Методы прогнозирования

Все процедуры прогнозирования предусматривают перенос опыта прошлого в будущее.

Первый этап – сбор данных, предполагает получение информации и проверку ее достоверности. Этот этап является важной частью всего процесса прогнозирования и последующей проверки, поскольку будущие этапы с одинаковым успехом могут выполняться как, с использованием данных, которые непосредственно касаются проблемы, так и тех, которые не соответствуют ей. Данный этап сопровождается значительными трудностями в связи с отсутствием полной информации.

На втором этапе очень часто возникает ситуация, когда для выполнения прогноза, может быть собрано как слишком много данных, так и слишком мало. Некоторые данные могут никак не касаться рассматриваемой проблемы и будут только занижать точность прогноза. Другие, наоборот, могут соответствовать проблеме, но только в определенный период.

На третьем этапе, происходит подбор модели прогноза, которая в наибольшей степени соответствует особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибок прогноза. Чем проще будет модель, тем лучше она будет восприниматься руководством предприятия, которое будет отвечать за принятые решения, и выше будет их доверие к полученному прогнозу. Зачастую следует отдавать предпочтение не сложному прогнозу, который будет давать чуть большую точность, а более простому и понятном руководству. Когда выбранный метод одобряется руководством, то и результаты прогнозирования используются им активно.

На четвертом этапе экстраполяция выбранной модели предусматривает фактическое получение необходимого прогноза, поскольку необходимые данные уже обработаны и соответствующая модель прогноза определена. Очень часто для проверки полученных результатов используют данные по недавно прошедшим периодам, для которых исследуемые величины уже известны.

Пятый этап заключается в сравнении вычисленных величин. Для этого часть фактических данных исключается из множества, которое подлежит анализу. После того, как модель прогноза, будет подобрана, выполняется прогноз на известные периоды и полученные данные сравниваются с известными исследуемыми значениями. Важной составляющей каждого из приведенных этапов является выбор более оптимального и удобного метода.

Самыми популярными считаются такие методы прогнозирования как: метод экспертных оценок, методы обработки временных, пространственных и пространственно- временных совокупностей.

Метод экспертных оценок. Это самый простой и достаточно популярный метод, история которого насчитывает не одно тысячелетие. Простым примером использования этого метода является установление некоторых прогнозов и планов на интуитивном уровне. В современной интерпретации этот метод прогнозирования может предусматривать многоэтапный процесс опроса экспертов по специальным схемам и обработку полученных результатов с помощью научного инструментария экономической статистики.

Этот метод используются не только для прогнозирования значений показателей, но и в аналитической работе, например, для разработки коэффициентов, пороговых значений контрольных показателей. Обосновывая сложные управленческие решения в условиях неопределенности, во время долгосрочного прогнозирования используются групповые экспертизы.

Методы обработки временных, пространственных и пространственно-временных совокупностей. Этим методам придают важное значение с точки зрения формального прогнозирования, хотя они существенно отличаются по степени использования. Выбор метода зависит от многих факторов, в частности от наличия данных. Существуют три метода обработки данных для прогнозирования: метод временных, пространственных и пространственно-временных совокупностей.

Первый метод, наличие временного ряда встречается на практике довольно часто. Аналитик или финансовый руководитель, располагает данными о динамике определенного показателя, на основе которого нужно построить приемлемый прогноз. Это можно осуществить простым динамическим анализом и анализом с помощью авторегрессионных зависимостей.

Основным инструментом любого прогнозирования выступает схема экстраполяции. Различают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная экстраполяция основывается на предположении о сохранении в будущем реальных тенденций развития объекта прогноза. Во время прогнозных экстраполяции фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса с учетом его физического и логического содержания.

Первый способ основывается на предположении, что прогнозный показатель меняется прямо пропорционально времени. В основу второго метода заложено довольно очевидное предположение, что экономическим процессам присуща определенная специфика. Они отличаются, во-первых, взаимозависимостью, во-вторых определенной инерционностью.

Последнее свидетельствует, что значение любого показателя в определенный момент времени зависит от состояния этого же показателя в предыдущих периодах, то есть значение анализируемого показателя в предыдущих периодах должно рассматриваться как факторный признак.

Отдельно можно выделить методы экономико- математического моделирования по моделям динамических рядов и опережающим индикаторам, методы многофакторного прогнозирования. Описанию методов экономико-математического моделирования посвящено много работ как в нашей стране, так и за рубежом.

При использовании модели динамического ряда для повышения точности прогноза, а следовательно, и степени доверия прогнозным выводам, необходимо соблюдать некоторые правила по соотношению длины временного интервала, на котором изучаются закономерности прогнозируемого параметра (длины предыстории), и длины временного интервала, на который осуществляется прогноз (интервал предупреждения).

На практике прогнозист обычно имеет дело с динамическими рядами, протяженность которых недостаточна для выявления закономерности изменения вероятностных свойств процессов. Однако задача получения достоверных прогнозов при долгосрочном прогнозировании не теряет своей актуальности.

Если на основании имеющейся выборки нет возможности установить закономерности изменения вероятностных свойств процесса, а известно, что они все-таки меняются со временем, то выбрать следует другой способ повышения достоверности получаемых прогнозных оценок, основанный на сочетании двух методов для прогнозирования одного и того же показателя.

