Полезная информация

Финансовое прогнозирование на основе пропорциональных зависимостей

Основой для разработки метода пропорциональных зависимостей показателей служат две основные характеристики любой экономической системы — взаимосвязь и инерционность.

Одной из очевидных особенностей действующей коммерческой организации как системы является естественным образом согласованное взаимодействие ее отдельных элементов (как качественных, так и поддающихся количественному измерению). Это означает, что многие показатели, даже не будучи связанными между собой формализованными алгоритмами, тем не менее изменяются в динамике согласованно. Очевидно, что если некая система находится в состоянии равновесия, то отдельные ее элементы не могут действовать хаотично, по крайней мере, вариабельность действий имеет определенные ограничения.
Вторая характеристика — инерционность — в приложении к деятельности компании также достаточно очевидна. Смысл ее состоит в том, что в стабильно работающей компании с устоявшимися технологическими процессами и коммерческими связями не может быть резких «всплесков» в отношении ключевых количественных характеристик. Так, если доля себестоимости продукции в общей выручке составила в отчетном периоде 70%, как правило, нет оснований полагать, что в следующем периоде значение этого показателя существенно изменится. И особенностью моделирования в кризисное время как раз является предвосхищение изменений сложившихся соотношений.
  Будет полезно знать - особенности недвижимости как объекта сделок. Первоначальное приобретение недвижимости, государственная регистрация прав на недвижимое имущество.

Метод, пропорциональных зависимостей показателей, опирается на тезис о том, что можно идентифицировать некий показатель, являющийся наиболее важным с позиции характеристики деятельности компании, который благодаря такому свойству мог бы быть использован как базовый для определения прогнозных значений других показателей в том смысле, что они «привязываются» к базовому показателю с помощью простейших пропорциональных зависимостей. Например, в качестве базового показателя чаще всего используется либо выручка от реализации, либо себестоимость реализованной (произведенной) продукции.

Последовательность процедур данного метода такова:
1. идентифицируется базовый показатель B (например, выручка от реализации);

2. определяются производные показатели, прогнозирование которых представляет интерес (в частности, к ним могут относиться показатели бухгалтерской отчетности в той или иной номенклатуре статей, поскольку именно отчетность представляет собой формализованную модель, дающую достаточно объективное представление об экономическом потенциале компании). Как правило, необходимость и целесообразность выделения того или иного производного показателя определяются его значимостью в отчетности;

3. для каждого производного показателя P устанавливается вид его зависимости от базового показателя: P = f(B). Чаще всего выбирается линейный вид этой зависимости.
При разработке прогнозной отчетности прежде всего составляется прогнозный вариант отчета о прибылях и убытках, поскольку в этом случае рассчитывается прибыль, являющаяся одним из исходных показателей для разрабатываемого баланса.

При прогнозировании баланса рассчитывают прежде всего ожидаемые значения его активных статей. Что касается пассивных статей, то работа с ними завершается с помощью метода балансовой увязки показателей, чаще всего выявляется потребность во внешних источниках финансирования. В кризисное время, когда большинство активных операций и инвестиций жестко контролируются, возможно моделирование пассивов через отчет о движении денежных средств: какие минимальные инвестиции возможны при существующей долговой нагрузке или какие дополнительные заимствования потребуются для поддержания деятельности.

Собственно прогнозирование осуществляется в ходе имитационного моделирования, когда при расчетах варьируются темпы изменения базового показателя и независимых факторов, а его результатом является построение нескольких вариантов прогнозной отчетности. Выбор оптимального из них и использование в дальнейшем в качестве ориентира делаются уже с помощью неформализованных критериев.

Точность прогнозов
Основными критериями при оценке эффективности модели, используемой в прогнозировании, служат точность прогноза и полнота представления будущего финансового состояния предприятия. С точки зрения полноты, безусловно, наилучшими являются методы, позволяющие построить три прогнозные формы отчетности. В этом случае будущее состояние предприятия можно проанализировать не менее детально, чем его настоящее положение. Вопрос с точностью прогноза несколько более сложен и требует более пристального внимания. Точность или ошибка прогноза — это разница между прогнозным и фактическим значениями. В каждой конкретной модели эта величина зависит от ряда факторов. И, конечно, вероятность сбываемости прогнозов в кризисные или переломные годы значительно снижается из-за структурных макро- и микроизменений.
Чрезвычайно важную роль играют исторические данные, используемые при выработке модели прогнозирования. В идеале желательно иметь большое количество данных за значительный период времени, но знание прошлого не дает знания будущего. Кроме того, используемые данные должны быть «типичными» с точки зрения ситуации. Стохастические методы прогнозирования, использующие аппарат математической статистики, предъявляют к историческим данным вполне конкретные требования, в случае невыполнения которых не может быть гарантирована точность прогнозирования.

Данные должны быть достоверными, сопоставимыми, достаточно представительными для проявления закономерности, однородными и устойчивыми. На практике оказывается, что этому критерию соответствуют далеко не все исторические данные, так как на активно растущих рынках происходило большое число слияний, поглощений, а также диверсификации бизнеса, что привело к размытости трендов в консолидированной отчетности (аналитик видел лишь «среднюю температуру по больнице»), особенно на уровне холдингов.

Точность прогноза зависит от правильности выбора метода прогнозирования в том или ином конкретном случае. Однако это не означает, что в каждом случае применима только какая-нибудь одна модель. Вполне возможно, что в ряде случаев несколько различных моделей выдадут относительно надежные оценки. Основным элементом в любой модели прогнозирования является тренд, или линия основной тенденции изменения ряда. В большинстве моделей предполагается, что тренд является линейным, однако такое предположение не всегда закономерно и может отрицательно повлиять на точность прогноза. На точность прогноза также влияет используемый метод отделения от тренда сезонных колебаний — сложения или умножения. При использовании методов регрессии крайне важно правильно выделить причинно-следственные связи между различными факторами и заложить эти соотношения в модель.

  Прежде чем использовать модель для составления реальных прогнозов, ее необходимо проверить на объективность, с тем чтобы обеспечить точность прогнозов. Этого можно достичь двумя разными путями.
1. Результаты, полученные с помощью модели, сравниваются с фактическими значениями через какой-то промежуток времени, когда те появляются. Недостаток такого подхода состоит в том, что проверка «беспристрастности» модели может занять много времени, так как по-настоящему проверить модель можно только на продолжительном временном отрезке.
2. Модель строится исходя из усеченного набора имеющихся исторических данных. Оставшиеся данные можно использовать для сравнения с прогнозными показателями, полученными с помощью этой модели. Такого рода проверка более реалистична, так как она фактически моделирует прогнозную ситуацию. Недостаток этого метода состоит в том, что самые последние, а следовательно, и наиболее значимые показатели исключены из процесса формирования исходной модели.
В свете вышесказанного относительно проверки модели становится ясным, что для того, чтобы уменьшить ожидаемые ошибки, придется вносить изменения в уже существующую модель. Такие изменения вносятся на протяжении всего периода применения модели в реальной жизни. Непрерывное внесение изменений возможно в том, что касается тренда, сезонных и циклических колебаний, а также любого используемого причинно-следственного соотношения. Эти изменения затем проверяются с помощью уже описанных методов. Таким образом, процесс оформления модели включает в себя несколько этапов: сбор данных, выработку исходной модели, проверку, уточнение — и опять все сначала на основе непрерывного сбора дополнительных данных с целью обеспечения надежности модели в качестве источника прогнозной информации о финансовом положении компании.

 При разработке любой из моделей прогнозирования предполагается, что ситуация в будущем не будет сильно отличаться от настоящей. Другими словами, считается, что все значимые факторы либо учтены в модели прогнозирования, либо неизменны в течение всего периода времени, на котором она используется. Однако модель — это всегда огрубление реальной ситуации путем отбора из бесконечного количества действующих факторов ограниченного числа тех из них, которые считаются наиболее важными исходя из конкретных целей анализа. Точность и эффективность построенной модели будут напрямую зависеть от правильности и обоснованности такого отбора. При использовании модели для прогнозирования следует помнить о существовании факторов, сознательно или несознательно не включенных в нее, которые, тем не менее, оказывают влияние на состояние предприятия в будущем.

Немного теории — чтобы больше к этому не возвращаться
Финансовое прогнозирование — это исследование и разработка возможных путей развития финансов организаций в перспективе. Его задачами являются определение предполагаемого объема финансовых ресурсов в прогнозируемом периоде, источников их формирования и направления наиболее эффективного использования. Финансовые прогнозы представляют собой часть общего бизнес-плана и включают, как правило, прогнозный отчет о прибылях и убытках, прогнозный баланс, бюджет денежных средств (кассовый план), бюджет инвестиций. Следовательно, финансовое прогнозирование представляет собой одну из составляющих частей основного бюджета организации — финансовый бюджет.

