Моделирование влияния использования заемных средств на деятельность предприятия (стр. 3 )

Третья проблема в России связана с инфляцией, и поэтому невозможно сравнивать значения издержек разных периодов, если не проводить необходимые корректировки.

3.2.2. Прогнозирование на основе метода пропорциональной зависимости от показателей объема реализации.

Перспективное финансовое прогнозирование включает в себя построение прогнозной отчетности на основе набора предположений об условиях деятельности фирмы. В данном разделе мы рассмотрим метод построения прогноза на базе процентного изменения объема реализации - простой, но часто применяемый на практике прием прогнозирования значений показателей финансовой отчетности. Процедура этого метода основана на двух предположениях: 1) изменение всех статей актива и некоторых статей пассива пропорционально изменению объема реализации, 2) сложившиеся к настоящему моменту значения большинства балансовых статей являются оптимальными для текущего объема реализации [Алексеева, Бригхем Энц]

Пусть фирма предполагает, что объем реализации ее продукции увеличится в 1,5 раза.

Первый шаг метода прогнозирования на основе процентного изменения реализации состоит в выделении среди статей отчета о прибылях и убытках и баланса таких, которые изменяются в той же пропорции, что и объем реализации. Что касается отчета о прибылях и убытках, то предполагается, что увеличение объема реализации прямо влияет на все показатели, кроме процентов, выплачиваемых по полученным кредитам.

Иными словами предполагается, что себестоимость реализованной продукции, а также коммерческие и административные расходы прямо пропорциональны объему реализации, но проценты за пользование кредитами зависят от принятых финансовых решений. Далее ожидается, что федеральные и муниципальные налоги по-прежнему будут взиматься в том же размере.

Возвращаясь к балансу, заметим, что если фирма полностью задействовала производственные мощности, то в случае планирования роста объема реализации как основные, так и оборотные средства предприятия придется увеличить. Таким образом, все статьи актива баланса следует увеличить, если фирме предстоит выйти на новый, более высокий уровень реализации. Больше денежных средств понадобится для заключения сделок, дебиторская задолженность возрастет, потребуется размещение дополнительных запасов на складах и придется ввести в строй новые производственные мощности.

Поскольку компании предстоит увеличение активов, то ее пассивы и ее собственный капитал тоже должны вырасти – ведь баланс должен быть сбалансирован, а средства на прирост активов придется каким-то образом найти. Кредиторская задолженность и причитающиеся за нее проценты с необходимостью изменяются спонтанно, т. е. пропорционально изменению объема реализации: если растет объем реализации, то будут и покупки, а крупные покупки приведут к более высокому уровню задолженности по кредитам. Следовательно, если объем реализации удвоится, то вдвое вырастет и кредиторская задолженность. Аналогично повышение интенсивности производства потребует привлечения дополнительных работников, поэтому вырастет причитающаяся им заработная плата и, исходя из предположения о сохранении уровня рентабельности, произойдет соответствующий прирост прибыли, являющийся базой налогообложения. Показатель чистой прибыли тоже также следует увеличить, но не в прямой пропорции к увеличению объема реализации. Стоимость векселей к оплате, облигаций ипотечного кредита и обыкновенных акций не будет изменяться вместе с объемом реализации – более высокий объем реализации автоматически не влечет за собой прироста значений этих показателей.

Прогноз финансовых показателей.

	На конец текущего года	Прогнозируемое значение
Отчет о прибылях и убытках
Выручка от реализации	ВР	1,5ВР
Себестоимость реализованной продукции	-С	-1,5С
Коммерческие и административные расходы	-КАР	-1,5КАР
Прибыль до вычета процентов и налогов	ВП (98)	1,5ВП(98)
Проценты к уплате	-Проц	-Проц
Прибыль до вычета налогов	БП(98)	БП(99)
Налоги	-Н(98)	-Н(99)
Чистая прибыль	ЧП(98)	ЧП(99)
Дивиденды	Д	Д
Приращение нераспределенной прибыли	Прир(98)	Прир(99)

Баланс
Денежные средства	ДС	1,5ДС
Дебиторская задолженность	ДЗ	1,5ДЗ
Запасы	З	1,5З
Всего оборотных средств	ОбС	!,5ОбС
Основные средства (остаточная стоимость)	ОсС	1,5ОсС
Всего активов	А	1,5А
Кредиторская задолженность	КЗ	1,5КЗ
Векселя к оплате	Векс	Векс
Задолженность по заработной плате и налогам	Зад	1,5Зад
Всего краткосрочных пассивов	КП	КП
Ипотечный кредит	ИК	ИК
Обыкновенные акции	ОА	ОА
Нераспределенная прибыль	НП(98)	НП(99)+НП(98)
Всего источников	П(98)	П(99)
Потребность во внешнем финансировании		А(99)-П(99)

3.2.2.1. Проблемы подхода к прогнозированию на основе метода пропорциональной зависимости показателей от объема продаж.

Чтобы получить обоснованный прогноз по методу пропорциональной зависимости показателей от объема реализации, нужно каждую пропорционально меняющуюся статью актива и пассива увеличить в той пропорции, в которой растет реализация. Если говорить о форме графика, то он будет выглядеть как на рисунке 3.2.2.1., т. е. график изображенной здесь зависимости является линейным и проходит через начало координат.

 

Рис.3.2.2.1. Рис.3.2.2.2.

 

Но на практике это не так, т. е. показатели (прибыль, выручка, от реализации и др.) изменяются не пропорционально объему реализации, попробуем выяснить основные причины, по которым это не выполняется.

3.2.2.1.1. Цены на продукцию и на сырье изменяются не пропорционально

Эта причина существует только у нас в стране, поскольку у нас еще не сформировался устойчивый рынок и наблюдается инфляция.

3.2.2.1.2. Экономия от расширения масштабов производства

Эффект экономии от расширения масштабов производства, или отдача от масштаба, имеет место при наличии широкой номенклатуры товаров; в этом случае основные аналитические коэффициенты имеют обыкновение меняться с течением времени по мере увеличения размера фирмы. Часто, например, фирме необходимо поддерживать на прежнем уровне запасы сырья и материалов, даже если объем реализации совсем низок (рис. 3.2.2.2.). И если фирма пользуется для расчета оптимального объема заказа моделью Миллера-Ора, то запасы будут не линейно зависеть от объема реализации (рис. 3.2.2.3.), а изменяться как корень квадратный из объема реализации.

3.2.2.1.3. Ступенчатый рост активов.

Во многих отраслях в силу ряда технологических соображений фирме, если она собирается поддерживать свою конкурентоспособность, приходится увеличивать основные средства не постепенно, а крупными дискретными порциями. Такой тип ситуации проиллюстрирован на рисунке 3.2.2.4.

 

Рис. 3.2.2.3. Рис. 3.2.2.4.

3.2.2.1.4. Циклические или сезонные колебания.

Фактический объем реализации, однако, часто не совпадает с ранее спрогнозированным, по причине наличия циклических и сезонных колебаний, и поэтому запланированная величина запасов также может существенно отличаться от оптимального уровня.

Если для некоторых аналитических коэффициентов не выполняются какие-то из отмеченных здесь условий, что нередко имеет место на практике, тогда следует применять простой способ прогнозирования размера финансовых потребностей на основе метода прогнозирования пропорциональной зависимости показателей от объема реализации. Вместо него следует использовать другие методы построения перспективных прогнозов значений отдельных статей активов и пассивов и определения потребностей во внешнем финансировании.

3.2.3. Имитационные модели.

Имитация – это процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации.

Можно разрабатывать модели, позволяющие имитировать прирост производительности и прибылей в результате применения новой технологии или изменения состава рабочей силы. Имитация используется в ситуациях с чрезмерно большим числом переменных, трудностью математического анализа зависимостей между переменными или высоким уровнем неопределенности [Кузнецова].

Имитационное моделирование финансово-хозяйственной деятельности основано на сочетании формализованных (математических) методов и экспертных оценок специалистов и руководителей хозяйствующего субъекта, но с превалированием последних [Ковалев].

3.2.3.1. Возможные подходы прогнозирования.

Примером модели факторного анализа является модель 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.). Один из подходов 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 предприятия. В укрупненном виде модель представляет собой многомерную таблицу важнейших показателей деятельности предприятия в динамике. 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.

Укрупненный состав показателей имитационной модели прибыли (на примере торгового предприятия) представлен в табл. 3.2.3.1.

Описанная модель может быть реализована на персональном компьютере в среде электронных таблиц в два этапа:

1. Специалист (финансовый менеджер, экономист, бухгалтер) в рамках выбранной версии и сценариев по годам готовит количественные данные для заполнения исходной таблицы и производит различные расчеты путем изменения параметров и переменных (скидки, ставки налога, проценты за кредит и др.). При этом в имитационной модели предусмотрены не только

расчеты показателей прибыли, но возможно решение обратной задачи – по заданному значению прибыли определяются значения основных параметров и переменных (темп роста товарооборота, уровень торговой наценки, уровень издержек обращения и др.)

Таблица 3.2.3.1.

