Многоуровневая модель финансового прогнозирования деятельности предприятия

Многоуровневая модель финансового прогнозирования деятельности предприятия

Дранко О.И., Кислицина Ю.Ю.

Введение

В последние годы Россия живет в условиях перехода к рыночным взаимоотношениям, изменений на товарных рынках, финансовых рынках. Многие промышленные предприятия нашей страны оказались в непростой финансовой ситуации. В этих условиях управление финансами оказывается важнейшей составляющей деятельности предприятия. Каждому предприятию необходимо просчитывать свои действия. Чрезвычайно важно не только отслеживать финансовую ситуацию на сегодня, но и понимать что будет завтра; наряду с этим важно уметь отвечать на вопрос: «А что будет, если..?»

Ответы на эти вопросы могут быть получены при помощи имитационных моделей финансового прогнозирования. В условиях ожесточившейся конкуренции все больше и больше предприятий и компаний обращают свой взор в сторону наукоемких методов борьбы с конкурентами, в числе которых финансовое прогнозирование является, пожалуй, одним из важных, но пока не получившим широкого применения в России.

В данной работе рассматривается имитационная модель финансового прогнозирования, позволяющая формировать прогноз финансовой отчетности и анализировать последствия принятия управленческих решений.

1. Математическая модель

Исходными данными для моделирования являются основные финансовые документы предприятия (баланс, отчет о финансовых результатах), а также статистическая отчетность за последние п периодов.

В общем виде логика модели может быть представлена в виде следующей блок-схемы:

Возможно построение комплекса иерархических моделей различной глубины. Рассмотрим логику модели более подробно на примере модели минимальной сложности, которая включает в себя 15 показателей.

Используемые сокращения:

Т - продолжительность отчетного периода в днях;

ОП - объем продаж;

А - активы предприятия;

ВА - внеоборотные активы;

ОА - оборотные активы;

П - пассивы;

СК - собственный капитал;

З - займы;

КЗ - кредиторская задолженность;

уд_з - удельные затраты;

к_ОА - коэффициент оборачиваемости оборотных активов;

к_КЗ - коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности;

кн - ставка налогообложения;

НП - нераспределенная прибыль;

ПДФ - потребность в дополнительном финансировании.

Величины в прогнозируемом периоде помечены верхним индексом "р"

Так, пусть имеется необходимая отчетность за последние n периодов. Необходимо получить прогноз финансовой отчетности предприятия, полагая, что оно намерено увеличить объем продаж до ОПР. ОП является экзогенной переменной - его значение определяется вне модели (исходя из существующих тенденций развития предприятия, основываясь на маркетинговых исследованиях, экспертных оценках и т.д.). При этом предполагается сохранение сложившихся хозяйственно-экономических тенденций развития предприятия.

Основное балансовое уравнение предприятия (активы равны пассивам) имеет вид ВА + ОА = СК + З + К.

Это соотношение является своего рода инвариантом финансовой отчетности и остается верным для любого момента времени.

Введем теперь коэффициенты, связывающие объем продаж и себестоимость реализованной продукции, оборотные активы, кредиторскую задолженность, - коэффициенты прогнозирования:

уд_з = С / ОП, к_ал = (ОА / ОП) * Т, к_кз = (КЗ / ОП) * Т.

Данные переменные имеют простой содержательный смысл, понятны как экономистам-теоретикам, так и экономистам-практикам: значение коэффициента оборачиваемости оборотных активов соответствует среднему времени операционно-технологического цикла, т.е. времени от покупки сырья и материалов до оплаты готовой продукции; значение коэффициента оборачиваемости кредиторской задолженности - среднему времени задержки оплаты кредиторской задолженности. Кроме того, в терминах удельных затрат и сроков оборачиваемости можно формулировать целевые установки для предприятия, то есть подходить к формированию, а затем и принятию решений. Именно поэтому модель строится на базе этих переменных.

Определим прогнозные значения статей финансовой отчетности в следующем периоде, используя прогнозное значение объема продаж ОПР.

Анализ зависимости коэффициентов прогнозирования от времени для многих предприятий показывает, что с приемлемой точностью она может быть описана линейным временным трендом вида к_пр= а + Ь* I.

По исходным данным (к_пр V1), ..., (к_пр п,{1') оцениваем значения параметров а и Ь методом наименьших квадратов. Полученное уравнение регрессии может быть использовано для получения прогноза значения коэффициента прогнозирования в (п+1) периоде: к_прр = а + Ь* tп +1.

Произведя необходимые вычисления, получаем прогноз значения удельных затрат, оборачиваемости оборотных активов и оборачиваемости кредиторской задолженности в (п+1) периоде: уд_зр, к_ОА р,

1 р

к_Кз.

Прогноз значений себестоимости, оборотных активов, кредиторской задолженности есть

Ср = (уд _зр* ОП р)/ Т,

ОАр = (к_ОАр * ОПр)/ Т,

КЗр = (к_КзР. * ОПр)/ Т.

На данном этапе предполагаем, что изменение ОП не требует увеличения внеоборотных активов, так что можно считать ВАр = ВАп.

Это предположение оказывается верным для большинства российских предприятий, т.к. ситуация неполной загрузки мощн

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать