Многоуровневая модель финансового прогнозирования деятельности предприятия (стр. 2 из 2)

Для выработки необходимых финансовых и управленческих решений мер целесообразно рассмотреть ряд возможных сценариев:

1. Сокращение затрат - Уменьшение коэффициентов удельных затрат.

2. Ускорение оборачиваемости оборотных активов - Уменьшение оборачиваемости оборотных активов (как правило, самый хороший способ, если, конечно, он реализуем на практике).

3. Задержка платежей (Неплатежи) - Увеличение оборачиваемости текущих пассивов (вынужденный способ).

4. Высвобождение внеоборотных активов, привлечение кредитов и собственного капитала - Корректировка соответствующих статей.

5. Смешанный сценарий

В каждом из этих сценариев предлагается воздействовать на конкретную группу показателей и/или статей. Таким образом, рассмотрев различные варианты управления, можно выбрать воздействия, наиболее действенные на данном конкретном предприятии.

В рамках модели можно не только получить количественную оценку «внутренних резервов» предприятия путем введения управляющих воздействий, но и определить приоритетные направления внутренних изменений. Это можно сделать при помощи анализа чувствительности. Под анализом чувствительности понимается следующее: последовательно исследуется влияние единичного изменения значения каждого коэффициента прогнозирования (удельные затраты, коэффициенты оборачиваемости оборотных активов и кредиторской задолженности) на Потребность в дополнительном финансировании. В результате такого анализа можно выбрать наиболее значимые коэффициенты (изменения которых приводят к наибольшему по абсолютной величине уменьшению ПДФ).

Таким образом, пользователь модели может определить те коэффициенты, на которые наиболее целесообразно воздействовать для получения наилучших результатов на данном конкретном предприятии.

4. Интервальное оценивание прогноза

В литературе в основном описаны подходы, предполагающие точечную (детерминистическую) оценку показателей без оценки их достоверности. Но в случае прогнозирования экономических показателей важно не столько собственно прогнозное значение, сколько некий доверительный интервал, в который с заданной вероятностью попадает значение этого показателя. Рассмотрим интервальное оценивание прогноза.

Для коэффициентов прогнозирования и тех статей, прогнозы которых строились на базе линейной регрессии, доверительный интервал для индивидуальных значений строился по стандартной технологии:

где ^а - статистика Стьюдента, 5 - стандартное отклонение, х1 ’ - отклонение каждого значения х1 среднего, х/ - отклонение значения х, используемого для прогнозирования, от среднего, п - число периодов. Для оценки интервалов для остальных статей использовались формулы для определения погрешностей в косвенных измерениях.

Рассмотрим это на примере реально действующего предприятия - машиностроительного завода. В таблице 1 приведена динамика изменения коэффициента оборачиваемости оборотных активов.

Результаты, полученные при ретроспективном анализе, представлены на графике (прогноз строился на основе данных п - 1 периода, и затем полученные прогнозные значения сравнивались с фактическими значениями п-го периода). На нем приведена фактическая динамика изменения коэффициента оборачиваемости оборотных активов, полученный линейный временной тренд, которым в рамках модели описывается зависимость данного коэффициента от времени и 70% доверительная зона для индивидуальных предсказанных значений коэффициента.

Как видно из графика, вне доверительной зоны лежит одно фактическое значение коэффициента. В рамках данной модели получено прогнозное значение изменения коэффициента оборачиваемости оборотных активов в III квартале 1997 года, равное 132 дням, фактическое же значение коэффициента - 138 дней. То есть относительное отклонение прогнозного значения от фактического составило 4%. При этом с 70% вероятностью значение коэффициента оборачиваемости оборотных активов в III кв. 1997 года лежит в диапазоне от 105 до 158 дней.

При формальном оценивании доверительные интервалы получаются достаточно широкими (± 10^20%). При неформальном, качественном осмысливании результатов прогноза, по опыту практического консультирования, фактически наблюдаемые отклонения прогнозных показателей выглядят незначительным, и предлагаемый способ прогнозирования вполне применим для рассмотрения рабочих сценариев.