Основной бюджет отражает те результаты, которые должны быть получены в прогнозируемом периоде, и материальные и трудовые ресурсы, необходимые для его выполнения.
 В финансовых прогнозах важное значение имеет период времени, на который рассчитан прогноз. Оперативный или так называемый текущий прогноз, как правило, рассчитывается на время, в течение которого не ожидается существенных изменений прогнозируемого объекта. Обычно — это срок в течение месяца или квартала. Краткосрочный прогноз обычно ориентируется на перспективу только количественных изменений в характеристике объекта анализа. Временной горизонт такого прогнозирования, как правило, не превышает одного года. Долгосрочные финансовые прогнозы даются на период, в течение которого предусматриваются не только количественные, но и качественные изменения анализируемой организации. На практике прогнозирование осуществляется на основе: оценки перспектив развития хозяйствующего субъекта; аналогии с тенденциями финансовых отношений у сопоставимых организаций; оценки возможного продолжения в будущем тенденций и закономерностей прошлого; модели будущего финансового состояния, построенной согласно ожидаемым или желательным изменениям ряда условий, перспективы которых достаточно хорошо известны.

Согласно оценкам зарубежных и отечественных специалистов известно свыше 150 методов прогнозирования, но чаще всего финансовое прогнозирование основано на предварительной смете доходов и расходов, учитывающей максимальные доходы и оптимальные расходы и стабильное предполагаемое финансовое состояние организации, обеспеченное потоками денежной наличности.
Составление прогнозной финансовой отчетности часто основывается на данных основного бюджета, который представляет собой законченное выражение маркетинговых, производственных и других планов, необходимых для достижения поставленных целей. В основе построения финансового бюджета и расчета его основных показателей лежит, как правило (из которого всегда бывают исключения), прогноз объема продаж. Низкая достоверность оценки продаж снижает достоверность всех остальных прогнозных расчетов.

Предусмотренное увеличение объема продаж должно найти отражение в увеличении объема производства. Это в свою очередь влечет за собой рост расходов, с одной стороны, и рост материальных запасов, незавершенного производства и готовой продукции — с другой. Увеличение производственных запасов предполагает рост кредиторской задолженности.

Практика показывает, что рост продаж увеличивает дебиторскую задолженность, что приводит к увеличению потерь по безнадежным долгам в абсолютном выражении.
Прирост оборотных активов (запасов и дебиторской задолженности) за вычетом прироста кредиторской задолженности, обусловленной увеличением их приобретения, определяет величину потребности в собственном оборотном капитале, вытекающую из планируемого увеличения объема продаж.

Полученная величина потребности в собственном оборотном капитале должна быть сопоставима с планируемой величиной прибыли как источника покрытия этой потребности. Недостаточность прибыли свидетельствует о несбалансированности показателей финансового бюджета. Для этого необходимо искать решения, среди которых могут быть такие, как: привлечение кредитов банка; увеличение периода расчетов с кредиторами и как следствие — увеличение кредиторской задолженности; мероприятия по ускорению оборачиваемости оборотных активов.

В случае если в силу определенных объективных или субъективных причин реализация указанных мероприятий не представляется возможной, есть основания полагать, что планируемое увеличение продаж не обеспечено необходимыми источниками, что может повлечь серьезные финансовые проблемы в будущем.

Предполагаемый рост продаж делает необходимым увеличение производственных запасов. В данном случае нарушается структура денежных потоков. При увеличении платежей (закупка материалов, оплата труда и отчисления с нее, возросшие налоги) имеет место сокращение денежных поступлений.

В организациях применяются различные методы прогнозирования продаж. В их числе можно выделить следующие:

-   использование опыта и знаний торговых, финансовых, производственных руководителей. Данный метод, как правило, наиболее просто и быстро обеспечивает принятие решения. Его недостатком является снижение или полное отсутствие персональной ответственности за сделанный прогноз и принятую смету;

 -  применение статистических методов. Наиболее простой пример: исследование тенденций изменения объема продаж с помощью анализа темпов роста показателей продаж. Этот и другие, более сложные статистические методы (например, корреляционный анализ) делают прогноз более надежным. Вместе с тем преимущественная ориентация на них может привести к серьезным просчетам, поскольку результаты прогнозирования, полученные методами статистики, подвержены влиянию случайных колебаний;

 -  привлечение сбытовых структур. Взаимодействие товаропроизводителей с торговой инфраструктурой повышает качество прогноза потребности в продукции. Одна из форм такого взаимодействия — заключение договоров форвардного типа, позволяющих предприятиям-производителям обеспечить сбыт, спланировать производство, загрузку мощностей, запасы продукции.

Все эти методы взаимно дополняют друг друга. Наиболее точный прогноз будет получен в том случае, если один из них рассматривается как инструмент дополнительного контроля результатов, полученных другими методами.