Иллюстрация имитационной модели «Прибыль»

Показатель	Базовое значение 1998	Расчетные значения
1999	2000	……	2004
1. Товарооборот 2. Уровень торговой наценки, % 3. Индекс розничных цен, % 4. Валовой доход от реализации
5. НДС, издержки обращения и прочие расходы 6. Прибыль 7. Налоги на прибыль и прочие отчисления из прибыли 8. Чистая прибыль
9. Собственный капитал 10. Соотношение собственных и заемных средств, % 11. Рентабельность собственного капитала 12. Рентабельность авансированного капитала

2. Предложенный специалистом вариант (или варианты) финансовой политики обсуждаются с участием руководства предприятия путем проведения многократных расчетов с помощью имитационной модели на компьютере.

Полученные в ходе моделирования результаты используются для составления среднесрочного прогноза (2-3 года), а более длительный прогноз служит непосредственно для целей стратегического управления и постоянной корректировки данных по годам.

3.2.3.2. Проблемы подхода к прогнозированию на основе имитационных моделей.

Одним из ключевых моментов для разработки прогнозных оценок является учет:

А) уровня и динамики инфляции;

Б) состава и структуры товарооборота.

Решением проблемы служит использование в модели различных относительных величин.

3.2.3.3. Проведение анализа в условиях риска.

С позиции прогнозирования вариантов возможных действий наибольший интерес представляет алгоритмизация действий в условиях риска. Эта ситуация на практике встречается довольно часто. Здесь применяется вероятностный подход, предполагающий прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей. При этом пользуются: а) известными типовыми ситуациями, б) 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.

Таким образом, последовательность действий аналитика такова:

·  прогнозируются возможные исходы Rk, k=1,2,3, n; в качестве Rk могут выступать различные показатели, например, доход, прибыль, приведенная стоимость ожидаемых поступлений и др.;

·  каждому исходу присваивается соответствующая вероятность Pk, причем

1

S Pk =1;

n

·  выбирается критерий (например, максимизация математического ожидания прибыли):

1

E(R) = S Rk*Pk ® max

n

·  выбирается вариант, удовлетворяющий выбранному критерию

3.2.4. Эконометрические модели.

Эконометрические методы прогнозирования занимают ведущее место с позиции формализованного прогнозирования и существенно различаются по сложности используемых алгоритмов. Выбор того или иного метода зависит от множества факторов, в том числе и имеющихся исходных данных. Рассмотрим ситуацию, когда анализируемый показатель изменяется во времени. Эта ситуация встречается на практике довольно часто: финансовый менеджер или аналитик имеет в своем распоряжении данные о динамике финансового показателя, на основании которых требуется построить прогноз. Иными словами, речь идет о выделении тренда. Формализованные методы можно разделить на две большие группы – стохастические и жестко детерминированные модели [Бригхем, Ковалев]. Среди стохастических моделей наибольшее распространение получили:

· простой динамический анализ;

· многофакторный регрессионный анализ;

· анализ с помощью авторегрессионных зависимостей.

3.2.4.1. Простой динамический анализ.

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:

Yt= a+bt (3.2.4.1.)

Где t – порядковый номер периода.

Параметры уравнения регрессии (a, b) находятся, как правило, методом наименьших квадратов. Подставляя в формулу нужное значение t, можно рассчитать требуемый прогноз.

3.2.4.2. Многофакторный регрессионный анализ.

Является распространением простого динамического анализа на многомерный случай. Здесь в результате качественного анализа выделяется k факторов (X1, X2, X3,…,Xk), влияющих на изменение прогнозируемого показателя (Y),

Y = A0 + A1X1 + A2X2 + A3X3 + … + AkXk (3.2.4.2.)

Где Ai – коэффиценты регрессии, i = 1,2,3,4,…,k.

3.2.4.3. Построение прогнозов с помощью авторегрессионных зависимостей.

Экономические процессы имеют определенную специфику. Они отличаются взаимозависимостью и определенной инерционностью. Последняя означает, что значение любого экономического параметра в момент времени t определенным образом зависит от этого параметра 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 авторегрессионной зависимости в наиболее общей форме имеет вид:

Yt = A0 + A1Yt-1 + A2Yt-2 + ….+ AkYt-k,

Yt - прогнозируемое значение показателя Н в момент времени t;

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

Ai – i-й коэффициент регрессии.

Достаточно точные прогнозные значения могут быть получены уже при k = 1. На практике также нередко используют модификацию приведенного уравнения, вводя в него в качестве фактора период (момент) времени t. В этом случае уравнение регрессии будет иметь вид:

Yt = A0 + A1Yt-1 + A2t.

Коэффициенты регрессии данного уравнения могут быть найдены методом наименьших квадратов. Соответствующая система нормальных уравнений будет иметь вид:

jA0 + A1åYt-1 + A2åt =å Yt

A0å Yt-2 + A1åY 2t-1 + A2åt*Yt-1 = YtYt-k,

A0 åt+ A1åtYt-1 + A2åt 2 =åtYt-1,

Где j – длина ряда динамики показателя Y, уменьшенная на единицу.

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