Прогноз финансового состояния компании. Анализ методов прогнозирования финансового состояния предприятия. Прибыль от реализации товарной продукции является результатом производственной деятельности и процесса обращения и занимает наибольший удельный вес в

27.02.2024

Введение

Целью анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия является оценка его текущего финансового состояния, а также определение того, по каким направлениям нужно вести работу по улучшению этого состояния. При этом желательным полагается такое состояние финансовых ресурсов, при котором предприятие, свободно маневрируя денежными средствами, способно путем эффективного их использования обеспечить бесперебойный процесс производства и реализации продукции, а также затраты по его расширению и обновлению. Таким образом, внутренними по отношению к данному предприятию пользователями финансовой информации являются работники управления предприятием, от которых зависит его будущее финансовое состояние.

лица и организации, которые имеют непосредственный финансовый интерес - учредители, акционеры, потенциальные инвесторы, поставщики и покупатели продукции (услуг), различные кредиторы, работники предприятия, а также государство, прежде всего в лице налоговых органов. Так, в частности, финансовое состояние предприятия является главным критерием для банков при решении вопроса о целесообразности или нецелесообразности выдачи ему кредита, а при положительном решении этого вопроса - под какие проценты и на какой срок;

пользователи, имеющие косвенный (опосредованный) финансовый интерес, - аудиторские и консалтинговые фирмы, органы государственного управления, различные финансовые институты (биржи, ассоциации и т. д.), законодательные органы и органы статистики, пресса и информационные агентства.

Все эти пользователи финансовой отчетности ставят перед собой задачу провести анализ состояния предприятия и на его основе сделать выводы о направлениях своей деятельности по отношению к предприятию в ближайшей или долгосрочной перспективе. Таким образом, в подавляющем большинстве случаев, это будут выводы по их действиям в отношении данного предприятия в будущем, а поэтому для всех этих лиц наибольший интерес будет представлять будущее (прогнозное) финансовое состояние предприятия. Это объясняет чрезвычайную важность задачи определения прогнозного финансового состояния предприятия и актуальность вопросов, связанных с разработкой новых и улучшением существующих методов такого прогнозирования.

Актуальность задач, связанных с прогнозированием финансового состояния предприятия, отражена в одном из используемых определений финансового анализа, согласно которому финансовый анализ представляет собой процесс, основанный на изучении данных о финансовом состоянии предприятия и результатах его деятельности в прошлом с целью оценки будущих условий и результатов деятельности. Таким образом, главной задачей финансового анализа является снижение неизбежной неопределенности, связанной с принятием экономических решений, ориентированных в будущее. При таком подходе финансовый анализ может использоваться как инструмент обоснования краткосрочных и долгосрочных экономических решений, целесообразности инвестиций; как средство оценки мастерства и качества управления; как способ прогнозирования будущих финансовых результатов. Финансовое прогнозирование позволяет в значительной степени улучшить управление предприятием за счет обеспечения координации всех факторов производства и реализации, взаимосвязи деятельности всех подразделений, и распределения ответственности.

Степень соответствия выводов, сделанных в ходе анализа финансового состояния предприятия, реальности в значительной степени определяется качеством информационного обеспечения анализа. Несмотря на массу критики в адрес бухгалтерской отчетности в нашей стране, у внешних по отношению к предприятию субъектов никакой другой информации, как правило, нет. Эти лица используют публикуемую информацию и не имеют доступа к внутренней информационной базе предприятия.

Классификация методов прогнозирования

В экономически развитых странах все большее распространение получает использование формализованных моделей управления финансами. Степень формализации находится в прямой зависимости от размеров предприятия: чем крупнее фирма, тем в большей степени ее руководство может и должно использовать формализованные подходы в финансовой политике. В западной научной литературе отмечается, что около 50% крупных фирм и около 18% мелких и средних фирм предпочитает ориентироваться на формализованные количественные методы в управлении финансовыми ресурсами и анализе финансового состояния предприятия. Ниже приведена классификация именно количественных методов прогнозирования финансового состояния предприятия.

Перечень прогнозируемых показателей может ощутимо варьировать. Этот набор величин можно принять в качестве первого критерия для классификации методов. Итак, по набору прогнозируемых показателей методы прогнозирования можно разделить на:

Методы, в которых прогнозируется один или несколько отдельных показателей , представляющих наибольший интерес и значимость для аналитика, например, выручка от продаж, прибыль, себестоимость продукции и т. д.

Методы, в которых строятся прогнозные формы отчетности целиком в типовой или укрупненной номенклатуре статей. На основании анализа данных прошлых периодов прогнозируется каждая статья (укрупненная статья) баланса и отчета и финансовых результатах. Огромное преимущество методов этой группы состоит в том, что полученная отчетность позволяет всесторонне проанализировать финансовое состояние предприятия. Аналитик получает максимум информации, которую он может использовать для различных целей, например, для определения допустимых темпов наращивания производственной деятельности, для исчисления необходимого объема дополнительных финансовых ресурсов из внешних источников, расчета любых финансовых коэффициентов и т. д.

Методы прогнозирования отчетности, в свою очередь, делятся на методы, в которых каждая статья прогнозируется отдельно исходя из ее индивидуальной динамики, и методы, учитывающие существующую взаимосвязь между отдельными статьями как в пределах одной формы отчетности, так и из разных форм. Действительно, различные строки отчетности должны изменяться в динамике согласованно, так как они характеризуют одну и ту же экономическую систему.

В зависимости от вида используемой модели все методы прогнозирования можно подразделить на три большие группы (см. рисунок 1):

Методы экспертных оценок , которые 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. Применение этих методов на практике, обычно, заключается в использовании опыта и знаний торговых, финансовых, производственных руководителей предприятия. Как правило, это обеспечивает принятие решения наиболее простым и быстрым образом. Недостатком является снижение или полное отсутствие персональной ответственности за сделанный прогноз. Экспертные оценки применяются не только для прогнозирования значений показателей, но и в аналитической работе, например, для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей и т. п.

Стохастические методы , предполагающие вероятностный характер как прогноза, так и самой связи между исследуемыми показателями. Вероятность получения точного прогноза растет с ростом числа эмпирических данных. Эти методы занимают ведущее место с позиции формализованного прогнозирования и существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов. 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.

Рис. 1. Классификация методов прогнозирования финансового состояния предприятия

Стохастические методы можно разделить на три типовые группы, которые будут названы ниже. Выбор для прогнозирования метода той или иной группы зависит от множества факторов, в том числе и от имеющихся в наличии исходных данных.

Первая ситуация - наличие временного ряда - встречается на практике наиболее часто: финансовый менеджер или аналитик имеет в своем распоряжении данные о динамике показателя, на основании которых требуется построить приемлемый прогноз. Иными словами, речь идет о выделении тренда. Это можно сделать различными способами, основными из которых являются простой динамический анализ и анализ с помощью авторегрессионых зависимостей.

Вторая ситуация - 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.

Третья ситуация - наличие пространственно-временной совокупности - имеет место в том случае, когда: а) ряды динамики недостаточны по своей длине для построения статистически значимых прогнозов; б) 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.

Детерминированные методы , предполагающие 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 от реализации, оборачиваемости активов, степени финансовой зависимости и других, можно рассчитать прогнозное значение одного из основных показателей эффективности - коэффициента рентабельности собственного капитала.

Другим весьма наглядным примером служит форма отчета о прибылях и убытках, представляющая собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации, уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.).

Здесь нельзя не упомянуть об еще одной группе методов, основаных на построении динамических имитационых моделей предприятия. В такие модели включаются данные о планируемых закупках материалов и комплектующих, объемах производства и сбыта, структуре издержек, инвестиционной активности предприятия, налоговом окружении и т.д. Обработка этой информации в рамках единой финансовой модели позволяет оценить прогнозное финансовое состояние компании с очень высокой степенью точности. Реально такого рода модели можно строить только с использованием персональных компьютеров, позволяющих быстро производить огромный объем необходимых вычислений. Однако эти методы не являются предметом настоящей работы, поскольку должны иметь под собой гораздо более широкое информационное обеспечение, чем бухгалтерская отчетность предприятия, что делает невозможным их применение внешними аналитиками.

Формализованные модели прогнозирования финансового состояния предприятия подвергаются критике по двум основным моментам: (а) в ходе моделирования могут, а фактически и должны быть разработаны несколько вариантов прогнозов, причем формализованными критериями невозможно определить, какой из них лучше; (б) любая финансовая модель лишь упрощенно выражает взаимосвязи между экономическими показателями. На самом деле оба эти тезиса вряд ли имеют негативный оттенок; они лишь указывают аналитику на существующие ограничения любого метода прогнозирования, о которых необходимо помнить при использовании результатов прогноза.

Обзор базовых методов прогнозирования

Простой динамический анализ

Каждое значение временного ряда может состоять из следующих составляющих: тренда, циклических, сезонных и случайных колебаний. Метод простого динамического анализа используется для определения тренда имеющегося временного ряда. Данную составляющую можно рассматривать в качестве общей направленности изменений значений ряда или основной тенденции ряда. Циклическими называются колебания относительно линии тренда для периодов свыше одного года. Такие колебания в рядах финансовых и экономических показателей часто соответствуют циклам деловой активности: резкому спаду, оживлению, бурному росту и застою. Сезонными колебаниями называются периодические изменения значений ряда на протяжении года. Их можно вычленить после анализа тренда и циклических колебаний. Наконец, случайные колебания выявляются путем снятия тренда, циклических и сезонных колебаний для данного значения. Остающаяся после этого величина и есть беспорядочное отклонение, которое необходимо учитывать при определении вероятной точности принятой модели прогнозирования.

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:

где t - порядковый номер периода.

Параметры уравнения регрессии (a, b ) находятся, как правило, методом наименьших квадратов. Существуют также другие критерии адекватности (функции потерь), например метод наименьших модулей или метод минимакса. Подставляя в формулу (1) нужное значение t , можно рассчитать требуемый прогноз.

Авторегрессионые зависимости

В основу этого метода заложена достаточно очевидная предпосылка о том, что экономические процессы имеют определенную специфику. Они отличаются, во-первых, взаимозависимостью и, во-вторых, определенной инерционностью. Последняя означает, что значение практически любого экономического показателя в момент времени t зависит определенным образом от состояния этого показателя в предыдущих периодах (в данном случае мы абстрагируемся от влияния других факторов), т.е. значения прогнозируемого показателя в прошлых периодах должны рассматриваться как факторные признаки. Уравнение авторегрессионой зависимости в наиболее общей форме имеет вид:

где Y t - прогнозируемое значение показателя Y в момент времени t ;
Y t-i - значение показателя Y в момент времени (t-i) ;
A i - i -й коэффициент регрессии.

Достаточно точные прогнозные значения могут быть получены уже при k = 1. На практике также нередко используют модификацию уравнения (2), вводя в него в качестве фактора период времени t , то есть объединяя методы авторегрессии и простого динамического анализа. В этом случае уравнение регрессии будет иметь вид:

где j - длина ряда динамики показателя Y , уменьшенная на единицу.

Для характеристики адекватности уравнения авторегрессионой зависимости можно использовать величину среднего относительного линейного отклонения:

где Y * i - расчетная величина показателя Y в момент времени i ;
Y i - фактическая величина показателя Y в момент времени i .

Если e < 0,15 , считается, что уравнение авторегрессии может использоваться при определении тренда временного ряда экономического показателя в прогнозных целях. Ввиду простоты расчета критерий e достаточно часто применяется при построении регрессионных моделей.

Многофакторный регрессионный анализ

Метод применяется для построения прогноза какого-либо показателя с учетом существующих связей между ним и другими показателями. Сначала в результате качественного анализа выделяется k факторов (X 1 , X 2 ,..., X k ) , влияющих, по мнению аналитика, на изменение прогнозируемого показателя Y , и строится чаще всего линейная регрессионная зависимость типа

где A i - коэффициенты регрессии, i = 1,2,...,k .

Значения коэффициентов регрессии (A 0 , A 1 , A 2 ,..., A k ) определяются в результате сложных математических вычислений, которые обычно проводятся с помощью стандартных статистических компьютерных программ.

Определяющее значение при использовании данного метода имеет нахождение правильного набора взаимосвязанных признаков, направления причинно-следственной связи между ними и вида этой связи, которая не всегда линейна. Влияние этих элементов на точность прогноза будет рассмотрено ниже.

Прогнозирование на основе пропорциональных зависимостей

Основой для разработки метода пропорциональных зависимостей показателей послужили две основные характеристики любой экономической системы - взаимосвязь и инерционность.

Одной из очевидных особенностей действующей коммерческой организации как системы является естественным образом согласованное взаимодействие ее отдельных элементов (как качественных, так и поддающихся количественному измерению). Это означает, что многие показатели, даже не будучи связанными между собой формализованными алгоритмами, тем не менее изменяются в динамике согласованно. Очевидно, что если некая система находится в состоянии равновесия, то отдельные ее элементы не могут действовать хаотично, по крайней мере вариабельность действий имеет определенные ограничения.

Вторая характеристика - инерционность - в приложении к деятельности компании также достаточно очевидна. Смысл ее состоит в том, что в стабильно работающей компании с устоявшимися технологическими процессами и коммерческими связями не может быть резких "всплесков" в отношении ключевых количественных характеристик. Так, если доля себестоимости продукции в общей выручке составила в отчетном периоде 70%, как правило, нет основания полагать, что в следующем периоде значение этого показателя существенно изменится.

Метод пропорциональных зависимостей показателей 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 базовому показателю с помощью простейших пропорциональных зависимостей. В качестве базового показателя чаще всего используется либо выручка от реализации, либо себестоимость реализованной (произведенной) продукции.

Последовательность процедур данного метода такова:

Идентифицируется базовый показатель B (например, выручка от реализации).

Определяются производные показатели, прогнозирование которых представляет интерес (в частности, к ним могут относиться показатели бухгалтерской отчетности в той или иной номенклатуре статей, поскольку именно отчетность представляет собой формализованную модель, дающую достаточно объективное представление об экономическом потенциале компании). Как правило, необходимость и целесообразность выделения того или иного производного показателя определяются его значимостью в отчетности.

Для каждого производного показателя P устанавливается вид его зависимости от базового показателя: P=f(B) . Чаще всего выбирается линейный вид этой зависимости.

При разработке прогнозной отчетности прежде всего составляется прогнозный вариант отчета о прибылях и убытках, поскольку в этом случае рассчитывается прибыль, являющаяся одним из исходных показателей для разрабатываемого баланса.

При прогнозировании баланса рассчитывают прежде всего ожидаемые значения его активных статей. Что касается пассивных статей, то работа с ними завершается с помощью метода балансовой увязки показателей, а именно, чаще всего выявляется потребность во внешних источниках финансирования.

Собственно прогнозирование осуществляется в ходе имитационного моделирования, когда при расчетах варьируют темпами изменения базового показателя и независимых факторов, а его результатом является построение нескольких вариантов прогнозной отчетности. Выбор наилучшего из них и использование в дальнейшем в качестве ориентира делаются уже с помощью неформализованных критериев.

Балансовая модель прогноза экономического потенциала предприятия

Суть данного метода ясна уже из его названия. Баланс предприятия может быть описан различными балансовыми уравнениями, отражающими взаимосвязь между различными активами и пассивами предприятия. Простейшим из них является основное балансовое уравнение, которое имеет вид:

A = E + L

где А - активы, Е - собственный капитал, L - обязательства предприятия.

Левая часть уравнения отражает материальные и финансовые ресурсы предприятия, правая часть - источники их образования. Прогнозируемое изменение ресурсного потенциала должно сопровождаться: а) неизбежным соответствующим изменением источников средств; б) возможными изменениями в их соотношении. Поскольку модель (7) аддитивна, такая же взаимосвязь будет между показателями прироста:

На практике прогнозирование осуществляется путем использования более сложных балансовых уравнений и сочетания данного метода с другими методами прогнозирования.

Аналитические формы отчетности

Проведение анализа непосредственно по данным российской бухгалтерской отчетности - дело довольно трудоемкое, так как слишком большое количество расчетных показателей не позволяет выделить главные тенденции в финансовом состоянии организации. Еще более неэффективным представляется прогнозирование форм бухгалтерской отчетности в их типовой номенклатуре статей. В связи с этим возникает необходимость перед проведением анализа уплотнить исходные формы отчетности путем агрегирования однородных по составу балансовых статей для получения сравнительного аналитического баланса (баланса-нетто), а также аналитического отчета о прибылях и убытках.

Кроме того, российская отчетность не удовлетворяет требованию временной сопоставимости данных, так как структура отчетных форм неоднократно менялась. Данное требование к отчетности чрезвычайно важно, так как все рассчитанные по ее данным аналитические показатели будут бесполезны, если не будет возможно их сравнение в динамике. И, конечно же, в этом случае будет невозможно спрогнозировать финансовое состояние предприятия даже на ближайшую перспективу. В свете вышесказанного становится ясным, что анализ и прогнозирование, базирующиеся на российской бухгалтерской отчетности, становятся возможными только после приведения данных за разные годы к какому-то единому аналитическому виду. При этом преобразование исходных форм бухгалтерской отчетности в аналитические формы единого вида можно рассматривать как необходимый первый шаг предварительного этапа, предшествующего проведению анализа и прогнозирования финансового состояния предприятия.

Структура аналитических форм отчетности, степень агрегирования статей и перечень процедур ее формирования определяются аналитиком и зависят от целей анализа. Следует иметь в виду, что уровень агрегирования данных определяет степень аналитичности отчетности. Причем связь здесь обратно пропорциональна: чем выше уровень агрегирования, тем меньше пригодны для анализа отчетные формы.

Структура аналитических форм отчетности, используемых в описанном ниже комбинированном методе прогнозирования, приведена в приложении 1. При трансформации в сравнительный аналитический баланс исходный баланс был уплотнен, т.е. представлен в виде агрегированного сравнительного аналитического баланса, в котором информация отдельных однородных статей бухгалтерского баланса объединена в группы. Основой группировки статей актива баланса являлась степень их ликвидности и материально-вещественной формы, для пассива - отнесение к собственным и заемным источникам формирования имущества, а в рамках последнего - срочность возврата.

Первой строкой актива аналитического баланса является строка "Внеоборотные активы", получаемая как итог первого раздела бухгалтерского баланса. Вторая часть - "Текущие активы" состоит из статей раздела "Оборотные активы" бухгалтерского баланса, сгруппированных по степени их ликвидности в три группы: наиболее ликвидные активы, быстрореализуемые активы и медленнореализуемые активы. Медленнореализуемые активы, в свою очередь, делятся на запасы и прочие медленнореализуемые активы. Пассив аналитического баланса состоит, во-первых, из собственного капитала, определяемого как итог четвертого раздела бухгалтерского баланса "Капитал и резервы". Кроме того, в пассивной части баланса представлены кредиты и займы, делящиеся на краткосрочные (срок погашения в течение 12 месяцев) и долгосрочные (подлежащие погашению более чем через 12 месяцев). При этом по строке "Долгосрочные кредиты и займы" отражались также и прочие долгосрочные пассивы. Последняя строка аналитического баланса "Кредиторская задолженность" содержит в себе величины кредиторской задолженности и прочих краткосрочных пассивов из исходной Формы №1.

Используемый в работе аналитический отчет о прибылях и убытках состоит из двух строк - "Выручка от реализации" и "Чистая прибыль". Это первая и последняя строки из формы №2 бухгалтерской отчетности. Таким образом, аналитический отчет включает в себя только исходный фактор (выручка) и результативный показатель (чистая прибыль), в отличие от бухгалтерского отчета, содержащего и все промежуточные факторы, влияющие на определение результата.

Еще раз подчеркнем, что используемый вид аналитической отчетности был выбран не случайно, а определялся необходимостью, с одной стороны, иметь возможность полностью рассчитать по ее данным все основные показатели финансового состояния предприятия, а с другой - эффективно использовать эти формы при прогнозных расчетах комбинированным методом.

При проведении расчетов аналитические формы отчетности получались из бухгалтерских форм с применением персональной ЭВМ. Для этих целей использовался программный продукт Audit Expert компании Про-Инвест-ИТ. Реализованный в этом продукте сценарный подход позволил автоматически привести данные за различные периоды к единой описанной выше аналитической форме. Также с помощью Audit Expert на основании полученных аналитических форм отчетности рассчитывалась система показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия, а именно показатели ликвидности и платежеспособности, устойчивости, рентабельности и деловой активности предприятия.

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. Это обусловлено наличием у каждого отдельного базового метода недостатков и ограничений, которые нейтрализуются при их комплексном использовании. Базовые методы в составе комбинированных взаимодополняют друг друга. Зачастую один из них рассматривается как инструмент дополнительного контроля результатов, полученных другими методами.

Комбинированный метод, исследуемый в данной работе, по приведенной классификации относится к методам, прогнозирующим формы отчетности (в укрупненной номенклатуре статей). В прогнозировании учитывается не только индивидуальная динамика статей, но и взаимосвязь между отдельными статьями как внутри одной формы отчетности, так и между различными формами. На рисунке 1 показана связь данного метода с базовыми. В качестве результата прогнозирования получают баланс и отчет о прибылях и убытках в предстоящем периоде в укрупненной номенклатуре статей, описанные в предыдущем параграфе и приведенные в Приложении 1.

ВА - внеоборотные активы; ТА - текущие активы; СК - собственный капитал; КЗ - величина кредиторской задолженности; Т ТА - длительность оборота текущих активов; Т КЗ - средний срок погашения кредиторской задолженности; В - выручка от реализации; П - прибыль, остающаяся в распоряжении организации; n - последний отчетный период; n+1 - прогнозируемый период.

Составление прогнозной отчетности начинают с определения ожидаемой величины собственного капитала. Уставный, добавочный и резервный капиталы обычно меняются редко (если только в прогнозируемом периоде не планируется осуществить очередную эмиссию акций), поэтому в прогнозный баланс их можно включить той же суммой, что и в последнем отчетном балансе. Таким образом, основным элементом, за счет которого изменяется сумма собственного капитала, является прибыль, остающаяся в распоряжении организации. Размер прибыли можно рассчитать по методу пропорциональных зависимостей, исходя из величины коэффициента рентабельности продаж Р П в будущем периоде, который равен отношению прибыли к выручке от реализации:

Р П = П / В (9)

Прогнозная величина данного показателя, а также выручки от реализации определяются методом авторегрессии на основании их индивидуальной динамики в предыдущих периодах. Здесь следует заметить, что гораздо более надежный прогноз величины выручки от реализации может быть получен экспертными оценками специалистов предприятия, базирующимися на прошлых объемах продаж, рыночной конъюнктуре, производственных мощностях, ценовой политике и т. д. Однако, такого рода оценки, как правило, недоступны внешнему аналитику, имеющему в своем распоряжении только публичную отчетность предприятия. Итак, величина собственного капитала в будущем периоде определяется, как его величина в последнем отчетном периоде, увеличенная на величину прогнозируемой прибыли (детерминированный факторный метод):

П СОК = СК - ВА (11)

Уравнение (11) является частным случаем балансового уравнения, поскольку отражает равенство между собственным капиталом, как источником формирования средств, и теми видами активов, на формирование которых он направляется. Таким образом, фактически здесь используется балансовый метод прогнозирования. Величина внеобортных активов в прогнозном периоде определяется с помощью метода авторегрессии.

Следующим шагом будет определение величины кредиторской задолженности в прогнозном периоде КЗ n+1 , которая связана с величиной П СОК. Действительно, кредиторская задолженность является кредитом поставщиков предприятию и, поэтому, должна рассматриваться как источник финансирования. Вследствие разрыва в сроках погашения кредиторской задолженности и оборота оборотного капитала, возникает потребность в дополнительном финансировании, то есть П СОК. Определим вид зависимости между величинами КЗ и П СОК.

Если заемные средства в виде кредиторской задолженности предоставляются на срок, более короткий, чем длительность производственно-коммерческого цикла, то платежи по обязательствам могут осуществляться лишь при условии, что предприятие располагает достаточным собственным оборотным капиталом. Величина потребности в этом источнике финансирования определяется временем между окончанием использования кредита поставщиков и окончанием производственно-коммерческого цикла (периода оборота текущих активов) (Т ТА - Т КЗ), а также величиной предстоящих платежей в единицу времени П/Д:

П СОК = (Т ТА - Т КЗ)*П / Д (12)

С другой стороны, для оборачиваемости кредиторской задолженности, по определению имеем:

Об КЗ = П / КЗ (13),

где П - сумма платежей кредиторам.

Тогда средний срок погашения задолженности будет равен:

Т КЗ = Д/ Об КЗ = КЗ*Д / П (14),

Исключая из формул (12) и (14) величину П / Д, имеем:

П СОК = КЗ n+1 *(Т ТА - Т КЗ)/ Т КЗ (15)

Таким образом, потребность в собственном оборотном капитале определяется величиной кредиторской задолженности, длительностью оборота капитала, вложенного в текущие активы, а также сроком погашения кредиторской задолженности. Величина П СОК сокращается при уменьшении периода оборота текущих активов. В случае, когда Т ТА < Т КЗ, выражение в скобках формулы дает отрицательный результат, что означает отсутствие потребности в собственном капитале для формирования оборотных средств. В данном случае все текущие пассивы представлены только задолженностью кредиторам.

Из формулы (15) для величины кредиторской задолженности получим:

КЗ n+1 = П СОК * Т КЗ / (Т ТА - Т КЗ) (16)

Рассчитаная по этой формуле величина будет максимально возможной величиной кредиторской задолженности, рассчитанной в предположении, что вся потребность предприятия в финансировании удовлетворяется за счет собственного капитала. Таким образом, величина кредиторской задолженности прогнозируется детерминированным факторным методом с помощью функциональной зависимости (16). Величина П СОК, входящая в формулу (16), была определена нами ранее. Длительность оборота текущих активов в прогнозном периоде Т ТА определяется методом авторегрессии, позволяющим выделить основную тенденцию изменения данного показателя на предприятии. Для определения величины срока погашения кредиторской задолженности Т КЗ предположим, что в предстоящем периоде характер расчетов с поставщиками не изменится. Тогда можно положить значение Т КЗ в прогнозном периоде равным его значению в последнем отчетном периоде:

Т КЗ (n+1) = Т КЗ (n) (17)

Перед определением окончательной величины кредиторской задолженности для включения в прогнозный баланс, необходимо рассчитать значение величины текущих активов ТА(n+1). Для этого воспользуемся уже рассчитанным выше значением длительности оборота текущих активов Т ТА. Для оборачиваемости текущих активов, по определению, имеем:

Об ТА = В / <ТА> (18),

где <ТА> обозначает среднюю за отчетный период величину текущих активов.

Тогда длительность оборота текущих активов будет равна:

Т ТА = Д/ Об ТА = <ТА>*Д / В (19),

где Д - длительность отчетного периода.

С другой стороны:

<ТА> = (ТА(n) + ТА(n+1))/2 (20)

Из (19) и (20) имеем:

ТА(n+1) = 2* В*Т ТА / Д - ТА(n) (21)

Подставляя уже известные нам величины в правую часть формулы (21), мы определим прогнозную величину текущих активов ТА(n+1) (детерминированный метод).

Итак, для окончательного построения прогнозных форм отчетности в укрупненной номенклатуре статей нам осталось определить величины кредиторской задолженности и кредитов в пассиве баланса. Это делается по следующей схеме. Определяем величину валюты баланса как сумму величин текущих и внеоборотных активов. Затем рассматриваем определенную нами ранее по формуле (16) максимальную величину кредиторской задолженности КЗ n+1 . В зависимости от ее величины, прогнозирование завершается одним из двух вариантов:

Если сумма КЗ n+1 и величины собственного капитала превышает валюту баланса, то величина кредиторской задолженности уменьшается и принимается равной разности между валютой баланса и величиной собственного капитала. В этом случае предприятию достаточно собственных источников финансирования, поэтому в строке "Кредиты и займы" ставим нуль. Здесь нами снова используется базовый балансовый метод увязки показателей, являющийся составной частью описываемого комбинированного метода.

Если же собственных источников недостаточно для удовлетворения потребности в финансировании (сумма КЗ n+1 и величины собственного капитала меньше валюты баланса), то погашние обязательств перед кредиторами возможно лишь при условии привлечения дополнительных финансовых ресурсов - кредитов банка. Это отразится на длительности производственно-коммерческого цикла. Замедлится оборачиваемость средств из-за роста себестоимости, в которую теперь будут входить и банковские проценты за пользование кредитом. Это приведет к увеличению разрыва между сроком оборота текущих активов и периодом погашения кредиторской задолженности. Следовательно, увеличится совокупная потребность в финансировании П Ф, представленном собственным капиталом и банковскими кредитами. В работе (8) показано, что величина П Ф может быть определена по формуле:

П Ф = ТА*(Т ТА - Т КЗ) / ТА (22)

Значение строки "Кредиты и займы" определяется как разность между совокупной потребностью в финансировании П Ф и уже рассчитанной нами по формуле (11) величиной собственного оборотного капитала в прогнозном периоде П СОК. По строке "Кредиторская задолженность и прочие пассивы" отражается величина, доводящая суммарный пассив баланса до величины валюты баланса, определенной по активным статьям (балансовый метод).

Исследуемый в данной работе комбинированный метод - один из многих принципиально возможных для построения прогнозных форм отчетности. Очевидно, что выводы по сравнению между собой различных методов финансового прогнозирования следует делать на основе сравнения точности получаемых прогнозов. Теоретические вопросы, связанные с определением точности прогнозных моделей, рассматриваются в следующем параграфе.

Точность прогнозов

Основными критериями при оценке эффективности модели, используемой в прогнозировании, служат точность прогноза и полнота представления будущего финансового состояния предприятия. С точки зрения полноты, безусловно наилучшими являются методы, позволяющие построить прогнозные формы отчетности. В этом случае будущее состояние предприятия можно проанализировать не менее детально, чем его настоящее положение. Вопрос с точностью прогноза несколько более сложен и требует более пристального внимания. Точность или ошибка прогноза - это разница между прогнозным и фактическим значениями. В каждой конкретной модели эта величина зависит от ряда факторов.

Чрезвычайно важную роль играют исторические данные, используемые при выработке модели прогнозирования. В идеале желательно иметь большое количество данных за значительный период времени. Кроме того, используемые данные должны быть "типичными" с точки зрения ситуации. Стохастические методы прогнозирования, использующие аппарат математической статистики, предъявляют к историческим данным вполне конкретные требования, в случае невыполнения которых не может быть гарантирована точность прогнозирования. Данные должны быть достоверны, сопоставимы, достаточно представительны для проявления закономерности, однородны и устойчивы.

Точность прогноза однозначно 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. Основным элементом в любой модели прогнозирования является тренд или линия основной тенденции изменения ряда. В большинстве моделей предполагается, что тренд является линейным, однако такое предположение не всегда закономерно и может отрицательно повлиять на точность прогноза. На точность прогноза также влияет используемый метод отделения от тренда сезонных колебаний - сложения или умножения. При использовании методов регрессии крайне важно правильно выделить причинно-следственные связи между различными факторами и заложить эти соотношения в модель.

Важно помнить, что ошибки прогноза строк отчетности и ошибки определения по ним результативных показателей (финансовых коэффициентов) в большинстве случаев не совпадают. Действительно, пусть какой-либо коэффициент F определяется следующим образом:

F = (x + y) / z (23),

где x, y, z - некоторые строки бухгалтерского или аналитического баланса.

Это достаточно типичный вид для финансовых показателей. И пусть абсолютные ошибки прогноза строк составляют соответственно dx, dy, dz. Тогда абсолютная ошибка прогноза F будет равна:

То есть, если, например, точность прогноза каждой из строк x, y и z составила 10%, то, положив x=y, из формулы (25) получим точность определения F:

Таким образом, точность прогноза финансовых коэффициентов в методах, основывающихся на построении прогнозной отчетности, всегда ниже точности, с которой определяются сами прогнозные значения строк отчетности. Поэтому, если аналитик, как это и должно быть, имеет определенные требования к точности определения финансовых коэффициентов, то должен быть выбран метод, обеспечивающий еще более высокую точность прогноза строк отчетности.

Прежде чем использовать модель для составления реальных прогнозов, ее необходимо проверить на объективность, с тем чтобы обеспечить точность прогнозов. Этого можно достичь двумя разными путями:

Результаты, полученные с помощью модели, сравниваются с фактическими значениями через какой-то промежуток времени, когда те появляются. Недостаток такого подхода состоит в том, что проверка "беспристрастности" модели может занять много времени, так как по-настоящему проверить модель можно только на продолжительном временном отрезке.

Модель строится исходя из усеченного набора имеющихся исторических данных. Оставшиеся данные можно использовать для сравнения с прогнозными показателями, полученными с помощью этой модели. Такого рода проверка более реалистична, так как она фактически моделирует прогнозную ситуацию. Недостаток этого метода состоит в том, что самые последние, а следовательно, и наиболее значимые показатели исключены из процесса формирования исходной модели.

В свете вышесказанного относительно проверки модели становится ясным, что для того, чтобы уменьшить ожидаемые ошибки, придется вносить изменения в уже существующую модель. Такие изменения вносятся на протяжении всего периода применения модели в реальной жизни. Непрерывное внесение изменений возможно в том, что касается тренда, сезонных и циклических колебаний, а также любого используемого причинно-следственного соотношения. Эти изменения затем проверяются с помощью уже описанных методов. Таким образом, процесс оформления модели включает в себя несколько этапов: сбор данных, выработку исходной модели, проверку, уточнение - и опять все сначала на основе непрерывного сбора дополнительных данных с целью обеспечения надежности модели в качестве источника прогнозной информации о финансовом положении предприятия.

При разработке любой из моделей прогнозирования предполагается, что ситуация в будущем не будет сильно отличаться от настоящей. Другими словами, считается, что все значимые факторы либо учтены в модели прогнозирования, либо неизменны в течение всего периода времени, на котором она используется. Однако модель - это всегда огрубление реальной ситуации путем отбора из бесконечного количества действующих факторов ограниченного числа тех из них, которые считаются наиболее важными исходя из конкретных целей анализа. Точность и эффективность построенной модели будут напрямую зависеть от правильности о обоснованности такого отбора. При использовании модели для прогнозирования следует помнить о существовании факторов, сознательно или несознательно не включенных в нее, которые тем не менее оказывают влияние на состояние предприятия в будущем.

Литература

О бухгалтерском учете. Федеральный закон Российской Федерации от 21 ноября 1996 года №129-ФЗ (в редакции Федерального закона от 23 июля 1998 года №123-ФЗ).

О годовой бухгалтерской отчетности организаций. Приказ Министерства финансов Российской Федерации от 12 ноября 1996 года №97.

Положение по бухгалтерскому учету "Бухгалтерская отчетность организации" (ПБУ 4/99). Приказ Министерства финансов Российской Федерации от 6 июля 1999 года №43н.

М.И.Баканов, А.Д.Шеремет "Теория экономического анализа". Москва, "Финансы и статистика", 1998 г.

В.В.Ковалев "Введение в финансовый менеджмент". Москва, "Финансы и статистика", 1999 г.

В.В.Ковалев "Финансовый анализ". Москва, "Финансы и статистика", 1999 г.

А.И.Ковалев, В.П.Привалов "Анализ финансового состояния предприятия". Москва, "Центр экономики и маркетинга", 1997 г.

Л.В.Донцова, Н.А.Никифорова "Комплексный анализ бухгалтерской отчетности". Москва, "Дело и Сервис", 1999 г.

О.В.Ефимова "Финансовый анализ". Москва, "Бухгалтерский учет", 1998 г.

В.Г.Артеменко, М.В.Беллендир "Финансовый анализ". Москва, "ДИС", 1997 г.

Р.Томас "Количественные методы анализа хозяйственной деятельности". Москва, "Дело и Сервис", 1999 г.

А.М.Дубров, В.С.Мхитарян, Л.И.Трошин "Многомерные статистические методы". Москва, "Финансы и статистика", 1998 г.

Приложение 1. Аналитические формы отчетности

Аналитический баланс

Внеоборотные активы

Текущие активы, в том числе:

Наиболее ликвидные активы - А1

Быстрореализуемые активы - А2

Медленнореализуемые активы - А3, в том числе:

Прочие медленнореализуемые активы

Собственный капитал

Кредиты и займы, в том числе:

Краткосрочные - П2

Долгосрочные - П3

Кредиторская задолженность - П1

Аналитический отчет о прибылях и убытках

| Загрузок: 292

Аннотация:

JEL-классификация:

На Западе около 50% крупных и 18% мелких и средних фирм ориентируются на формализованные количественные методы в управлении финансовыми ресурсами и анализе финансового состояния предприятия (ФСП). Ниже (рис. 1) приведена классификация количественных методов прогнозирования.

Рис.1. Основные методы прогнозирования.

Прогнозирование ФСП базируется на изучении финансово-хозяйственной деятельности в прошедшем периоде и изменении внешних и внутренних условий хозяйствования в будущем. Прогноз ФСП может быть представлен в виде двух направлений:

1) прогноз одного или нескольких отдельных показателей, представляющих наибольший интерес и значимость для аналитика, например: выручка от продаж, прибыль, себестоимость продукции и т.д.;

2) прогноз в форме таблиц отчетности предприятия в типовой или укрупненной номенклатуре статей. На основании анализа данных прошлых периодов прогнозируется каждая статья баланса и отчета о прибылях и убытках. Огромное преимущество этой формы состоит в том, что полученный прогноз позволяет всесторонне проанализировать ФСП. Аналитик получает максимум информации, которую он может использовать для различных целей, например, для исчисления допустимых темпов наращивания производственной деятельности, необходимого объема дополнительных ресурсов из внешних источников, расчета любых финансовых коэффициентов и т. д.

Второе направление, в свою очередь, подразделяется на подход, в котором каждая статья баланса и отчета о прибылях и убытках прогнозируется отдельно, исходя из ее индивидуальной динамики, и подход, учитывающий существующую взаимосвязь между отдельными статьями как в пределах одной формы отчетности, так и из разных форм. Действительно, различные строки отчетности должны изменяться в динамике согласованно, так как они характеризуют одну и ту же экономическую систему.

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:

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.

В основу метода авторегрессионы х зависимостей заложена достаточно очевидная предпосылка о том, что экономические процессы отличаются взаимозависимостью и определенной инерционностью. Последняя означает, что значение практически любого экономического показателя в момент времени t зависит определенным образом от состояния этого показателя в предыдущих периодах. Уравнение авторегрессионой зависимости в наиболее общей форме имеет вид:

где Y t - прогнозируемое значение показателя Y в момент времени t ;

Y t-i - значение показателя Y в момент времени (t-i) ;

A i - i -й коэффициент регрессии.

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 (X 1 , X 2 ,..., X k) , влияющих, по мнению аналитика, на изменение прогнозируемого показателя Y , и строится, как правило, линейная регрессионная зависимость типа:

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

Значения коэффициентов регрессии (A 0 , A 1 , A 2 ,..., A k) 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.

Основными критериями при оценке эффективности методов прогнозирования служат точность прогноза и полнота представления будущего ФСП. С точки зрения полноты, безусловно, наилучшими являются методы, позволяющие построить прогнозные формы отчетности. В этом случае будущее состояние предприятия можно проанализировать не менее детально, чем его настоящее положение.

Полученные на основе представленных методов прогнозные значения основных статей баланса и отчета о прибылях и убытках могут быть использованы для определения будущего финансового состояния предприятия финансовыми аналитиками, рейтинговыми агентствами, кредиторами, госорганами и т.д.

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

Москва + 7 495 648 6241

Источники:

1. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 526 c. – ISBN 978-5-279-02718-7.
2. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент. – М.: Финансы и статистика, 1999. – 768 c. – ISBN 5-279-01907-0.
3. Ефимова О.В. Финансовый анализ. – М.: Бухгалтерский учет, 1998. – 208 c. – ISBN 5-85428-099-X.
4. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 350 c. – ISBN 5–279–019450–3.

Очевидным является то обстоятельство, что предпринимательство – это деятельность, связанная с вложением средств и извлечением доходов. Средства вкладываются сегодня, а доходы будут извлечены завтра. Чтобы оценить возможную величину доходов и эффективность вложений, нужно определить не только последовательность действий и рассчитать их предполагаемый результат, но и будущее состояние предприятия и внешней среды, в том числе условия сбыта продукции, поведение конкурентов. возможную структуру активов и источников их финансирования и т.п. И без этих оценок расчеты результативности вложений средств едва ли будут удовлетворять минимальным требованиям достоверности. Определение будущего состояния предприятия и его окружения на основе сложившихся тенденций и есть прогнозирование. Осознаем мы это или нет. но при принятии любых плановых или внеплановых решений. оценка их возможных последствий является обязательным управленческим действием. И лучше, чтобы это действие осуществлялось системно и корректно настолько, насколько позволяет имеющаяся информация. Оценка последствий решений и действий для предприятия с учетом сложившихся тенденций изменения внешней среды и состояния предприятия или прогнозирование отличается от планирования этих действий и решений только тем, что при планировании мы руководствуемся прежде всего целью, которую надлежит реализовать, то есть исходя из цели – планируем последовательность действий и потребные ресурсы для их осуществления. При прогнозировании же результат или возможная степень достижения целей есть вероятные последствия принятых или планируемых решений, В этом смысле прогнозирование является необходимым составным элементом планирования и управления. И успех планирования и. следовательно, управления деятельностью предприятия будет полностью определяться качеством прогнозных оценок последствий принимаемых решений.

Основные цели прогнозирования

Прогнозирование результатов деятельности предприятия и его финансового состояния осуществляется с целью:

оценки экономических и финансовых перспектив и предполагаемого финансового состояния предприятия на планируемый период в зависимости от основных возможных вариантов его производственно-сбытовой деятельности и ее финансирования,
формирования на этой основе обоснованных выводов и рекомендаций относительно выбора рациональной стратегии и тактики действий высшего руководства предприятия.

В числе стратегических и тактических решений могут быть производственно-сбытовая программа предприятия на планируемый период, планируемая структура активов, в том числе оборотных, принципиальная схема финансирования активов и деятельности предприятия на планируемый период, возможность реализовать тот или иной инвестиционный проект и т.д. То есть прогнозной оценке может быть подвергнуто принципиально любое решение об использовании финансовых средств и последствия реализации этого решения для финансового состояния предприятия.

Принимая во внимание крайне нестабильное финансовое состояние значительной части предприятий России. одной из задач финансового прогнозирования может быть оценка возможности. основные условия и сроки нормализации состояния предприятия. то есть возможности и условия его финансового оздоровления. В этом смысле финансовое прогнозирование является необходимым элементом антикризисного управления.

Финансовое позиционирование в системе управления предприятием

Прогнозирование, как уже выше отмечалось. является необходимым составным элементом управления и одним из основных условий (по мнению Р.Брейли и С.Майерса -Принципы корпоративных финансов) эффективного планирования и этим определяется его значимость в системе управления предприятием. Любому решению должны предшествовать анализ сложившейся ситуации и прогноз возможных последствий его принятия или не принятия.

Для придания процедурам анализа и прогнозирования конкретности, исключения абстрактных предположений типа “Вот если бы…” и приведения процесса принятия решения в границы принятых стратегических приоритетов представляется целесообразным в пределах каждого планового (прогнозного) периода определять нормальные параметры деятельности предприятия, то есть основные показатели его работы, считающиеся нормой. В этом случае процессы анализа и прогнозирования будут иметь основным содержанием сравнение фактических (прогнозируемых) значений параметров работы предприятия с нормальными, а процесс планирования – разработку мероприятий по приведению реального состояния предприятия к нормальному.

Методы прогнозирования

Финансовое состояние предприятия может быть достаточно корректно описано с помощью трех классических моделей: баланса доходов и расходов, баланса активов и пассивов и баланса поступлений и платежей. Эти же модели позволяют оценить результативность и эффективность деятельности предприятия. Поэтому методологической основой прогнозирования финансового состояния и результатов деятельности предприятий должны быть эти три баланса. Баланс доходов и расходов, описывающий результаты деятельности предприятия за период, баланс активов и пассивов, создающий финансовый образ предприятия и характеризующий структуру его активов и обязательств, и баланс поступлений и платежей, представляющий движение платежных средств между предприятием и его контрагентами и дающий полное представление о динамике инкассации дебиторской задолженности и финансировании всех операций предприятия за период, в совокупности формируют финансовую модель предприятия. Поэтому прогнозирование финансового состояния предприятия и результатов его деятельности и есть процесс создания вариантов финансовой модели предприятия. учитывающей любые возможные решения по формированию производственно-сбытовой программы, по реализации инвестиционных проектов, по приобретению материалов и сырья, по определению сроков предоставления коммерческих кредитов потребителей, по формированию фонда заработной платы, по покупке трех веников и т.д. и т.п.

Процесс формирования финансовой модели предприятия (и прогнозирования его состояния) имеет следующую последовательность. Первым разрабатывается баланс доходов и расходов. Прогнозируемые (планируемые) результаты деятельности предприятия за период и исходное состояние активов и обязательств являются основанием для проектирования баланса активов и пассивов. Содержание двух предыдущих балансов позволяет рассчитать (именно рассчитать!) поток поступлений и платежей за период.

Поскольку формирование трех балансов – абсолютно формализованная процедура, правила которой определены нормами бухгалтерского учета, и столь же формализованы взаимосвязи между балансами, процесс финансового прогнозирования может быть легко компьютеризован. Это позволяет достаточно быстро, в режиме реального времени, делать оценки последствии любых возможных финансовых решений.

Порядок проведения процедуры прогнозирования финансового состояния и результатов деятельности предприятия включает, во-первых. подготовку исходной информации о состоянии предприятия и подготовку плановых решении, разделенных на шесть блоков. Блок первый – исходное состояние активов и пассивов предприятия, данные финансовой отчетности. Блок второй – планируемый (прогнозируемый) объем продаж и условия реализации продукции. Это информация от службы сбыта (маркетинга). Блок третий – планируемые инвестиции и дезинвестиции во внеоборотные активы. Данная информация готовится финансовым отделом на основе предварительных (проектных) плановых решений по техническому развитию предприятия. Блок четвертый – прогнозируемые на конец периода складские запасы готовой продукции и материалов, остатки незавершенного производства, величина дебиторской задолженности и других элементов оборотных активов. Прогнозные оценки должен делать финансовый отдел после консультаций с соответствующими службами предприятия. Блок пятый – решения по изменению уставного капитала н выплате дивидендов. Блок шестой -проектные решения по финансированию деятельности предприятия на прогнозируемый период, в том числе получение и возврат долгосрочных и краткосрочных кредитов, изменения величины коммерческой кредиторской задолженности, остатки задолженности по заработной плате и платежам в бюджет и внебюджетные фонды. Кроме этого, для моделирования необходимо использовать компьютеризованный блок расчета налогов или вводить информацию о рассчитанной иными методами величине платежей, подлежащих уплате в бюджет и внебюджетные фонды в течение прогнозируемого периода. Вторым действием необходимо исходную информацию определенным образом структурировать, то есть внести в соответствующие форматы (таблицы). Далее, на основе этой структурированной информации создается финансовая модель предприятия и прогнозные балансы доходов и расходов, активов и пассивов, поступлении и платежей. Полученные балансы и есть база для принятия решении.

