МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСНОВНЫХ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Важную роль в планировании играют различные прогнозы и ориентиры. Финансовый менеджер должен уметь прогнозировать объем реализации, себестоимость продукции в целом и в разрезе статей, потребность в источниках финансирования, величину денежных потоков. Прогнозирование как один из методов управления не должно сводиться лишь к расчету ориентиров для критериев, имеющих количественное измерение. Оно понимается в более широком смысле, например как метод выявления оптимальных вариантов действий. В этом смысле прогнозирование тесно связано с перспективным анализом, так как оконнательный вариант действий выбирается после рассмотрения и сравнительного анализа различных вариантов, в том числе и альтернативного характера.

Наибольшее распространение получили методы экспертных оценок, обработки пространственных, временных и пространственно-временных совокупностей, ситуационного анализа и прогнозирования.

В качестве простейшего примера применения методов экспертных оценок служит способ установления некоторых прогнозов и планов на интуитивном уровне. В современной интерпретации методы экспертного прогнозирования могут предусматривать многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обработку полученных результатов с помощью научного инструментария экономической статистики. Эти методы применяются не только для прогнозирования значений показателей, но и в аналитической работе, например для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей.

Методы обработки пространственных, временных и пространственно-временных совокупностей занимают ведущее место с позиции формализованного прогнозирования и существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов. Выбор того или иного метода зависит от множества факторов, в том числе и имеющихся в наличии исходных данных.

Наличие пространственной совокупности имеет место в том случае, если по некоторым причинам статистические данные о показателе отсутствуют либо есть основание полагать, что его значение определяется влиянием некоторых факторов. В этом случае может применяться многофакторный регрессионный анализ, представляющий собой распространение простого динамического анализа на многомерный случай. В этом случае в результате качественного анализа выделяется ряд факторов, влияющих на изменение прогнозируемого показателя, и строится соответствующая регрессионная зависимость.

Наличие временного ряда встречается на практике наиболее часто. Финансовый менеджер и аналитик имеют в своем распоряжении данные о динамике показателя, на основании которых требуется построить приемлемый прогноз. Речь идет о выделении тренда. Это возможно сделать различными способами: используя простой динамический анализ или анализ с помощью авторегрессионных зависимостей.

Первый способ исходит из предпосылки, что прогнозируемый показатель (V) изменяется прямо или обратно пропорционально с течением времени. Поэтому для определения прогнозных значений показателя V строится зависимость. Параметры уравнения регрессии находятся, как правило, методом наименьших квадратов. Подставляя в формулу нужное значение, можно рассчитать требуемый прогноз.

В основу второго способа заложена предпосылка, что экономические процессы имеют определенную специфику. Они отличаются взаимозависимостью и определенной инерционностью. Последнее означает, что значение практически любого экономического показателя зависит определенным образом от состояния этого показателя в предыдущих периодах. То есть значения прогнозируемого показателя в прошлых периодах должны рассматриваться как факторные признаки.

Коэффициенты регрессии данного уравнения могут быть найдены методом наименьших квадратов. Для характеристики адекватности уравнения авторегрессионной зависимости используют величину среднего относительного отклонения. Если его значение не превышает 15%, то считается, что уравнение авторегрессии может использоваться в прогнозных целях.

Пространственно-временная совокупность имеет место в том случае, когда ряды динамики недостаточны по своей длине для построения статистически значимых прогнозов. Также аналитик имеет намерение учесть в прогнозе влияние факторов, различающихся по экономической природе и их динамике. Исходными данными служат матрицы показателей, каждая из которых представляет собой значения тех же самых показателей за различные периоды или разные последовательные даты. Методы обработки таких совокупностей известны в отечественной литературе и включают осреднение параметров одногодичных уравнений регрессии, метод заводо-лет, ковариационный анализ.

В основе методов ситуационного анализа и прогнозирования лежат модели, предназначенные для изучения функциональных и детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. В качестве примера можно привести зависимости, реализованные в рамках известной модели факторного анализа фирмы Дюпон, где коэффициент рентабельности совокупного капитала, характеризующий эффективность средств, вложенных в деятельность фирмы, определяется как произведение факторных показателей рентабельности продаж и ресурсоотдачи. Используя эту модель и подставляя в нее прогнозные значения различных факторов, например выручки от реализации, оборачиваемости активов, степени финансовой зависимости и других, можно подсчитать прогнозное значение одного из основных показателей — коэффициента рентабельности собственного капитала.

Другим наглядным примером служит форма отчета о прибылях и убытках, представляющая собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации, уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.). Один из возможных подходов прогнозирования в этом случае может выглядеть следующим образом. Ставится задача выявления и исследования факторов развития хозяйствующего субъекта и установления степени их влияния на различные результативные показатели. Для этого используется имитационная модель, предназначенная для перспективного анализа формирования и распределения доходов предприятия.

В укрупненном виде модель представляет собой многомерную таблицу важнейших показателей деятельности субъекта в динамике. В режиме имитации в модель вводятся прогнозные значения факторов в различных комбинациях, в результате чего рассчитывается ожидаемое значение прибыли. По результатам имитации может выбираться один или несколько вариантов действий. При этом значения факторов, использованные в процессе моделирования, будут служить прогнозными ориентирами в последующих действиях. Модель может быть реализована в среде табличного процессора в соответствии с намеченным сценарием.

На первом этапе специалист в рамках выбранной версии модели и сценариев по годам готовит количественные данные для заполнения исходной таблицы и производит различные расчеты путем изменения параметров и переменных (скидки, ставки налога, проценты за кредит и др.). При этом в имитационной модели могут быть предусмотрены не только расчеты показателей прибыли, но и решение обратной задачи — по заданному значению прибыли определяются значения основных параметров и переменных: темп роста товарооборота, уровень торговой наценки, уровень издержек обращения и т.д.

В рамках второго этапа предложенный специалистом вариант или варианты финансовой политики обсуждаются с участием руководителей предприятия путем проведения многократных расчетов с помощью имитационной модели. Полученные в ходе моделирования результаты используются для составления среднесрочного прогноза, а более длительный прогноз служит непосредственно для целей стратегического управления и постоянной корректировки данных по годам.

Одним из ключевых моментов для разработки прогнозных оценок является учет уровня и динамики инфляции и состава и структуры товарооборота. Для этого в модели целесообразно предусмотреть наличие относительных величин.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >