Планирование и финансовые решения в рамках плана 16 1 Финансовый анализ и его роль в принятии решений 21 (стр. 4 из 52)
Традиционные подходы к прогнозированию, нашедшие применение в экономической практике, можно подразделить на три основные группы [38]. Это методы экспертных оценок, методы обработки пространственно-временных совокупностей и ситуационные методы. Рассмотрим по порядку.
Методы экспертных оценок являются,пожалуй, самыми популярными, и имеют древнюю историю. В частности, так называемый дельфийский метод [143] (названный так в часть древнегреческого города Дельфы, известного своими оракулами), базируется на многоступенчатом экспертном опросе (методом «мозгового штурма») с проследующей обработкой данных методами экономической статистики. Хорошо также известна практика обработки экспертных оценок на базе теории нечетких множеств [48].
Ограниченность методов экспертных оценок в том, что в них присутствует субъективный элемент и возможность ошибочного суждения. Часто бывает, что эксперт формирует свое мнение на основе неосознанных субъективных предпочтений, внутренней картины мира, сложившейся в течение всей жизни эксперта. Эксперт, бывает, склонен даже игнорировать новые факты и гипотезы, которые противоречат сложившемуся у эксперта взгляду на вещи и не вписываются в его научное мировоззрение. Чем консервативнее эксперт (это часто корреспондируется с его возрастом), тем менее он склонен непрерывно учиться. Также случается, что эксперт излишне подвержен коллективному мнению, расхожим, популярным теориям (например, если концепции, исповедуемые научной школой, к которой принадлежит эксперт, подвергаются обоснованной критике, то смене взглядов эксперта может помешать не только его косность, но и «корпоративная солидарность»).
В финансовом менеджменте нет и не может быть ничего застывшего, окончательного. Даже результаты, получившие в свое время нобелевскую премию в области экономики, попадают под удар сокрушительной критики. Так было, например, с портфельной теорией Марковица [134 - 135], с теорией линии рынка капитала Шарпа-Литнера [131, 144], с теорией справедливой оценки стоимости европейского опциона Блэка-Шоулза-Мертона [111]. Оказывалось, что предпосылки, положенные в основу этих теорий (нормальность законов распределения доходности активов, монотонность инвестиционных предпочтений, винеровский случайный процесс ценовых колебаний) существенно расходятся с реальностью фондового рынка [117, 118, 156]. Инвесторы, следовавшие «классическим» теориям фондового менеджмента, потерпели колоссальные убытки в 2001 – 2002 годах (только в США за эти годы инвесторы потеряли 7-10 трлн. долларов), когда изменившаяся картина рынка вступила в противоречие с научной его картиной, бытующей по сию пору. Основополагающее значение перечисленных «нобелевских» теорий для финансового менеджмента никем не оспаривается. Однако из этого не следует, что невозможно развитие и появление новых теорий финансового менеджемента, оппонирующих уже существующим теориям. Такая ломка научных стереотипов, кризис экономической парадигмы, о которой писал Т.Кун в [45], воспринимается сложившимися экспертами весьма болезненно, потому что вынуждает их обновлять свое научное мировоззрение, доучиваться. Новые теории обесценивают роль предшествующих теорий в научном процессе, равно как и вклад в науку целых поколений ученых, работавших в русле, очерченном их предшественниками. Все это рождает латентный протест, который может в конечном счете выразиться в ошибочном экспертном заключении.
Методы обработки пространственно-временных совокупностей существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов. Простейший вариант прогноза – это предположение регрессии прогнозируемого параметра по фактору времени:
Y(t) = a + b ´ t +e (t), (1.1)
где a,b –параметры регрессии (определяемые обычно по методу наименьших квадратов), e (t) – случайная величина с нулевым математическим ожиланием и фиксированными прочими параметрами вероятностного распределения.
Предположение о линейности регрессии прямо вытекает из допущения, что прогнозируемый случайный процесс является стационарным, т.е. в каждом временном сечении этого процесса лежит случайная величина, вероятностное распределение которой содержит постоянные, неизменные во времени параметры.
Из этого же допущения о стационарности случайного процесса исходят все методы авторегрессии, когда прогнозируемое значение параметра линейным образом зависит от некоторой совокупности предыдущих значений параметров:
Y(t) = A0 + A1Y(t-1) + A2Y(t-2) + … + e (t). (1.2)
Авторегрессия свидетельствует об инерционности и стационарности прогнозируемого процесса, о сохранении на всем интервале прогнозирования исторически сложившейся экономической парадигмы. Однако это допущение является слишком сильным и малореалистичным. Чтобы смягчить эту предпосылку о стационарности, зарубежные исследователи Энгл и Боллерслев разработали семейство методов ARCH и GARCH соответственно ([112, 116, 119]), допуская, что прогнозируемый процесс перестает быть стационарным, но будущее значение волатильности этого процесса может быть предсказано по ряду предыдущих значений волатильности процесса (условно-непостоянная волатильность). Т.е. в алгоритме прогнозируется не только искомый параметр, но и параметры распределения ошибки прогноза.