Период прогнозирования, варианты прогнозов

Период прогнозирования может быть принципиально любой: от месяца до пятидесяти лет. Его выбор определяется. во-первых, целями прогнозирования. то есть характером решений. которые предстоит принять с использованием прогнозных оценок, во-вторых, достоверностью исходной информации. Очевидно, что бессмысленно производить прогнозные расчеты, когда погрешность некоторых данных, например, объема продаж. превышает 15 – 20%. Такой прогноз имеет мало смысла, поскольку решения, последствия принятия которых имеют вероятность осуществления + 20%, можно принимать и без трудоемких прогнозных расчетов. В настоящих условиях России прогнозные расчеты могут дать вполне корректный результат при выборе периода прогнозирования от нескольких дней до 2 – 2.5 лет. Данный выбор обусловлен тем. что. с одной стороны, для оценки ближайших перспектив необходим краткосрочный прогноз: с другой – для рационализации выбора и оценки стратегии и тактики действии высшему руководству предприятии следует оценить его перспективы не менее чем на 2 года. поскольку в этот период окупаются вложения в более или менее эффективные инвестиционные проекты.

Для оценки влияния на финансовое состояние и результаты деятельности предприятия вероятных изменений основных факторов (продаж, затрат и др.) прогнозные расчеты целесообразно производить по нескольким вариантам с различными исходными данными (производственная программа. структура издержек производства. инвестиции и т.п.). В практике принято чаще всего оценивать будущее в трех вариантах: пессимистическом. оптимистическом и реалистическом. Это позволяет руководителях! предприятии быть готовыми как к неожиданным неприятностям. так и к счастью по случаю.

О порядке формирования исходных данных для прогнозирования, основных допущениях, целесообразных при проведении прогнозных расчетов. технике проведения расчетов и методах интерпретации результатов мы планируем рассказать в следующих статьях этого цикла.

Финансовое прогнозирование

МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ*

С. И. КРЫЛОВ,

доктор экономических наук, профессор кафедры бухгалтерского учета и аудита

E-mail: zali6770@yandex. ru О. Е. РЕШЕТНИКОВА, старший преподаватель кафедры бухгалтерского учета и аудита

E-mail: buhfinuchet@mail. ru Уральский государственный технический университет - УПИ имени первого Президента России Б. Н. Ельцина

Авторами рассмотрена совокупность финансовых показателей, комплексно оценивающих финансовое состояние промышленного предприятия. Охарактеризована разработанная авторами методика анализа и прогнозирования финансового состояния промышленного предприятия, позволяющая определить пути улучшения его финансового состояния и повышения инвестиционной привлекательности. Кратко описана построенная на основе этой методики аналитическая экономико-математическая модель и определены возможности ее компьютеризации.

Ключевые слова: финансовое состояние, промышленное предприятие, анализ, прогнозирование.

В современных условиях транзитивной экономики, сложившихся в России и отягощенных последствиями мирового финансово-экономического кризиса, многие промышленные предприятия испытывают финансовые затруднения той или иной степени тяжести, что не может не оказывать негативного влияния на общеэкономическую ситу-

* Статья предоставлена Информационным центром Издательского дома «Финансы и кредит» при Уральском государственном техническом университете - УПИ имени первого Президента России Б. Н. Ельцина.

ацию в нашей стране, ведя к снижению жизненного уровня населения.

В этой ситуации заблаговременное выявление финансовых затруднений, их диагностика имеют решающее значение для руководства промышленных предприятий. Чем раньше выявлены финансовые проблемы в хозяйственной деятельности, тем зачастую более безболезненными и действенными оказываются меры, принимаемые для их преодоления.

Необходимо также учитывать, что значительная часть отечественных промышленных предприятий не только испытывает финансовые затруднения, но и нуждается в инвестициях в силу высокой степени морального и физического износа производственного оборудования. Поэтому необходимо не только разработать комплекс мероприятий, направленных на преодоление финансовых затруднений, но и впоследствии обеспечить повышение привлекательности этих предприятий для потенциальных инвесторов.

В целом же как преодоление финансовых затруднений, так и повышение инвестиционной привлекательности промышленных предприятий являются двумя сторонами одной важной задачи - улучшения финансового состояния.

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА

проблемы и решения

Для принятия наиболее эффективных управленческих решений, направленных на улучшение финансового состояния промышленного предприятия, необходима соответствующая информационная база. В этом качестве должны выступать результаты комплексного анализа и прогнозирования финансового состояния предприятия, позволяющие определить пути его улучшения. При этом комплексный анализ финансового состояния промышленных предприятий должен учитывать их отраслевую специфику как с позиции отбора показателей финансового состояния (финансовых коэффициентов), так и с позиции разработки нормативной базы отобранных показателей. Особое внимание в ходе анализа необходимо обратить на оценку производственного потенциала того или иного промышленного предприятия и эффективность его использования.

Комплексную оценку финансового состояния промышленного предприятия посредством расчета его рейтинга экспертно-балльным методом;

Целевое прогнозирование финансового состояния промышленного предприятия, направленное на его улучшение (при необходимости);

Разработку мероприятий, обеспечивающих улучшение финансового состояния промышленного предприятия (при необходимости). Для комплексной оценки финансового состояния промышленного предприятия была сформирована система из четырех основных групп коэффициентов: имущественное положение, финансовая устойчивость, платежеспособность и ликвидность, деловая активность (табл. 1).

Как видно из табл. 1, для оценки имущественного положения промышленного предприятия авторами были отобраны пять финансовых коэффициентов:

Доля оборотных активов в имуществе;

Доля денежных средств в оборотных активах;

Доля дебиторской задолженности в оборотных активах;

Доля долгосрочных финансовых вложений и незавершенного строительства во внеоборотных активах;

Доля реальных активов в имуществе.

Числитель Знаменатель

Доля оборотных активов в имуществе Оборотные активы Валюта баланса

Доля денежных средств в оборотных активах Денежные средства Оборотные активы

Доля дебиторской задолженности в оборотных активах Дебиторская задолженность Оборотные активы

Доля долгосрочных финансовых вложений и незавершенного строительства во внеоборотных активах Долгосрочные финансовые вложения + незавершенное строительство Внеоборотные активы

Доля реальных активов в имуществе Реальные активы (нематериальные активы + основные средства + производственные запасы + незавершенное производство) Валюта баланса

Коэффициент финансовой независимости Собственный капитал Валюта баланса

Коэффициент структуры заемного капитала Долгосрочные обязательства Заемный капитал

Коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными средствами Собственный оборотный капитал (собственный капитал - внеоборотные активы) Оборотные активы

Коэффициент обеспеченности запасов собственными оборотными средствами и долгосрочными кредитами и займами Собственный оборотный капитал +долго-срочные кредиты и займы Запасы

Коэффициент инвестирования Собственный капитал Внеоборотные активы

Коэффициент структуры долгосрочных вложений Собственный капитал + долгосрочные кредиты и займы Реальные активы

Коэффициент текущей ликвидности Оборотные активы Краткосрочные обязательства

Таблица 1

Основные показатели оценки финансового состояния промышленного предприятия

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА

проблемы и решения

Окончание табл. 1

Наименование финансового коэффициента Расчетная формула

Числитель Знаменатель

Коэффициент быстрой ликвидности Денежные средства + краткосрочные финансовые вложения + краткосрочная дебиторская задолженность Краткосрочные обязательства

Коэффициент абсолютной ликвидности Денежные средства Краткосрочные обязательства

Показатели деловой активности

Коэффициент оборачиваемости оборотных активов Выручка (нетто) от продаж Оборотные активы

Коэффициент отдачи активов Выручка (нетто) от продаж Средняя сумма всех активов

Рентабельность продаж Прибыль от продаж Выручка (нетто) от продаж

Рентабельность активов Чистая прибыль Средняя сумма всех активов

Рентабельность реальных активов Прибыль от продаж Средняя сумма реальных активов

Рентабельность инвестированного капитала Чистая прибыль Средняя сумма инвестированного капитала (долгосрочных обязательств и собственного капитала)

Коэффициент дивидендного выхода Дивиденд на обыкновенную акцию Прибыль на обыкновенную акцию

Рентабельность обыкновенной акции Дивиденд на обыкновенную акцию Рыночная цена обыкновенной акции

Доля оборотных активов в имуществе характеризует степень мобильности имущества промышленного предприятия и показывает удельный вес оборотных активов в его имуществе.

Доля денежных средств в оборотных активах характеризует степень ликвидности оборотных активов промышленного предприятия и показывает удельный вес абсолютно ликвидных активов в его оборотных активах.

Доля дебиторской задолженности в оборотных активах характеризует степень временного отвлечения оборотных активов промышленного предприятия из оборота и показывает удельный вес дебиторской задолженности в его оборотных активах.

