback model, or a cohort retention build. Do not trigger for editing an existing workbook through the Claude for Excel add-in.

Skills associés