5. К вопросу о практической применимости

Полезность и ценность любой модели определяется не только стройностью теории, полученными в результате анализа качественными выводами, но и адекватностью модели реальности, возможностью и целесообразностью ее практического применения. Поэтому важно понять, насколько хорошо модель описывает действительность, насколько точным получается прогноз финансовой отчетности, каковы границы применимости моделей. В данных исследованиях оценка точности производилась путем ретроспективного анализа: прогноз строился на основе данных (п - 1) периода, и затем полученные прогнозные значения сравнивались с фактическими значениями п периода; ОП и эндогенные переменные определялись, исходя из предположения сохранения сложившихся хозяйственно-экономических тенденций.

Проведенные исследования позволяют предполагать, что для оценки прогнозных значений основных статей баланса и отчета о прибылях и убытках следует применять более простую и менее трудоемкую модель минимальной сложности - применение более детальной модели (модели 2-го уровня, включающей в себя 80 показателей) не приводит к значительному улучшению точности. Но для более тщательного анализа на этапе введения управленческих воздействий целесообразно использовать модель 2-го уровня.

Приведем некоторые результаты практических исследований (см. таблицу 2)

Сравнивались полученные значения себестоимости, оборотных активов и кредиторской задолженности: при использовании модели минимальной сложности прогнозировались непосредственно указанные статьи, в модели 2-го уровня прогноз себестоимости, оборотных активов и кредиторской задолженности определялся как сумма прогнозов соответствующих подстатей.

Краткая характеристика исследуемых предприятий

Предприятие 1 - машиностроительный завод, стабильное, «работающее» предприятие.

Предприятие 2 - представитель пищевой промышленности, характеризуется быстрым ростом продаж.

Как видно из вышеприведенных данных, прогнозы, полученные с использованием модели минимальной сложности и модели 2-го уровня, оказываются близки.

Значительные отклонения прогнозных значений от фактических для 2-го предприятия в значительной степени обусловлены неточностью определения ОП на период упреждения. При исследованиях будущее значение ОП определялось, исходя из сложившихся тенденций, что не учитывало резкого роста производства, спровоцированного послекризисной кампанией по поддержке отечественного производителя. Кроме того, в n-ом периоде предприятием был взят долгосрочный заем, что позволило заметно сократить текущую задолженность. Это определило значительное отклонение прогнозного значения КЗ от фактического.

Заключение

Представленная в работе модель строится на базе прогнозирования финансовых коэффициентов. Эти коэффициенты являются характеристиками финансово-экономического состояния предприятия. Руководство предприятия может прямо или косвенно влиять на них. Предлагаемые в рамках модели механизмы управленческих воздействий имеют ясный экономический смысл. Это позволяет использовать ее в качестве удобного инструмента для оценивания последствий различных финансовых и управленческих решений, и подходить к формированию необходимого пакета мер.

Рассмотренная модель позволяет сделать ряд важных выводов. Выше было показано, что рост продаж приводит к возникновению потребности в дополнительных денежных средствах — займах. Таким образом, получено модельное обоснование необходимости инвестиций. И фраза "Нужны инвестиции" должна восприниматься не просто как лозунг, а как действительно обоснованная необходимость для предприятия. Кроме того, модель объясняет еще одну экономическую реалию - инфляция ведет к возникновению неплатежей. Действительно, в условиях инфляции инфляционный рост продаж ведет к инфляционному росту активов. Возникает необходимость в пассивах. Но порождаемой инфляцией прибыли оказывается недостаточно. В отсутствие источников внешнего финансирования это приводит к неуправляемому росту кредиторской задолженности, т.е. к ситуации неплатежей.

Список литературы

1. БРЕЙЛИ Р., МАЙЕРС С. Принципы корпоративных финансов. Пер. с англ. - “Олимп-Бизнес”, 1997

2. ДРЕЙПЕР Н., СМИТ Г. Прикладной регрессионный анализ. -М: Финансы и статистика, 1986.

3. Финансовый менеджмент. Компьютерный практикум, под ред. В.В. Ковалева, В.А. Ирикова. -Финансы и статистика, 1998.

4. BRIGHAM E.F., GAPENSKI L.C. Financial Management. -The Dryden Press, 1994.

5. CARLETON W.T., McINNES J.M. Theory, Models and Implementation in Financial Management // Management Science, 1982. - № 28. - P. 957-978.

6. KLOEK Т. Loss development forecasting models: an econometrician’s view // Insurance: Mathematics and Economics, 1999. - Volume 23. - Issue 3. - P. 251-261.