какая группа методов прогнозирования опирается на оценке индивидуальных мнений экспертов

Качественные методы прогнозирования

Прогнозирование — это скорее искусство или особое мастерство, а не точная наука. В прогнозировании в качестве основных исходных данных используются информация, анализ, опыт, обоснованная экспертная оценка специалистов. Нет законов, которые могли бы сохранить модель взаимосвязей между спросом и другими аспектами деятельности компании. Экономические условия, действия конкурентов, предпочтения потребителей, а также другие социальные явления носят непредсказуемый характер.

Перед началом процесса построения прогноза необходимо сделать выбор:использовать математические уравнения для выражения взаимосвязи спроса и других переменных или применить субъективный качественный подход к построению прогнозов. В случае выбора качественного подхода к прогнозированию эксперт формулирует свое мнение об относительном воздействии совокупности факторов на уровень спроса. В случае использования одной из математических моделей прогнозирования принимают решение о том, какие переменные подлежат оценке в процессе составления прогноза, а также какое уравнение следует применить в данном случае.

Рассмотрим далее основные качественные методы прогнозирования.

1. Метод полевых продаж, или пробный маркетинг. Один из самых точных из качественных методов подход к составлению прогноза. Новый продукт или какие-либо изменения, произведенные в системе продвижения изделий на рынке, осуществляются на очень небольшом по размеру рынке. В сущности, на небольшом местном рынке предпринимается попытка смоделировать то, что потом будет сделано в масштабе более крупного рынка. Составные элементы программы продвижения нового изделия на рынке (цены, виды рекламы, каналы сбыта, вид упаковки) проверяются на ограниченной группе потребителей. После обработки полученной информации об объеме и темпах роста продаж нового изделия соответствующие наметки относительно прогноза распространятся на весь рынок.

2. Опрос группы руководителей различных служб и отделов предприятия. Предварительно руководители получают информацию, касающуюся анализа рынка. В этом случае прогноз сбыта представляет собой нечто среднее из мнений опрашиваемой группы руководителей. Подходит для новых предприятий, не имеющих достаточного опыта в использовании других методов, когда отсутствуют детализированные расчеты о состоянии рынка, нет полной статистики о тенденциях сбыта различных видов изделий. Групповое согласие — основная идея метода; группа людей с различными позициями может разработать более надежный прогноз, чем один человек. Прогнозы с участием групп специалистов разрабатываются при проведении круглых столов, со свободным обменом мнениями участников всех уровней управления и отдельных лиц. Если решения принимаются на высшем уровне, этот метод называют методом мнения руководства.

3. Обобщение оценок отдельных торговых агентов предприятия и руководителей подразделений. В этом случае анализ рынка дополняется мнением тех, кто непосредственно ощущает реакцию потребителей, колебания потребительских предпочтений. Принимается в расчет региональный аспект (особенности реализации изделий в разных регионах). Точность оценки выше, чем в предыдущем, но больше накладных расходов (аналитики, обработка данных). Предполагается что сотрудник, который занимается сбытом, знает будущие потребности лучше. Во многих случаях данное допущение справедливо и составляет основу рассматриваемого метода. Прогнозы нижнего уровня суммируются и передаются на более высокий уровень, на котором учитываются данные первичного прогноза при создании резервных запасов и расчете объема заказа. Полученный прогноз передается на следующий уровень, процедура повторяется, пока не будет достигнут высший уровень, прогноз для которого представляет собой прогноз для производственной компании в целом.

4. Прогнозирование на базе прошлого оборота. Данные о продажах за прошлый год берутся в качестве основы для предсказания вероятностного спроса в будущем. Предполагается, что оборот следующего года превысит или будет ниже оборота нынешнего года на определенную величину. Обычно берут процентное увеличение к данным за предыдущий год по так называемому принципу «от достигнутого». Данный метод прогнозирования пригоден для отраслей и рынков со стабильной хозяйственной конъюнктурой, слабо меняющимся ассортиментом товаров и услуг, где значительные колебания товарооборота происходят крайне редко. Применяя этот метод, невозможно учесть быстрые изменения в коммерческой деятельности, структуре потребительского спроса. Степень конкуренции не принимается в расчет.

5. Прогнозирование на основе «доли рынка» компании, при котором оборот прогнозируется в виде определенного процента от доли компании на рынке в данной отрасли. То есть сначала прогнозируется спрос для всей отрасли, а затем производится расчет доли предприятия в общем объеме продаж всей отрасли. Важно быть уверенным в точности прогноза для всей отрасли, не принимать в расчет ценовую конкуренцию (на уровне новых изделий и услуг).

6. Анализ конечного использования. Прогноз основывается на предполагаемых объемах заказов основных заказчиков предприятия. Применение данного метода предполагает проведение специального исследования по основным отраслям, потребляющим продукцию данного предприятия, сбора и обработки значительного статистического и фактического материала. Наиболее предпочтительно применять в отраслях сырьевого и энергетического комплекса, а также на предприятиях, выпускающих комплектующие изделия и узлы.

7. Метод стандартного распределения вероятностей, базирующийся на методе PERT (program evaluation-and-review) — метод оценки и пересмотра планов с использованием сетевых моделей и методов планирования и управления. Сущность метода такова: экспертным путем определяются три вида прогноза сбыта — оптимистический, наиболее вероятный и пессимистическая оценка сбыта. Далее рассчитывается ожидаемое значение прогноза сбыта.

8. Оценка по ожиданиям потребителей. Для составления прогноза этим методом обычно привлекают сторонние специализированные компании. Рыночные исследования чаще всего используют для получения информации о товарах, их перспективах, предпочтениях потребителей. В качестве способов сбора информации применяют опросы и наблюдения.

9. Метод Дельфи. Он обладает высокой объективностью оценок, требует незначительной дополнительной информации в процессе прогнозирования, а при хорошо организованной работе — и незначительного времени. В групповом методе Дельфи обеспечивается конфиденциальность участвующих в исследовании лиц. Мнение каждого участника имеет одинаковый вес. Глава группы готовит анкету (вопросник) и раздает ее участникам. Их ответы подытоживаются и возвращаются всей группе вместе с новым перечнем уточняющих вопросов.

Только до завтра запись со скидкой 20%. Программа вебинара тут.

Источник

Методы прогнозирования финансового состояния организации

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.

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:

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.

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 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):

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.

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:

(1),

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:

(3)

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

(4)

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 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 (X₁, X₂,…, X_k), влияющих, по мнению аналитика, на изменение прогнозируемого показателя Y, и строится чаще всего линейная регрессионная зависимость типа

(6),

где A_i– коэффициенты регрессии, i = 1,2,…,k.

Значения коэффициентов регрессии (A₀, A₁, A₂,…, 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:

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:

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.

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.

Далее для описания комбинированного метода будут использованы следующие условные обозначения:

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:

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):

Далее определятся потребность в собственном оборотном капитале П_СОК, определяемом как необходимая часть собственного капитала, которая направляется на формирование оборотных (текущих) активов:

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:

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

Источник