מודול תרחישים מאקרו-כלכלי

כל תוכנית עסקית נשענת על הנחות לגבי העתיד: אינפלציה, ריבית, שכר ומדדי תשומות, שכירות, אנרגיה ועוד. במקרים רבים הנחות אלו מוזנות באופן ידני, אינן קשורות זו לזו ולעיתים אף סותרות זו את זו.

מודול התרחישים נבנה מתוך צורך מעשי לפתור בדיוק את הבעיה הזו. 

במקום לנהל עשרות הנחות ידניות בכל פעם מחדש, מרוכזות במודול כל הנחות המאקרו בשכבת תרחישים אחת, שממנה נגזרים באופן עקבי כל המשתנים הכלכליים במודל.

כך ניתן לבחון כיצד עסקה או תוכנית עסקית מושפעות מסביבות מאקרו-כלכליות שונות, תוך שמירה על עקביות בין כל ההנחות במודל.

חשוב להבין: המודול לא נועד לנבא את העתיד.

מטרתו לענות על שאלה אחת:

"כיצד תיראה העסקה או התוכנית העסקית שלי אם תרחיש כלכלי מסוים יתרחש?"

לשם כך הוא מספק מסגרת פשוטה להבנה, קלה לביקורת וניתנת להרחבה, מתוך תפיסה שהערך של מודל פיננסי לא נובע רק מהתוצאה שהוא מפיק, אלא מהאמון שניתן לתת בדרך שבה התוצאה התקבלה. 

כמו כן, המודול לא נועד להחליף שיקול דעת מקצועי. הוא מספק מסגרת עקבית ושקופה ליצירת תרחישי הנחות מאקרו-כלכליות, אך האחריות לבחירת ההנחות ולשימוש בהן נשארת בידי המשתמש.

מודול התרחישים תוכנן לשימוש פשוט וקל:

זה כל מה שצריך. 

כל מעבר בין תרחישים יעדכן אוטומטית את המודל שלכם. 

התאמת המודול לכלכלה אחרת אינה דורשת שינוי במנוע החישוב - מספיק לכייל מחדש את טבלת התרחישים, מגבלות הקלטים וערכי הולידציה בתחתית הגיליון (באזור הניהול). 

לשם כך ניתן להשתמש בפרוטוקול הכיול בתחתית המאמר הן כמדריך עבודה לאנליסט והן כהנחיה למודל שפה כמו Claude או ChatGPT.

המודול מחולק לחמישה רכיבים עיקריים:

כל החלטה בתכנון המודול נבחנה מול שלושה עקרונות:

המודול פותח לפי מספר עקרונות פשוטים:

המודול הזה הוא תשתית חיה - הוא נבנה מתוך ניסיון מעשי בפיתוח מודלים פיננסיים לעסקאות אמיתיות והוא צפוי להשתפר ולהתפתח עם הזמן. אם מצאתם דרך לשפר את הארכיטקטורה, לזהות כשלים או להציע הרחבות כלליות, אשמח ללמוד מהניסיון שלכם!

המטרה אינה להציג מודול מאקרו-כלכלי סגור כמוצר, אלא תשתית תרחישים אמינה, שקופה ופתוחה להרחבה שתשתפר עם כל גרסה. 

This specification defines the required outputs, not the methodology used to obtain them. Historical analysis, statistical models, expert judgement or AI-assisted research are all acceptable, provided that the final calibration complies with this specification.

Objective

Calibrate the framework for a specific country or region. You must provide a complete calibration suite covering ALL editable parameters in the model's interface. 

Scope & Restrictions

The calibration process MUST ONLY update the parameter values requested in the tables below. 

The calibration process MUST NOT:

* Modify the underlying calculation logic or structural time periods.

* Introduce new calculation engines or economic models.

* Change the one-way data flow.

* Introduce circular dependencies or feedback loops.

* Invent or add new parameters that are not explicitly listed in the tables below.

Important Note on Derived Indices:

Derived indices do not interact with each other in the calculation engine. If an index (e.g., Construction Inputs) is theoretically composed of other indices (e.g., Wages and Energy), you must pre-calculate this cross-dependency externally and bake the net effect directly into the Structural Premium and Shock Multiplier of that specific index.

Required Outputs

Please provide 4 separate Markdown tables formatted exactly as requested below. Do not skip any rows.

TABLE 1: DERIVED INDICES NAMES

The model supports 4 derived indices. Provide the recommended names for these indices for the target country's real estate/infrastructure sector (or use the defaults).

Format columns: [Index Number] | [Recommended Name]

1. Index 1 (Default: Construction Inputs)

2. Index 2 (Default: Average Wage)

3. Index 3 (Default: Rent Prices)

4. Index 4 (Default: Energy Prices)

TABLE 2: SCENARIO TABLE

Format columns: [Parameter] | [Base] | [High] | [Volatile] | [Recession] | [Stagflation]

Provide calibrated decimal values for these exact 21 rows:

1. Inflation - Long-term Annual Target

2. Inflation - Convergence Speed to Target

3. Inflation - Max Monthly Volatility

4. Inflation - Base Seasonal Component

5. Inflation - Max Seasonal Amplitude

6. Inflation - AR(1) Persistence Coefficient

7. Inflation - Max Persistence Cap

8. Inflation - Cyclical Shock Magnitude

9. Inflation - Shock Frequency (in months)

10. Index 1 - Structural Premium

11. Index 1 - Shock Multiplier

12. Index 2 - Structural Premium

13. Index 2 - Shock Multiplier

14. Index 3 - Structural Premium

15. Index 3 - Shock Multiplier

16. Index 4 - Structural Premium

17. Index 4 - Shock Multiplier

18. Interest Rate - Neutral Rate

19. Interest Rate - Taylor-rule Reaction Coefficient

20. Interest Rate - Max Rate Step Change

21. Scenario Weight (must sum to 1.00)

TABLE 3: INPUT BOUNDARIES (LIMITS)

For the 20 parameters listed in Table 2 (excluding weights), provide the absolute required Floor and Ceiling boundaries for the model's data-entry limits.

Format columns: [Parameter] | [Absolute Floor] | [Absolute Ceiling]

* List all 20 parameters from rows 1-20 above.

TABLE 4: ECONOMIC VALIDATION THRESHOLDS (QUALITY CONTROL)

The model has a Quality Control layer. Provide the mathematical thresholds for the OK (Pass) and BREACH (Fail) states.

Format columns: [Validation Test] | [OK Condition (e.g., <=0.005)] | [BREACH Condition (e.g., >0.010)]

Provide thresholds for these specific economic tests:

1. Long-term Inflation Convergence

2. Weighted CAGR Target Variance

3. Frequency of Hitting Caps/Floors

4. Interest Rate Curve Floor (e.g., < 0.00)

5. Interest Rate Curve Ceiling (e.g., > 0.15)

Reasoning & Governance

Below the tables, provide a brief summary of the macroeconomic rationale for this specific country, noting any data limitations or specific assumptions made. Recommendations generated by AI should be reviewed by a qualified analyst before implementation.