С момента возникновения прогнозный метод «опережающих индикаторов» претерпел значительные изменения, которые вносились каждый раз, когда менялось экономическое положение. Несмотря на это, метод продолжает оставаться важным инструментом анализа и прогноза для предприятий из различных сфер экономики.

В науке метод опережающих индикаторов рассматривается в рамках так называемой «теории делового цикла» (или «циклического анализа»). Теория делового цикла в движении любой переменной определяет только две точки, по которым определяется цикл «пик» (или «высшая точка»), когда расширение деловой активности меняется сокращением; и «дно» (или «низшая точка»), когда сокращение деловой активности сменяется расширением.

Вместе две точки определяются как «переломные точки» (или «переломы»). Таким образом, в цикле выделяются только две фазы: «спад» и «подъем», что само по себе является значительным недостатком, так как не рассматриваются важные как в методологическом, так и в практическом отношении фазы депрессии и оживления деятельности субъекта хозяйствования.

Для прогнозирования цикла строятся агрегатные индексы опережающих индикаторов. Наиболее широко используется индекс, включающий 12 показателей, который имеет достаточно сложную структуру. Каждая из групп, которая характеризует конкретные экономические процессы, состоит из определенного количества индивидуальных показателей, отражающих особенности протекания бизнес-процессов на предприятии.

Прогнозирование предусматривает использование экономического прогнозирования, основанного на базовых принципах статистики и экономической теории. Другими словами, расчет прогнозных показателей осуществляется на базе статистических коэффициентов с использованием одной или нескольких экономических переменных, которые принято учитывать в качестве факторов, оказывающих влияние на результаты прогнозирования. Рассматривается динамика анализируемых показателей с учетом факторов, которые оказывают существенное влияние на финансовые процессы.

Для построения эконометрических моделей используется регрессионный анализ, позволяющий дать количественную оценку усредненных показателей, которые сложились в экономике в базисном периоде. Для повышения точности в полученных результатах методы прогнозирования основных финансовых показателей целесообразно дополнить экспертными оценками.

Метод экспертных оценок служит для обобщения и математической обработки оценок экспертов – специалистов по конкретному вопросу. Результативность этого метода напрямую зависит от компетентности и профессионализма специалистов.

Прогноз может иметь достаточно высокую точность. Один только недостаток у этого метода – субъективизм, т.е. зависимость от «ощущений и интуиции» эксперта, которые иногда не могут быть подвержены рациональному объяснению. На практике известны методы коллективных и индивидуальных экспертных оценок.

Прогнозированием банкротства называется процесс по исследованию результатов деятельности предприятия с целью выявления кризисных тенденций, которые создают условия для формирования финансовой несостоятельности, причин их образования и оптимальных путей их предотвращения.

Системой анализа финансового состояния организации определяется группа предметов изучения, которые формируют возможное «кризисное поле», представляющее угрозу банкротства.

Предметом исследования всех видов диагностики вероятности банкротства являются результаты деятельности предприятия. Данные результаты отражаются в системе формализованных и неформализованных данных.

Диагностика вероятности банкротства предприятия классифицируется на антикризисную и кризисную диагностику. Антикризисная диагностика является исследовательским процессом постоянного и досудебного изучения состояния организации для предвидения и предотвращения возможного кризиса.

Наиболее допустимое решение вопроса антикризисной диагностики – это группа методов, которые основаны на детерминированном анализе. Однокритериальные модели помогают выполнить диагностику вероятности наступления банкротства предприятия, основываясь на локальном параметрическом анализе, то есть при помощи построения детерминированной модели в виде одного относительного частного показателя, который позволяет количественно оценить вероятность банкротства предприятия. Стоит отметить, что данные показатели единообразно подходят к оценке вероятности банкротства, строящейся на основе единой характеристики – ликвидности.

Сутью методики скоррингового анализа является классификация организаций по степени риска, отталкиваясь от настоящего значения показателей, которые отражают финансовое состояние предприятия. Значения данных показателей возможно сравнить с нормативными, со среднеотраслевыми или установленными специалистами-экспертами.

Еще один вид диагностики осуществляется при оценке вероятности банкротства хозяйствующих субъектов в ходе арбитражного процесса (в суде), на этапе разбирательства дела о банкротстве. Данный вид диагностики является кризисным.

Необходимо отметить, что в настоящее время нет единой классификации финансовых прогнозов. При краткосрочном прогнозировании главный акцент делается на количественной (численной) и качественной оценке усовершенствования объема изготовления и выпуска, степени конкурентоспособности товара, спроса и предложения, индексов цен, курса валют, соотношений валют и кредитных отношений. Также существует влияние случайных и временных факторов.

При среднесрочном и долгосрочном прогнозе не берут в расчет временные и случайные факторы влияния на финансовое развитие организации. Отличительные черты краткосрочного прогнозирование в том, что краткосрочные прогнозы направлены на количественные оценки, а среднесрочные и долгосрочные прогнозы рассматриваются как вероятностные оценки динамики изменения финансовых показателей.

В рамках прогнозирования финансового развития организации используют следующие виды прогнозных документов:

• прогнозный баланс,
• прогнозный отчет о финансовых результатах,
• прогнозный отчет о движении денежных средств.