Доля долгосрочных финансовых вложений и незавершенного строительства во внеоборотных активах характеризует степень отвлечения их из текущей деятельности промышленного предприятия и показывает удельный вес долгосрочных финансовых вложений и незавершенного строительства в его внеоборотных активах.

Доля реальных активов в имуществе характеризует уровень производственного потенциала промышленного предприятия и показывает удельный вес реальных активов, в состав которых входят нематериальные активы, основные средства, производственные запасы (сырье, материалы и другие аналогичные ценности) и затраты в незавершенном производстве, в его имуществе.

Для осуществления оценки финансовой устойчивости промышленного предприятия авторы сочли необходимым отобрать четыре финансовых коэффициента:

Коэффициент финансовой независимости;

Коэффициент структуры заемного капитала;

Коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными средствами;

Коэффициент обеспеченности запасов собственными оборотными средствами и долгосрочными кредитами и займами. Коэффициент финансовой независимости

характеризует уровень финансового риска, связанного со структурой всего капитала промышленного предприятия, и показывает удельный вес его собственного капитала во всем капитале.

Коэффициент структуры заемного капитала характеризует уровень финансового риска, связанного со структурой заемного капитала промышленного предприятия, и показывает удельный вес долгосрочных обязательств в его заемном капитале.

Коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными средствами характеризует уровень финансового риска, связанного с обеспечением финансирования оборотных активов промышленного предприятия, и показывает, в какой степени его оборотные активы сформированы за счет собственных средств.

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА

проблемы и решения

Коэффициент обеспеченности запасов собственными оборотными средствами и долгосрочными кредитами и займами характеризует уровень финансового риска, связанного с обеспечением финансирования запасов промышленного предприятия, и показывает, в какой степени его запасы сформированы за счет собственных оборотных средств и долгосрочных кредитов и займов.

Для выполнения оценки платежеспособности и ликвидности промышленного предприятия авторы посчитали целесообразным отобрать пять финансовых коэффициентов:

Коэффициент инвестирования;

Коэффициент структуры долгосрочных вложений;

Коэффициент текущей ликвидности;

Коэффициент быстрой ликвидности;

Коэффициент абсолютной ликвидности. Коэффициент инвестирования характеризует

уровень платежеспособности промышленного предприятия и показывает, в какой степени его внеоборотные активы профинансированы за счет собственных средств.

Коэффициент структуры долгосрочных вложений также характеризует уровень платежеспособности промышленного предприятия и показывает, в какой степени его реальные активы профинансированы за счет собственного капитала и долгосрочных кредитов и займов.

Коэффициент текущей ликвидности характеризует уровень ликвидности промышленного предприятия и показывает, в какой степени краткосрочные обязательства промышленного предприятия обеспечены его оборотными активами.

Коэффициент быстрой ликвидности характеризует уровень ликвидности промышленного предприятия и показывает, в какой степени краткосрочные обязательства промышленного предприятия обеспечены его абсолютно ликвидными активами и активами средней ликвидности.

Коэффициент абсолютной ликвидности характеризует уровень ликвидности промышленного предприятия и показывает, какая часть его краткосрочных обязательств может быть погашена немедленно.

Для проведения оценки деловой активности промышленного предприятия авторы отобрали восемь финансовых коэффициентов:

Коэффициент оборачиваемости оборотных активов;

Коэффициент отдачи активов;

Рентабельность продаж;

Рентабельность активов;

Рентабельность реальных активов;

Рентабельность инвестированного капитала;

Коэффициент дивидендного выхода;

Рентабельность обыкновенной акции.

Коэффициент оборачиваемости оборотных активов характеризует интенсивность использования оборотных активов промышленного предприятия и показывает количество оборотов, совершаемых ими за период.

Коэффициент отдачи активов характеризует интенсивность использования активов промышленного предприятия и показывает, сколько рублей выручки (нетто) от продаж дает каждый рубль капитала, вложенного в активы.

Рентабельность продаж характеризует эффективность текущей деятельности промышленного предприятия и показывает удельный вес прибыли от продаж в выручке (нетто) от продаж.

Рентабельность активов, будучи наиболее важным из всех показателей рентабельности, характеризует эффективность использования активов промышленного предприятия и показывает, сколько рублей чистой прибыли зарабатывает оно с каждого рубля, вложенного в активы.

Рентабельность реальных активов характеризует эффективность использования производственного потенциала промышленного предприятия и показывает, сколько рублей прибыли от продаж зарабатывает оно с каждого рубля, вложенного в реальные активы.

Рентабельность инвестированного капитала характеризует эффективность использования долгосрочных источников финансирования промышленного предприятия и показывает, сколько рублей чистой прибыли зарабатывает оно с каждого рубля инвестированного капитала.

Коэффициент дивидендного выхода характеризует дивидендную политику промышленного предприятия (если оно является открытым акционерным обществом) и показывает удельный вес дивиденда в прибыли на его обыкновенную акцию.

Рентабельность обыкновенной акции характеризует как инвестиционную привлекательность обыкновенных акций промышленного предприятия (если оно является открытым акционерным обществом), так и его дивидендную политику и показывает уровень возврата капитала, вложенного в обыкновенные акции предприятия.

Если же оно не является акционерным обществом, то при осуществлении комплексной оценки его финансового состояния последние

ФИНАНсовАя АНАлИТИкА

проблемы и решения

два показателя (коэффициент дивидендного выхода и рентабельность обыкновенной акции) исключаются.

Для каждого основного показателя (финансового коэффициента) оценки финансового состояния авторами была разработана нормативная база, предполагающая выделение трех классов надежности: первого - лучшего, второго - среднего, третьего - худшего (табл. 2).

Комплексная оценка финансового состояния промышленного предприятия осуществляется посредством расчета рейтинга с помощью экс-пертно-балльного метода, учитывая примерную равнозначность отобранных финансовых коэффициентов для целей анализа. При этом необходимо исходить из следующего:

Если значение показателя оказывается в первом классе надежности, то ему присваивается три балла;

Если значение показателя оказывается во втором классе надежности, то ему присваивается два балла;

Если значение показателя оказывается в третьем классе надежности, то ему присваивается один балл.

Критерием высокого рейтинга финансового состояния является наибольшая сумма баллов по всем показателям. При этом выделяются четыре рейтинговых группы (табл. 3), характеризующих степень устойчивости финансового состояния промышленных предприятий акционерного типа (вариант 1) и неакционерного типа (вариант 2):

Абсолютно устойчивое (отличное) финансовое состояние;

Относительно устойчивое (хорошее) финансовое состояние;

Относительно неустойчивое (удовлетворительное) финансовое состояние;

Таблица 2

Нормативная база финансовых коэффициентов, отобранных для комплексной оценки финансового состояния промышленного предприятия

Наименование финансового коэффициента Значение по классам надежности

Первый Второй Третий

Показатели имущественного положения

Доля оборотных активов в имуществе > 0,35 0,35-0,20 < 0,20

Доля денежных средств в оборотных активах > 0,15 0,15-0,05 < 0,05

Доля дебиторской задолженности в оборотных активах < 0,10 0,10-0,20 > 0,20

Доля долгосрочных финансовых вложений и незавершенного строительства во внеоборотных активах < 0,05 0,05-0,15 > 0,15

Доля реальных активов в имуществе > 0,75 0,75-0,65 < 0,65

Показатели финансовой устойчивости

Коэффициент финансовой независимости > 0,60 0,60-0,50 < 0,50

Коэффициент структуры заемного капитала > 0,70 0,70-0,50 < 0,50

Коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными средствами > 0,20 0,20-0,10 < 0,10

Коэффициент обеспеченности запасов собственными оборотными средствами и долгосрочными кредитами и займами > 1,00 1,00-0,70 < 0,70

Показатели платежеспособности и ликвидности

Коэффициент инвестирования > 2,00 2,00-1,00 < 1,00

Коэффициент структуры долгосрочных вложений > 1,20 1,20-0,80 < 0,80

Коэффициент текущей ликвидности > 3,00 3,00-2,00 < 2,00

Коэффициент быстрой ликвидности > 0,80 0,80-0,70 < 0,70

Коэффициент абсолютной ликвидности > 0,30 0,30-0,20 < 0,20

Показатели деловой активности

Коэффициент оборачиваемости оборотных активов (количество оборотов за год) > 6,00 6,00-4,00 < 4,00

Коэффициент отдачи активов (по итогам года) > 2,50 2,50-0,80 < 0,80

Рентабельность продаж > 0,30 0,30-0,15 < 0,15

Рентабельность активов (по итогам года) > 0,18 0,18-0,08 < 0,08

Рентабельность реальных активов (по итогам года) > 0,27 0,27-0,17 < 0,17

Рентабельность инвестированного капитала (по итогам года) > 0,23 0,23-0,13 < 0,13

Коэффициент дивидендного выхода > 0,38 0,38-0,18 < 0,18

Рентабельность обыкновенной акции > 0,22 0,22-0,12 < 0,12

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА

Абсолютно неустойчивое (неудовлетворительное) финансовое состояние.

Результат комплексной оценки финансового состояния промышленного предприятия может служить в качестве одного из инструментов оценки инвестиционной привлекательности промышленных предприятий.

В случае недостаточной или низкой инвестиционной привлекательности промышленного предприятия, связанной с абсолютной или относительной неустойчивостью его финансового состояния, требуется разработка комплекса мероприятий, позволяющих изменить ситуацию в лучшую сторону. По мнению авторов, это можно сделать на основе целевого прогноза, направленного на улучшение финансового состояния анализируемого промышленного предприятия.

