Современные модели прогнозирования финансового результата



В постоянно меняющихся условиях особенно важно своевременно анализировать и прогнозировать основные показатели финансовой деятельности организации для быстрого принятия решений. Прогноз финансового результата на очередной финансовый год и плановый период разрабатывается ежегодно в целях определения тенденции изменения показателей, из которых формируется финансовый результат организации.

В данной статье предлагается рассмотреть различные методы прогнозирования финансового результата организации.

Ключевые слова: прогноз, прогнозирование, финансовый результат, прибыль.

Прогноз финансового состояния, в том числе финансового результата, необходим не только для менеджеров организации для принятия управленческих решений, но и для оценки кредитором вероятности возврата кредита, инвестором — рентабельности, возможных рисков при вложении денежных средств в проект организации.

Под прогнозом понимается научно обоснованная гипотеза о вероятном будущем состоянии экономической системы и экономических объектов и характеризующие это состояние показатели. Разработку, составление прогнозов называют прогнозированием. Прогнозирование широко используется на предварительных стадиях разработки планов и программ как инструмент научного предвидения, вариантного анализа, получения дополнительной информации при выработке решений. Прогнозы применяются и в качестве планов-ориентиров [3].

При ежегодном формировании прогноза и его анализе организация сможет делать выводы о достижении / не достижении уровня фактических значений показателей прогноза по отношению к прогнозным значениям показателей, о причинах данных отклонений, факторах, повлиявших на уровень достижения / не достижения фактических значений показателей прогноза, и разрабатывать предложения по повышению эффективности прогнозирования.

Любое прогнозирование экономических явлений и процессов должно включать в себя следующие этапы:

 постановка задачи и сбор необходимой информации;

 первичная обработка исходных данных;

 определение возможных методов прогнозирования;

 оценка параметров данных методов;

 исследование качества выбранных методов и выбор лучшего метода;

 построение прогноза;

 содержательный анализ полученного прогноза [2; с. 9].

Период прогнозирования организация определяет самостоятельно, он может быть как от месяца, так и на долгосрочный период. Выбор периода зависит от цели прогнозирования и наличия достоверной исходной информации [4]. При большой погрешности имеющихся данных, бессмысленно производить прогнозные расчеты.

Организации целесообразно формировать прогноз на период, совпадающий с периодом разработки прогноза социально-экономического развития муниципального образования, в котором находится данная организация, в целях более полного и точного представления ситуации, сложившейся в регионе и в стране в целом.

Кроме того, для оценки влияния на финансовый результат деятельности организации вероятных изменений основных факторов (объем производства, цена на реализацию продукции, уровень себестоимости продукции и другие) прогнозные расчеты можно производить по нескольким вариантам с различными исходными данными [1]. Данный метод также применяется при прогнозе сценарных условий и основных макроэкономических параметров прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на очередной финансовый год и плановый период в составе двух вариантов — базовый сценарий и оптимистичный сценарий.

Все методы прогнозирования финансовых результатов организации можно разделить на 3 группы:

1. Стохастические — методы, которые носят вероятностный характер прогноза, и точность его получения зависит от количества используемых показателей. Стохастические методы считаются самыми сложными по количеству используемых алгоритмов. Результаты прогнозирования, полученные методами статистики, подвержены влиянию случайных колебаний данных, что может иногда приводить к серьезным просчетам.
2. Метод экспертных оценок — метод анализа и оценки экономических процессов, выработки управленческих решений на основе мнения квалифицированных экспертов [3]. Данный метод включает в себя опрос экспертов по определенным схемам и обработку полученных результатов. На практике, данный метод предполагает использование опыта и знаний руководителей различных подразделений организации (торговое, финансовое и т. д.), что обеспечивает принятие решения наиболее рациональным и быстрым образом. Недостатком метода является снижение или даже полное отсутствие персональной ответственности за сделанный прогноз. Экспертные оценки делаются не только для прогнозирования значений финансовых показателей, а, в первую очередь, для применения в аналитической работе: для разработки пороговых значений контролируемых показателей, весовых показателей и т. д.
3. Детерминированные методы. Они предполагают наличие функциональных или жестко детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. Форма отчета о финансовых результатах, представляет собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (чистой прибыль) с факторами (выручка от реализации, себестоимость, прочие расходы и др.).

