在进行预测之前，必须将公司的历史财务数据输入到制表程序中。一种方式是借助专业服务机构提供的数据，如标准普尔的Compustat，或直接使用公司存档的财务数据。专业服务机构的优点是提供标准化的数据（如财务数据按照分类的格式呈现）。由于数据项目并不随公司而改变，因此一个模型可以用来分析任何公司。但是，使用标准化的数据也需要付出相当的成本。许多特定的分类方式将一些重要项目合并起来，从而隐藏了关键信息。例如，Compustat将“销售预付款”（一项经营资产）和“养老金及其他特殊资金”（一项非经营资产）合并为一个名叫“其他资产”的类别。因此，仅依据预先设定好格式的数据模型，在估计价值驱动因素时可能导致严重错误，导致估值不准确。
另一种方式是可以采用公司年报中的财务数据建立模型。当然，要得到原始数据必须深入挖掘相关信息。通常，公司将关键信息加总以简化财务报表，如图8.2中波音公司提供的财务报表。在波音公司提交的资产负债表中，公司将许多项目合并为一个名叫“应付账款及其他负债”的分项。这些项目一部分（如应付账款）是经营负债，其他（如应付股息）则是非经营性的。
图8.2波音：资产负债表中的当期负债
我们倾向于从各个单独的工作表中收集原始数据。在原始数据表中，将财务数据按其初始形态记录下来，千万不要将多个数据合成一个数据。完成从报告的财务报表以及注释中收集原始数据后，就可以使用这些数据建立一系列财务报表：损益表、资产负债表和留存回报表。虽然留存回报表看上去有些多余，但对于检查预测过程中的错误是非常关键的，因为留存回报表将损益表和资产负债表结合起来。
在建立综合的财务报表时需要决定是否要将数额较小的分项加总。对这样的分项逐一分析和预测会让人产生混淆，引发错误并导致模型难于使用。回到图8.2显示的波音案例中，“租赁和其他保证金”大大低于其收入的1%。因此，估值模型可将这个账目与其他（经营）负债合并起来以得到简化。在加总时，确保不要将经营和非经营项目合并到一个类别里。如果这两种账目合并在一起，你将不可能准确地计算投入资本回报率和自由现金流。