В этой связи необходимо диагностировать финансовое состояние предприятия, выявив причины отклонений рейтингового числа от приемлемых значений, характеризующих относительно и абсолютно устойчивое его финансовое состояние. К этим причинам относятся низкие балльные оценки финансовых коэффициентов, обусловленные их неудовлетворительными значениями.

Начало целевого прогнозирования финансового состояния промышленного предприятия в случае необходимости его улучшения предполагает корректировку рейтингового числа в сторону его улучшения, что приводит к получению его прогнозного (улучшенного) значения.

Если же финансовое состояние промышленного предприятия не требует улучшения, то фактические значения рейтингового числа, балльных оценок и финансовых коэффициентов остаются без

изменений. В этом случае в качестве прогнозных значений рейтингового числа, балльных оценок и финансовых коэффициентов берутся их фактические значения.

Следующим шагом является расчет прогнозных данных по активам, пассивам и финансовым результатам промышленного предприятия, опираясь на формулы финансовых коэффициентов (табл. 1), соотношения показателей бухгалтерского баланса и необходимые начальные условия, в качестве которых могут быть избраны наиболее предсказуемые данные (например, величина собственного капитала, долгосрочных обязательств, реальных активов, выручки (нетто) от продаж и т. д.). Затем вычитают из прогнозных данных по активам, пассивам и финансовым результатам соответствующие исходные данные и определяют отклонения прогнозных данных от исходных. После этого формулируются предложения, направленные на обеспечение реализации рассчитанных отклонений в прогнозном периоде, которые и являются мероприятиями, направленными на улучшение финансового состояния промышленного предприятия.

Сложность расчетов, связанных с комплексным анализом и прогнозированием финансового состояния промышленного предприятия, ведет к необходимости их компьютеризации. Для этого необходимо построить аналитическую экономико-математическую модель, описывающую данные процессы, на основе которой может быть написана компьютерная программа. Модель должна включать в себя следующие блоки аналитико-прогноз-ных расчетов:

1) расчет фактических значений финансовых коэффициентов;

4) расчет прогнозных значений финансовых коэффициентов;

Вариант 1 Вариант 2

Абсолютно устойчивое (отличное) финансовое состояние 66 60

Относительно устойчивое (хорошее) финансовое состояние 57-65 52-59

Относительно неустойчивое (удовлетворительное) финансовое состояние 44-56 40-51

Абсолютно неустойчивое (неудовлетворительное) финансовое состояние 22-43 20-39

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА^/Т

проблемы и решения

5) расчет прогнозных данных по активам, пассивам и финансовым результатам промышленного предприятия;

6) определение отклонений прогнозных данных от отчетных данных по активам, пассивам и финансовым результатам промышленного предприятия.

Компьютерная программа, позволяющая автоматизировать процессы комплексного анализа и прогнозирования финансового состояния предприятия, может быть написана в программной среде электронных таблиц Microsoft Excel, основные достоинства и отличия которых заключаются именно в простоте использования средств обработки данных. Кроме того, средства обработки данных, используемые Microsoft Excel, по своим возможностям могут сравниться с базами данных, однако работа с таблицами не требует от пользователя специальной подготовки в области программирования.

Название компьютерной программы, разрабатываемой авторами этой статьи, - «Комплексный анализ и прогнозирование финансового состояния промышленного предприятия». Она позволит не только системно анализировать финансовое состояние промышленного предприятия, но и прогнозировать его в соответствии с рассмотренной методикой и построенной на его основе аналитической экономико-математической моделью.

Резюмируя, следует отметить, что статья была посвящена методическим аспектам комплексного анализа и прогнозирования финансового состояния промышленного предприятия, нашедшим свою конкретизацию в соответствующей авторской методике, которая позволяет: рассчитать значения основных показателей оценки финансового состояния промышленного предприятия;

Осуществить целевое прогнозирование значений рейтингового числа, балльных оценок и финансовых коэффициентов, направленное на улучшение финансового состояния предприятия;

Определить абсолютное отклонение прогнозного значения от отчетного значения по каждому из показателей активов, пассивов и финансовых результатов деятельности;

Разработать конкретные мероприятия, направленные на улучшение финансового состояния промышленного предприятия.

Список литературы

1. Анализ в управлении финансовым состоянием коммерческой организации / Н. Н. Илышева, С. И. Крылов. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2008. 240 с.

2. Ковалев В. В. Введение в финансовый менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2000. 768 с.

3. Крылов С. И. Совершенствование методологии анализа в системе управления финансовым состоянием коммерческой организации: монография. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2007. 357 с.

4. Экономическое прогнозирование: учеб. пособие / Ю. Н. Лапыгин, В. Е. Крылов, А. П. Чернявский. М.: Эксмо, 2009. 256 с.

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА

Введение…………………………………………………………………………………………………………….3

Классификация методов прогнозирования ……………………………………………………..5

Обзор базовых методов прогнозирования …………………………………………………….10

Простой динамический анализ ………………………………………………………………………10

Многофакторный регрессионный анализ ………………………………………………………12

Прогнозирование на основе пропорциональных зависимостей ………………….13

Балансовая модель прогноза экономического потенциала предприятия…….15

Аналитические формы отчетности ………………………………………………………………….16

Комбинированный метод ……………………………………………………………………………….19

Точность прогнозов …………………………………………………………………………………………25

Литература………………………………………………………………………………………………………..28

Введение

Вместе с тем, финансовое состояние - это важнейшая характеристика экономической деятельности предприятия во внешней среде. Оно определяет конкурентоспособность предприятия, его потенциал в деловом сотрудничестве, оценивает, в какой степени гарантированы экономические интересы самого предприятия и его партнеров по финансовым и другим отношениям. Поэтому можно считать, что вторая основная задача анализа - показать состояние предприятия для внешних потребителей, количество которых при развитии рыночных отношений значительно возрастает. Внешних пользователей финансовой информации можно разбить на две большие группы:лица и организации, которые имеют непосредственный финансовый интерес - учредители, акционеры, потенциальные инвесторы, поставщики и покупатели продукции (услуг), различные кредиторы, работники предприятия, а также государство, прежде всего в лице налоговых органов. Так, в частности, финансовое состояние предприятия является главным критерием для банков при решении вопроса о целесообразности или нецелесообразности выдачи ему кредита, а при положительном решении этого вопроса - под какие проценты и на какой срок; пользователи, имеющие косвенный (опосредованный) финансовый интерес, - аудиторские и консалтинговые фирмы, органы государственного управления, различные финансовые институты (биржи, ассоциации и т. д.), законодательные органы и органы статистики, пресса и информационные агентства.

Классификация методов прогнозирования

Исходным пунктом любого из методов является признание факта некоторой преемственности (или определенной устойчивости) изменений показателей финансово-хозяйственной деятельности от одного отчетного периода к другому. Поэтому, в общем случае, перспективный анализ финансового состояния предприятия представляет собой изучение его финансово-хозяйственной деятельности с целью определения финансового состояния этого предприятия в будущем.Перечень прогнозируемых показателей может ощутимо варьировать. Этот набор величин можно принять в качестве первого критерия для классификации методов. Итак, по набору прогнозируемых показателей методы прогнозирования можно разделить на:

Методы, в которых прогнозируется один или несколько отдельных показателей, представляющих наибольший интерес и значимость для аналитика, например, выручка от продаж, прибыль, себестоимость продукции и т. д.

Методы, в которых строятся прогнозные формы отчетности целиком в типовой или укрупненной номенклатуре статей. На основании анализа данных прошлых периодов прогнозируется каждая статья (укрупненная статья) баланса и отчета и финансовых результатах. Огромное преимущество методов этой группы состоит в том, что полученная отчетность позволяет всесторонне проанализировать финансовое состояние предприятия. Аналитик получает максимум информации, которую он может использовать для различных целей, например, для определения допустимых темпов наращивания производственной деятельности, для исчисления необходимого объема дополнительных финансовых ресурсов из внешних источников, расчета любых финансовых коэффициентов и т. д.

Рис. 1. Классификация методов прогнозирования финансового состояния предприятия

Первая ситуация - наличие временного ряда - встречается на практике наиболее часто: финансовый менеджер или аналитик имеет в своем распоряжении данные о динамике показателя, на основании которых требуется построить приемлемый прогноз. Иными словами, речь идет о выделении тренда. Это можно сделать различными способами, основными из которых являются простой динамический анализ и анализ с помощью авторегрессионых зависимостей.

Вторая ситуация - 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.

Третья ситуация - наличие пространственно-временной совокупности - имеет место в том случае, когда: а) ряды динамики недостаточны по своей длине для построения статистически значимых прогнозов; б) 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.

Детерминированные методы, предполагающие 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 от реализации, оборачиваемости активов, степени финансовой зависимости и других, можно рассчитать прогнозное значение одного из основных показателей эффективности - коэффициента рентабельности собственного капитала.

steamhot.ru

Введение

Классификация методов прогнозирования

Обзор базовых методов прогнозирования

Простой динамический анализ

Авторегрессионые зависимости

Многофакторный регрессионный анализ

Прогнозирование на основе пропорциональных зависимостей

Балансовая модель прогноза экономического потенциала предприятия

Аналитические формы отчетности

Комбинированный метод

Точность прогнозов

Литература

Приложение 1. Аналитические формы отчетности

Основные цели прогнозирования

Финансовое позиционирование в системе управления предприятием

Методы прогнозирования

Период прогнозирования, варианты прогнозов