В прогнозировании финансового результата наиболее распространенным методом является метод пропорциональных зависимостей детерминированной модели, так как он позволяет наиболее точно спрогнозировать финансовые показатели.

Суть этого метода заключается в предположении о взаимосвязи финансовой деятельности организации. Взаимосвязь в данном случае определяется так, что все основные показатели организации изменяются согласованно и пропорционально во времени. Например, если себестоимость составляла определенный процент от выручки от реализации за определенный период времени, то данное процентное соотношение не будет сильно меняться.

Этапы метода пропорциональных зависимостей:

1. Определение базового показателя.
2. Идентификация производных показателей, прогнозирование которых планируется произвести.
3. Установление зависимости производного показателя от базового.
4. Составление прогнозного отчета о финансовых результатах.

Базовый показатель является наиболее важным с позиции характеристики деятельности организации, который используется для определения прогнозных значений других показателей с помощью простейших пропорциональных зависимостей. В качестве базового показателя как правило используется выручка от реализации продукции.

На следующем этапе определяются производные показатели, прогнозирование которых планируется произвести. К ним можно отнести показатели отчета о финансовых результатах (себестоимость продаж, валовая прибыль, прибыль до налогообложения и другие). Как правило, необходимость и целесообразность выделения того или иного производного показателя определяются его значимостью в отчетности. Для каждого производного показателя устанавливается линейный вид его зависимости от базового показателя.

Кроме того, до прогнозирования финансовой отчетности должен выполняться структурный и динамический анализ финансовой отчетности и расчет финансовых коэффициентов.

Анализ динамики проводится минимум за три года, после чего рассчитывается прогнозный показатель выручки от реализации продукции и на его основе все остальные показатели из отчета о финансовом результате.

Для расчета прогнозной выручки рассчитывается среднегодовой темп роста выручки за три анализируемых года:

Т_рсрг = Тр_i*Тр_i+1*Тр_i+2 (1)

где Т_рсрг — среднегодовой темп роста;

Тр — темп роста.

На основе полученного среднегодового темпа роста выручки можно рассчитать прогнозную выручку:

В_прогн = В_i*Т_рсрг (2)

где В_{прогн —} прогнозная выручка;

В_i — выручка в отчетном периоде;

Т_рсрг — среднегодовой темп роста выручки.

Чтобы построить отчет о финансовых результатах на прогнозный период нужно рассчитать уровень каждого показателя в отчете по отношению к выручке.

Данный метод легко применяется на практике без сложных алгоритмических действий, его целесообразно применять, если организация работает стабильно, с устоявшимися технологическими процессами, без резких изменений в своей деятельности.

Рассмотрим еще один метод прогнозирования с помощью изучения зависимости результатов деятельности организации в зависимости от времени — изучение временных рядов.

Временной ряд представляет собой совокупность измерений показателя на протяжении некоторого временного отрезка. Целью анализа временных рядов является прогнозирование будущих значений показателя на основании того, какими были его наблюдаемые значения в прошлом.

Для прогнозирования отчета о финансовом результате используются дискретные временные ряды, а именно интервальные, то есть которые получились накоплением переменной в течение некоторого периода времени.

Временной ряд принято моделировать как стохастический (случайный) процесс. Стационарным называется тот стохастический процесс, чьи свойства с вероятностной точки зрения не зависят от времени. Если же процесс зависит от времени, то он называется нестационарным.

На первом этапе необходимо определить, стационарен ли временной ряд.

Для проверки ряда на стационарность традиционно используется критерий Спирмена: существует временной ряд x_t состоящий из T наблюдений, который упорядочен по t [1;T].

Необходимо упорядочить ряд по возрастанию (или убыванию) исследуемой переменной x_t и присвоить ряду новый порядок, или ранг _t. В случае если процесс чисто случайный, эти порядки будут независимы, однако, в случае тенденции, они будут коррелированны.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена для больших выборок расчитывается по следующей формуле:

(3)

где — коэффициент ранговой корреляции Спирмена;

Т — число парных наблюдений;

— сумма квадратов разностей рангов.

