Методы планирования и прогнозирования финансовых показателей

Методы планирования и прогнозирования финансовых показателей необходимы для: прогнозирования ключевых финансовых показателей организации (выручка, себестоимость и т. д.); определения оптимальных вариантов управления и развития организации.

По набору показателей методы прогнозирования можно разделить на две большие группы:

  1. При помощи которых прогнозируется один или несколько отдельных показателей, представляющих наибольший интерес, например, выручка, прибыль, себестоимость продаж и т. д.
  2. На основании которых строятся прогнозные формы отчетности организации (баланс, отчет о прибылях и убытках, отчет о движении денежных средств).

Методы второй группы обладают значительным преимуществом перед методами первой, так как полученная отчетность позволяет всесторонне проанализировать финансовое состояние организации.

В зависимости от вида используемой модели все методы прогнозирования можно подразделить на четыре большие группы: методы экспертных оценок; стохастические методы; детерминированные методы; имитационные модели организаций.

Методы экспертных оценок предусматривают многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обработку полученных результатов с помощью инструментария экономической статистики. Это наиболее простые и достаточно популярные методы, история которых насчитывает не одно тысячелетие.

Примером может служить метод Дельфи, который был назван в честь древнегреческого города Дельфы, известного своими оракулами. Особенностями метода являются: заочность, многоуровневость, анонимность и «мозговой штурм». На основном этапе постановки проблемы экспертам рассылается вопрос и предлагается его разбить на подвопросы.

Организационная группа отбирает наиболее часто встречающиеся подвопросы и сводит их в один общий вопрос. Этот общий вопрос рассылается экспертам. Их также просят о следующем: можно ли добавить еще что-то; достаточно ли информации; есть ли дополнительная информация по вопросу.

В итоге получают количество ответов, равное количеству экспертов, где есть дополнительные аспекты о запросе информации. Затем рассылается улучшенный опросник и итерации повторяются, пока не будет достигнута согласованность между экспертами или не будет установлено отсутствие единого мнения по проблеме.

На последнем аналитическом этапе происходит проверка согласованности мнений экспертов, анализ полученных выводов и разработка рекомендаций для руководства. Применение этих методов на практике обычно заключается в использовании опыта и знаний финансовых, маркетинговых, производственных руководителей организации.

Главный недостаток – практически полное отсутствие персональной ответственности за сделанный прогноз. Стохастические методы предполагают вероятностный характер как прогноза, так и самой связи между исследуемыми показателями.

Вероятность получения точного прогноза возрастает с ростом числа эмпирических данных. Эти методы занимают ведущее место в области форматизированного прогнозирования. Наиболее простой пример – исследование тенденций изменения объема продаж с помощью анализа темпов роста показателей реализации.

Результаты прогнозирования, полученные методами статистики, подвержены влиянию случайных колебаний данных, что может иногда приводить к серьезным просчетам.

Стохастические методы можно разделить на три типовые группы:

  1. Наличие временного ряда: интервального (например, данные отчета о объеме продаж); моментного (например, данные статей в балансе). Обработка динамического ряда осуществляется на основе метода скользящей средней или метода наименьших квадратов.
  2. 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 результате качественного анализа выделяется k факторов (x1x2… xn), влияющих на изменение прогнозируемого показателя (y), и строится линейная регрессионная зависимость типа: y = a0 + a1х1 + a2х2+… akхk (3)
  3. Наличие пространственно-временной совокупности – имеет место в том случае, когда: ряды динамики недостаточны по своей длине для построения статистически значимых прогнозов; аналитик имеет намерение учесть в прогнозе влияние факторов, различающиеся 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 на разные последовательные даты. Методы обработки таких совокупностей включают: осреднение параметров одногодичных уравнений регрессии; ковариационный анализ и т. д.

Детерминированные методы – предполагают наличие функциональных или жестко 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. Используя эту модель и подставляя в нее прогнозные значения различных факторов, например выручки, оборачиваемости активов, степени финансовой зависимости и других, можно рассчитать прогнозное значение одного из основных показателей эффективности – коэффициента рентабельности собственного капитала.

Имитационные модели организации включают данные о планируемых закупках материалов и комплектующих, объемах производства и сбыта, структуре издержек, инвестиционной активности организации, налоговом окружении и т. д. Обработка этой информации в рамках единой финансовой модели позволяет оценить прогнозное финансовое состояние организации с очень высокой степенью точности.

Узнай цену консультации

"Да забей ты на эти дипломы и экзамены!” (дворник Кузьмич)