Методы и модели прогнозирования финансового состояния компании

Прогнозирование - деятельность, направленная на выявление и изучение возможных альтернатив будущего развития фирмы. Для стабильного развития, каждая компания должна делать прогнозы будущего финансового состояния компании. Это обусловлено тем, что прогнозирование для фирмы имеет огромное значение, так как оно способствует снижению различных видов рисков, влияющих на финансовое состояние, повышению эффективности работы компании, увеличению доходности и помогает избежать банкротства компании.

Прогнозирование финансового состояния играет важную роль для компании, однако ей свойственна неопределенность, что является проблемой, так как для прогнозирования необходимо учитывать множество факторов, которые могут повлиять на компанию в будущем. Однако, проделав определенные финансовые расчеты и проведя анализ рынка и наиболее вероятных факторов, которые могут повлиять на компанию, можно спрогнозировать вероятное финансовое состояние компании и заранее предвидеть угрозы, которые могут привести к снижению финансовой состоятельности или даже банкротству.

Одной из проблем составления прогноза финансового состояния компании является то, что для достаточно точного прогнозирования необходима информация, недоступная для внешних пользователей. Таким образом, чаще всего прогнозирование осуществляется на основе финансовой отчетности компании, что позволяет сделать определенные выводы и спрогнозировать финансовой состояние компании.

Существует множество различных методов прогнозирования. В качестве инструментария прогнозирования применяются формализованные количественные методы (факторные, статистического анализа, математического моделирования), методы экспертных оценок, базирующиеся на опыте и интуиции специалистов по данному товару и рынку. Зачастую компании используют комбинированные метода, то есть используют несколько методов одновременно при составлении прогноза, что позволяет более точно сделать прогноз.[1]

Методы экспертных оценок предусматривают многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обработку результатов с помощью инструментария экономической статистики. Применение этих методов на практике обычно заключается в использовании опыта и знаний коммерческих, финансовых и других менеджеров. Как правило, это обеспечивает принятие решения наиболее простым и быстрым образом. Недостатком является невысокая точность прогнозирования и отсутствие персональной ответственности за сделанный прогноз. Экспертные оценки чаще всего используются для прогнозирования значений выручки, прибыли и доли рынка.

Детерминированные методы предполагают наличие функциональных или жестко детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.

Метод пропорциональных зависимостей 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 нему с помощью простейших пропорциональных зависимостей. Например, для определения себестоимости реализованной продукции используется выручка предприятия.

Суть балансовой модели прогнозирования экономического потенциала предприятия ясна уже из ее названия. Баланс предприятия может быть описан различными балансовыми уравнениями, отражающими взаимосвязь между активами и пассивами предприятия. Простейшим из них является основное балансовое уравнение, которое имеет вид: 

A = E + L (1)

где А – активы, Е – собственный капитал, L – обязательства предприятия. Прогнозируемое изменение ресурсного потенциала должно сопровождаться:

  • соответствующим изменением источников средств;
  • возможными изменениями в их соотношении.

Таким образом, балансовая модель дает возможность рассчитать прогнозную величину одного из параметров уравнения: суммарных активов, собственного капитала или заемных средств при наличии прогнозных значений двух других.

Стохастические методы предполагают вероятностный характер как прогноза, так и самой связи между исследуемыми показателями. Вероятность получения точного прогноза растет с ростом числа эмпирических данных.

Метод простого динамического анализа исходит из предпосылки, что прогнозируемый показатель (Y) изменяется прямо (обратно) пропорционально с течением времени. Поэтому для определения прогнозных значений показателя Y строится, например, следующая зависимость: 

Yt=a+b*t (2) 

где t – порядковый номер периода. 

Параметры уравнения регрессии (a, b) находятся, как правило, методом наименьших квадратов. Подставляя в формулу (2) нужное значение t, можно рассчитать требуемый прогноз. Данный метод наиболее приемлем при прогнозировании выручки, прочих доходов и расходов предприятия, так как изменение данных показателей во времени чаще всего происходит в соответствии с «исторической» динамикой – трендом, построенным на основе данных предшествующих периодов.

Многофакторный регрессионный анализ применяется для построения прогноза какого-либо показателя с учетом существующих связей между ним и другими показателями. Сначала в результате качественного анализа выделяется k факторов (X1, X2,..., Xk), влияющих, по мнению аналитика, на изменение прогнозируемого показателя Y, и строится, как правило, линейная регрессионная зависимость типа: 

Y=A0+A1*X1+A2*X2+…+Ak*Xk (3) 

где Ai – коэффициенты регрессии, i = 1,2,...,k

Значения коэффициентов регрессии (A0, A1, A2,..., Ak) определяются в результате математических вычислений, которые обычно проводятся с помощью стандартных статистических компьютерных программ.

Многофакторный регрессионный анализ может быть использован при прогнозировании величин оборотных и внеоборотных активов предприятия. Наибольшее влияние на величину данных статей баланса оказывают:

  • прогноз выручки предприятия, которая напрямую связана с закупками сырья и материалов (оборотные активы);
  • прогноз величины долгосрочных кредитов и займов, большая часть из которых будет использована для покупки основных средств и нематериальных активов (внеоборотные активы);
  • прогнозируемая общая величина активов.[3]

Основными критериями при оценке эффективности методов прогнозирования служат точность прогноза и полнота представления будущего финансового состояния компании. С точки зрения полноты, безусловно, наилучшими являются методы, позволяющие построить прогнозные формы отчетности.

Комбинированный метод. Описанные в предыдущих параграфах методы прогнозирования не случайно названы базовыми методами. Они являются основой любых моделей финансового прогнозирования, однако редко используются на практике в чистом виде. В большинстве случаев применяется некий комбинированный метод, сочетающий в себе приемы и алгоритмы нескольких из базовых.[4]

Одним из важнейших способов оценки финансового состояния компании является моделирование.

Финансовая модель — важнейший элемент в процессе привлечения финансовых ресурсов. Важное условие — модель должна быть понятной и обоснованной. Под финансовой моделью, с позиции Р. Томаса, понимается набор взаимосвязанных рядов данных, отражающих наиболее важные показатели деятельности компании как потенциального заемщика, в зависимости от выбранного сценария изменения ее внешней деловой среды и внутренних характеристик бизнеса.[5]

Следует отметить, что проведение моделирования исключительно на основе ретроспективных показателей компании не является достаточным. В частности, представленная модель по своей сути статична, т.е. не обладает дополнительными корректирующими величинами, такими как: инфляция, курсы валют, процентные ставки и ожидаемая динамика продаж. Поэтому наряду с историческими сценариями целесообразно разрабатывать гипотетические сценарии, характеризующиеся максимально возможным риском и потенциальными потерями.

При прогнозировании следует использовать сценарный анализ, основывающийся на развитии исторических или предполагаемых событий, при котором соответственно отрабатываются три различных варианта:

  • оптимистический — наилучший желаемый вариант для компании;
  • пессимистический — используются наиболее прагматичные предположения для компании с целью выявления условий, при которых ей грозит банкротство;
  • реалистический — обычно используется потенциальными инвесторами и банками на основе показателей, оценки независимых экспертов и анализа внешних данных исследуемой компании.[1]

Использование сценарного анализа как основы финансового моделирования позволяет обеспечить вариативную и факторную составляющую прогноза финансового состояния компании.

В таблице представленной ниже приведен пример финансового моделирования на основе финансовой отчетности АО «Эйр Астана». Мультипликатором данной модели принят годовой темп роста выручки компании, который составил 97,7% в однократном размере для реалистического прогноза и в двукратном размере для оптимистического и пессимистического сценариев. 

Таблица. Динамическая финансовая модель АО «Эйр Астана» на 2015-2017гг., тыс. тенге

 

Показатель

2015г.

(фактичес кий)

Сценарный прогноз

2016 г.

2017 г.

Оптимисти ческий

Реалистич еский

Пессимисти ческий

Оптимист ический

Реалистичес кий

Пессимис тический

Выручка

163659643

319808560

159904280

83751601

312470176

156235088

81829822

Операционные расходы

158861654

310432773

155216386

81296265

303309528

151654764

79430827

Операционная прибыль

4797989

9375787

4687893

2455335

9160649

4580324

2398995

Финансовые доходы

1652943

3230029

1615014

845881

3155912

1577956

826472

Финансовые расходы

5141981

10047984

5023992

2631370

9817422

4908711

2570991

Убыток от курсовой разницы, нетто

 

11935253

 

23322769

 

11661385

 

6107777

 

22787601

 

11393800

 

5967627

Прибыль до налогообложен ия

 

13244204

 

25880600

 

12940300

 

6777623

 

25286739

 

12643370

 

6622102

Расходы по подоходному налогу

 

2881526

 

5630812

 

2815406

 

1474599

 

5501606

 

2750803

 

1440763

Чистая прибыль за год

10362678

20249788

10124894

5303023

19785133

9892567

5181339

Как показывают расчеты, наблюдается линейная зависимость всех результативных показателей, определяющих доходность компании от темпов роста (снижения) выручки от продаж. Стоит также отметить, что владение ретроспективной информацией не означает владение перспективной, поэтому любая проекция исторических данных должна корректироваться специалистами.

Любое предсказание будущего, а в первую очередь научно-техническое, несет в себе небольшую долю вероятности. Так, в случае нашего примера, на результаты АО «Эйр Астана» значительное влияние имеет изменение курса валют. В условиях низкой инфляции, в условиях роста экономики и оптимистичных прогнозов финансовые модели необходимо строить не только по одному оптимистическому сценарию, при котором желаемое можно выдать за действительное, но и по двум другим — реалистическому и пессимистическому, во избежание переоценки возможностей компании.

Неопределенность внешней среды, обусловленная непредсказуемостью курсов валют и цен на сырье, материалы, услуги, требует оценки финансового состояния компании с учетом прогнозируемых параметров основных финансовых показателей. Эти обстоятельства делают актуальным применение способа финансового моделирования для целей обеспечения устойчивости бизнеса.

Таким образом, существуют разные методы и модели прогнозирования финансового состояния компании, которые могут способствовать снижению рисков потерь и дальнейшему развитию компании.

Использование модели финансового прогнозирования позволяет оценить финансовое состояние предприятия и выделить наиболее важные направления действий по его улучшению и влиянию на финансовые результаты: например, достижение безубыточности, и формирование бездефицитности плана движения денежных потоков. Анализ вариантов развития особенно важен в условиях кризиса и значительных колебаниях спроса.

 

Литература:

  1. Дранко О.И. Модель финансового прогнозирования и сценарии внутренних инвестиций. В журнале «Проблемы управления». М.:- Институт проблем управления РАН им. В.А.Трапезникова, 2007.
  2. Баканов М. И. Теория экономического анализа : учеб. пособие / М.И.Баканов,А.Д.Шеремет. - 4-е изд., перераб. и доп. — М. : Финансы и статистика, 2001. — 416 с.
  3. Ефимова О. В. Финансовый анализ : учеб. пособие / О. В. Ефимова. - 4-е изд., перераб.и доп. - М. : Бухгалтерский учет, 2002. — 528 с.
  4. Круш 3. А. Матричная модель оценки финансовой устойчивости и кредитоспособности предприятия-заемщика / 3. А. Круш, Л. А. Запорожцева // Финансы и кредит. — 2011. — № 25. — С. 63—67.
  5. Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности / Р. Томас ; пер. с англ.— М. : Дело и Сервис, 1999. — 432 с.
Журнал: Без журнала
Год: 2016
Город: Астана
Категория: Экономика
loading...