Характеристика методов финансового прогнозирования

по набору прогнозируемых показателей методы прогнозирования можно разде-лить 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 фи-нансовых 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 изме-няться в динамике согласованно, так как они характеризуют одну и ту же экономическую систему.

Методы экспертных оценок, которые предусматривают многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обра-ботку 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 алго-ритмов. 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.
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 про-гноз. 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 стати-стические данные о показателе отсутствуют либо есть основание полагать, что его значение определяется влиянием некото-рых факторов. В этом случае может применяться многофакторный регрессионный анализ, представляющий собой распро-странение 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 матри-цы 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 каж-дому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. В качестве примера можно привести зависимости, реализованные в рамках известной модели факторного анализа фирмы Дю-пон. 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 ос-новных показателей эффективности - коэффициента рентабельности собственного капитала.
Другим весьма наглядным примером служит форма отчета о прибылях и убытках, представляющая собой табличную реали-зацию 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 произ-водства 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 компьюте-ров, позволяющих быстро производить огромный объем необходимых вычислений. Однако эти методы не являются предме-том настоящей работы, поскольку должны иметь под собой гораздо более широкое информационное обеспечение, чем бух-галтерская 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, при-чем формализованными критериями невозможно определить, какой из них лучше; (б) любая финансовая модель лишь упро-щенно выражает взаимосвязи между экономическими показателями. На самом деле оба эти тезиса вряд ли имеют негатив-ный оттенок; они лишь указывают аналитику на существующие ограничения любого метода прогнозирования, о которых необходимо помнить при использовании результатов прогноза.
Таким образом, к основным методам прогнозирования относятся: статистические методы; экспертные оценки (метод Дель-фи); моделирование.
1. Статистические методы — методы анализа статистических данных.
2. Экспертное оценивание — процедура получения оценки проблемы на основе группового мнения специалистов (экспер-тов). Совместное мнение обладает большей точностью, чем индивидуальное мнение каждого из специалистов.
3. Моделирование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существую-щих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, ин-тересующих исследователя.