В больших выборках величина η приближенно имеет нормальное распределение N (0, ).

Если выборка маленькая, то в качестве статистики используют величину η, которая приближенно имеет распределение Стьюдента с T-2 степенями свободы.

Процесс является случайным (стационарным), если η < t_T-2,_1-/2 (двусторонняя критическая граница распределения Стьюдента). Если же неравенство не выполняется, то это можно расценивать как наличие тенденции.

Когда речь идет об анализе и прогнозировании временных рядов, то имеется ввиду определение различных динамик, которые зачастую комбинируются. Для того чтобы дать верный прогноз, нужно правильно разложить временной ряд на составляющие, то есть построить модель.

После того, как модель построена, необходимо проверить точность аппроксимации (приближение функции более простой функцией) исходных значений моделью:

(4)

где R² — коэффициент детерминации;

— дисперсия остатков;

S^{2 —} дисперсия исходного ряда.

Также необходимо смотреть коэффициент детерминации, скорректированный на число степеней свободы Ȓ², чтобы учесть количество факторов, рост количества которых ведет к росту обычного коэффициента детерминации.

(5)

где — коэффициент детерминации;

N — количество наблюдений в исследуемом ряду;

n — это количество факторов.

Также необходимо оценить значимость всех включенных в модель факторов. Оценка осуществляется с помощью t-критерия, который признает фактор значимым, если:

< 0,05 (6)

где a_j — оценка j-го фактора$

— корень из несмещенной дисперсии j-й объясняемой переменной.

Кроме того, можно проверить значимость полученного уравнения по F-критерию на 5 %-ном уровне значимости.

R² (N-n-1) / (1-R²) n = F^c ~ F_n,_N-n-1 (7)

Если расчетное значение больше табличного, то модель значима. R наиболее важным составляющим модели можно отнести тренд, циклические колебания и сезонные колебания.

Прогноз проводиться следующим образом: оцениваются коэффициенты модели описывающей выборку из N наблюдений, делается прогноз на 1 шаг вперед (квартал, год), затем вновь оцениваются коэффициенты модели, описывающие выборку уже из N+1 наблюдений, включая одно прогнозное значение и делается прогноз еще на 1 шаг вперед и так далее [5; С. 167].

Точность прогноза зависит от правильности выбора метода прогнозирования в том или ином конкретном случае. Однако это не означает, что в каждом случае применима только какая-нибудь одна модель. Вполне возможно, что в ряде случаев несколько различных моделей выдадут относительно надежные оценки.

Таким образом, прежде чем выбрать и использовать определенную модель для составления прогноза, целесообразно проверить модели на объективность, точность и эффективность, то есть спрогнозировать по имеющимся данным показатели за отчетный период и сравнить полученные прогнозные данные с фактическими и их отклонения. Также стоит учитывать при прогнозе как количественные, так и качественные факторы, влияющие на финансовый результат и с помощью метода экспертных оценок откорректировать прогнозные показатели.

Литература:

1. Белевич В. А., Скипин Д. Л. Механизм формирования прибыли в отечественной и зарубежной практике // Интеллектуальный потенциал XXI века: ступени познания. — 2013. — № 17. — С. 116–122.
2. Дуброва Т. А. Статистические методы прогнозирования в экономике: Учебное пособие, практикум, тесты, программа курса / Дуброва Т. А., Архипова М. Ю. Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. — М., 2004. — 136 с.;
3. Райзберг Б. А., Лозовский Л. Ш., Стародубцева Е. Б. Современный экономический словарь. 6-е изд., перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2011. 494 с.
4. Скипин Д. Л., Марганова Р. Р. Современные подходы к прогнозированию финансовых результатов деятельности предприятия // Экономика и управление в XXI веке: тенденции развития. — 2014. — № 15. — С. 69–75.
5. Суслов В. И. Анализ временных рядов: учеб. пособие / В. И. Суслов, Н. М. Ибрагимов, Л. П. Талышева, А. А. Цыплаков. — Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2005. — 744 с.