Monte Carlo Cash-Flow Engine — Kseniya Satsevich

// 01 — the problem

// 01 — проблема

Institutional LPs commit capital years before it is drawn. When several general partners call capital in the same quarter, a client can be forced to sell liquid assets at the worst possible moment. The existing forecasting approach was a single deterministic schedule — one line, no uncertainty, no warning.

Институциональные LP берут на себя обязательства по капиталу за годы до его востребования. Когда несколько генеральных партнёров запрашивают капитал в одном и том же квартале, клиент может быть вынужден продавать ликвидные активы в самый неподходящий момент. Прежний подход к прогнозированию представлял собой единственный детерминированный график — одна линия, никакой неопределённости, никакого предупреждения.

The question a client actually asks is: "How much cash could I need next quarter, in the bad scenarios?" That is a percentile, not a point estimate.

Вопрос, который клиент задаёт на самом деле: «Сколько денег мне может понадобиться в следующем квартале в неблагоприятных сценариях?» Это перцентиль, а не точечная оценка.

// 02 — the approach

// 02 — подход

$Fit call/distribution timing to historical pacing curves by strategy & vintage

$Настройка сроков вызовов/распределений по историческим кривым темпов в разрезе стратегии и года винтажа

$Draw 10,000 correlated paths per fund — market state links funds in the same vintage

$Генерация 10 000 коррелированных траекторий на фонд — состояние рынка связывает фонды одного винтажа

$Aggregate to portfolio level; extract P5 / P50 / P95 liquidity bands per quarter

$Агрегирование до уровня портфеля; извлечение полос ликвидности P5 / P50 / P95 по каждому кварталу

$Publish to the client's Power BI reporting pack — refreshed with each NAV cycle

$Публикация в отчётный пакет Power BI клиента — обновление с каждым циклом NAV

// 03 — the evidence

// 03 — доказательства

FIG 01 — NET CASH-FLOW FAN, 8 QUARTERS AHEADРИС. 01 — ВЕЕР ЧИСТОГО ДЕНЕЖНОГО ПОТОКА, НА 8 КВАРТАЛОВ ВПЕРЁД 10,000 simulated paths, percentile bands10 000 смоделированных траекторий, перцентильные полосы

MEDIAN PATHМЕДИАННАЯ ТРАЕКТОРИЯ P25–P75 P5–P95

FIG 02 — WORST-QUARTER CAPITAL NEEDРИС. 02 — ПОТРЕБНОСТЬ В КАПИТАЛЕ В ХУДШЕМ КВАРТАЛЕ distribution of the largest simulated quarterly drawраспределение наибольшего смоделированного квартального вызова

SIMULATED FREQUENCYСМОДЕЛИРОВАННАЯ ЧАСТОТА OLD POINT FORECASTПРЕЖНИЙ ТОЧЕЧНЫЙ ПРОГНОЗ

// 04 — what moved

// 04 — что изменилось

0

Paths per fund

Траекторий на фонд

P0

Liquidity band clients plan to

Полоса ликвидности, на которую ориентируются клиенты

0 qtrsкв.

Forward visibility

Горизонт прогнозирования

Clients now see a range with probabilities instead of a single line. Treasury teams hold the right liquidity buffer — enough for the P95 case, no more — and a surprise call stopped being a surprise.

Теперь клиенты видят диапазон с вероятностями вместо единственной линии. Казначейские команды держат правильный буфер ликвидности — достаточный для случая P95, но не больше — и неожиданный вызов перестал быть неожиданностью.

⚠ PLACEHOLDER CONTENT — replace this case study with your real project: swap the story, the figures' data and the tiles.

⚠ КОНТЕНТ-ЗАГЛУШКА — замените этот кейс своим реальным проектом: измените историю, данные графиков и плитки.