Финансовый менеджмент: Учебник

В основе методов ситуационного анализа и прогнозирования лежат модели, предназначенные для изучения 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 модели факторного анализа фирмы Дюпон.

Модель была построена таким образом, что ее использование путем подстановки в нее прогнозных значений различных факторов, например:

выручки от реализации,

оборачиваемости активов,

степени финансовой зависимости,

можно рассчитать прогнозное значение одного из основных показателей эффективности - коэффициента рентабельности собственного капитала.

Другим весьма наглядным примером служит «Отчет о прибылях и убытках» (форма №2 отечественной отчетности), представляющий собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации, уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.). Один из возможных подходов прогнозирования в этом случае может выглядеть следующим образом.

Ставится задача выявления и исследования факторов развития хозяйствующего субъекта и установления степени их влияния на различные результативные показатели, например прибыль. Для этого используется имитационная модель, предназначенная для перспективного анализа формирования и распределения доходов организаций. В укрупненном виде модель является многомерной таблицей важнейших показателей деятельности объекта в динамике. В подлежащем таблицы находятся взаимоувязанные показатели либо в номенклатуре статей формы №2, либо в более детализированном виде. В сказуемом таблицы расположены результаты прогнозных расчетов по схеме «что будет, если ...». Иными словами, в режиме имитации в модель вводятся прогнозные значения факторов в различных комбинациях, в результате чего рассчитывается ожидаемое значение прибыли. По результатам имитации может выбираться один или несколько вариантов действий; при этом значения факторов, использованные в процессе моделирования, будут служить прогнозными ориентирами в последующих действиях. Модель реализуется на персональном компьютере в среде табличного процессора в соответствии с намеченным сценарием. Расчеты также можно проводить и вручную, но это займет существенно больше времени.

Пример. Результаты имитационного моделирования основываются на построении нескольких таблиц (или, что то же самое – многомерной таблицы), в которых стоят возможные (прогнозные) значения факторов и результирующих величин. Далее из приведенных вариантов выбирается определенным образом один, или комбинация из всех возможных вариантов. Зависимость результирующей величины, например прибыли, от факторов: затрат на 1 рубль произведенной продукции, стоимости основных производственных фондов, поведения потребителей этой продукции и пр. строятся на основе ретроспективных данных и экспертных оценок.

Самым сложным здесь является построение возможных вариантов состояния факторов.

Еще один вариант использования ситуационного анализа для прогнозирования возможных действий имеет более общее применение. Теоретически существует четыре типа ситуаций, в которых необходимо проводить анализ и принимать управленческие решения, в том числе и на уровне коммерческой организации: в условиях определенности, риска, неопределенности, конфликта. Однако с позиции прогнозирования вариантов возможных действий наибольший интерес представляет алгоритмизация действий в условиях риска. Имеется ввиду – определения последовательности действий в условиях возникновения рисковых ситуаций.

Эта ситуация встречается достаточно часто. Здесь применяется вероятностный подход, предполагающий прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей. При этом пользуются:

а) известными, типовыми ситуациями (например, вероятность появления герба при бросании монеты равна 0,5);

6) предыдущими распределениями вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали);

в) субъективными оценками, сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.

Последовательность действий аналитика в условиях возникновения рисковых ситуаций такова:

• прогнозируются возможные исходы Rk, k = 1,2, ...,n. В качестве Rk могут выступать различные показатели, например доход, прибыль, приведенная стоимость ожидаемых поступлений и пр.;

• каждому исходу присваивается соответствующая вероятность Pk причем

• выбирается критерий Е (например, максимизация математического ожидания прибыли):

• выбирается вариант, удовлетворяющий выбранному критерию.

Пример. Есть два объекта инвестирования с одинаковой прогнозной суммой требуемых капитальных вложений. Величина планируемого дохода (тыс. руб.) в каждом случае неопределенна и приведена в виде распределения вероятностей:

Математическое ожидание дохода для рассматриваемых проектов будут соответственно равны:

Таким образом, проект В предпочтительнее. Следует, правда отметить, что этот проект является и относительно более рисковым поскольку имеет большую вариацию дохода по сравнению с проектом А.

Для проекта А размах вариации дохода составляет: 5000 – 3000 = 2000 (тыс.руб.)

Для проекта В размах вариации дохода составляет: 8000 – 2000 = 6000 (тыс.руб.0

В данном случае основным критерием отбора варианта была максимизация математического ожидания дохода.

Метод построения дерева решений. В более сложных ситуациях в анализе используют метод построения дерева решений. Рассмотрим логику этого метода на простейшем примере.

Пример. Управляющему нужно принять решение о целесообразности приобретения либо станка М1, либо станка М2. Станок М2 экономичнее, что обеспечивает больший доход на единицу продукции, вместе с тем, он более дорогой и требует относительно больших накладных расходов (тыс. руб.). Таблица 2.2.

Таблица 2.2.

Доходы и затраты при использовании станков М1 и М2

Процесс принятия решения может быть выполнен в несколько этапов.

Этап 1. Определение цели.

В качестве критерия выбирается максимизация математического ожидания прибыли.

Этап 2. Определение набора возможных действий для рассмотрения и анализа (контролируется лицом, принимающим решение).

Управляющий может выбрать один из двух вариантов:

а1 = (покупка станка М1);

а2 = (покупка станка М2).

Этап 3. Оценка возможных исходов и их вероятностей (носят случайный характер)

Управляющий оценивает возможные варианты годового спроса на продукцию и соответствующие им вероятности следующим образом:

Х1 = 1200 единиц с вероятностью 0.4;

Х2 = 2000 единиц с вероятностью 0.6.

Р(Х1) = 0.4; Р(Х2) = 0.6.

Этап 4. Оценка математического ожидания возможного дохода.

Этот этап выполняется при помощи дерева решений:

Из приведенных на схеме данных можно найти математическое ожидание возможного исхода по каждому проекту:

Е(Ra1) = 9000x0.4 + 25000x0.6 = 18600 тыс.руб.

Е(Ra2) = 7800х0.4 + 27000х0.6 =19320 тыс.руб.

Таким образом, вариант с приобретением станка М2 является экономически более целесообразным.

Следует отметить, что большое значение имеет опыт управляющего при оценке вариантов годового спроса на продукцию и соответствующих вероятностей реализации этого спроса.

Мы рассмотрели наиболее общие подходы к формализации процесса прогнозирования возможных действий, основанные на построении дерева решений. Этот метод весьма полезен в различных областях деятельности менеджеров, например:

в управленческом учете,

при составлении бюджета капиталовложений,

в особенности в анализе на рынке ценных бумаг.

Рассмотренные методы прогнозирования используются не только по отношению к отдельным финансовым показателям, но и при построении прогнозной бухгалтерской отчетности. Эта процедура занимает исключительно важное место в деятельности бухгалтера (финансового менеджера).

Основными ее этапами являются прогнозирование показателей, имеющих отношение:

а) к отчету о прибылях и убытках;

б) к балансу.

В первом случае нужно рассчитать прогнозные значения:

объема реализации,

себестоимости реализованной продукции,

коммерческих и управленческих расходов,

расходов финансового характера (проценты к выплате по ссудам и займам),

налогов к уплате и др.

Во втором случае необходимо спрогнозировать остатки по основным балансовым статьям:

денежные средства,

дебиторская задолженность,

запасы,

внеоборотные активы,

кредиторская задолженность,

долгосрочные пассивы и др.

В каждом случае составляются минибалансы по стандартной схеме:

остаток на начало периода

+ приращение за период

- сокращение за период

= остаток на конец периода.

Прогнозная отчетность может использоваться для различных целей:

как ориентир для контроля текущей деятельности,

при прогнозировании степени удовлетворительности структуры баланса и т.п.