Развитием методов ARCH и GARCH является технология так называемых нейронных сетей [22], когда система прогнозирования в автоматическом режиме осуществляет оценивание параметров регрессии, минимизируя функцию ошибки. Любопытно, что иногда для обучения финансовых нейронных сетей используются даже астрологические прогнозы [93] (в мире существует ряд финансовых программ на астрологическом базисе, и мы здесь обходим стороной вопрос о том, является ли астрология наукой или нет).
Методы ARCH и GARCH (равно как и построенные на их основе нейронные сети) перестают работать, когда исследуемая экономическая система терпит так называемый эпистемологический, парадигмальный разрыв [45], т.е., с резким изменением экономических тенденций вся накопленная история оказывается неподходящей для прогноза. Характерный пример – перелом тенденции фондового рынка США в 2001 году. И в этом случае для прогнозирования тенденций подсистемы необходимо пользоваться данными надсистемы, не претерпевшей парадигмального разрыва. Так, для прогнозирования американских фондовых индексов сегодня можно воспользоваться данными макроэкономических индексов и обновленными предположениями о рациональных инвестиционных тенденциях, используя идеологию треугольных нечетких функций [75].
Методы ситуационного анализа предполагают генерацию экономических сценариев и детерминированное факторное моделирование реакции системы на сгенерированный сценарий, измеряемое по финансовым результатам системы. Всем сценариям в генеральной их совокупности присваиваются вероятностные веса. Таким образом, итоговый ожидаемый финансовый результат интерпретируется как матожидане случайной величины показателя, распределенной в соответствии с исходным весовым распределением входных сценариев.
Если сценарии воздействия на финансовую систему являются многоступенчатыми, процессными, то в ходе исследования финансвых результатов строится дерево решений [15, 85]. Построение дерева решений влечет «ращепление» исходных вероятностей возникновения сценариев на вероятности подсценариев, вложенных в базовый. Тогда результирующее вероятностное распределение финансовых результатов восстанавливается по известным формулам Байеса для полной вероятности.
В финансовом менеджменте особенно широко деревья решений используются при макроэкономическом моделировании [129] и для оценки стоимости опционов [124].
1.1.2. Планирование и финансовые решения в рамках плана
В экономической литературе, особенно англоязычной, проводится достаточно четкое различие между понятиями «план» и «бюджет». Так, Коласс [39] выделяет три вида планирования: а) стратегическое; б) среднесрочное, или оперативное; в) краткосрочное, или бюджетное. В.В.Ковалев [38], разграничивая понятие плана и бюджета, приводит следующую таблицу ключевых различий этих понятий:
Таблица 1.1. Ключевые различия понятий «план» и «бюджет»
| Признак | План | Бюджет |
| Показатели и ориентиры | Любые, в том числе и неколичественные | В основном стоимостные |
| Горизонт планирования | В зависимости от предназначения плана | В основном до года |
| Предназначение | Формулирование целей, которые нужно достигнуть, и способов достижения | а) детализация способов ресурного обеспечения выбранного варианта достижения целей; б) средство текущего контроля исполнения плана |
С позиции количественных оценок планирование текущей деятельности заключается в построении генерального бюджета, представляющего собой систему систему взаимосвязанных операционных и финансовых бюджетов (рис 1.2, [38]).
· рыночные (какой сегмент рынка товаров и услуг планируется охватить, каковы приоритеты в основной производственно-коммерческой деятельности компании);
· производственные (какие структура производства и технология обеспечат выпуск продукции необходимого объема и качества);
· финансово-экономические (каковы основные источники финансирования и прогнозируемые финансовые результаты выбираемой стратегии);
· социальные (в какой мере деятельность компании обеспечит удовлетворение определенных социальных потребностей общества в целом или отдельных его слоев).
Рис. 1.2. Генеральный бюджет хозяйствующего субъекта
Стратегический план может иметь следующую структуру [7, 8]:
- Содержание и целевые установки деятельности фирмы (предназначение и стратегическая цель деятельности фирмы, масштабы и сфера деятельности, тактические цели и задачи).
· Прогнозы и ориентиры (прогноз экономической ситуации на рынках капиталов, продукции и труда, намеченные преспективные ориентиры по основным показателям).