44. Методи контролінгу

. До основних специфiчних методiв контролiнгу належать:

аналіз точки беззбитковості;

бенчмаркінг;

вартісний аналіз;

портфельний аналіз;

SWОТ-аналіз (аналіз сильних і слабких місць);

АВС-аналіз;

XYZ-аналіз;

методи фінансового прогнозування (експертні, екстраполяції тощо).

Точка беззбитковості характеризує обсяг реалізації продукції за якого прибуток підприємства дорівнює нулю, тобто виручка від реалізації продукції відповідає валовим затратам на її виробництво та реалізацію. Точку беззбитковості називають також точкою «порогового» прибутку чи точкою рівноваги. Розглядуваний метод побудований на тезі, що із збільшенням обсягів реалізації величина умовно постійних витрат на одиницю продукції зменшується.

Важливим інструментом аналізу конкурентоспроможності підприємства є бенчмаркінг. Бенчмаркінг (від англ. benchmarking — встановлення контрольної точки) — це перманентний, безперервний процес порівняння товарів (робіт, послуг), виробничих процесів, методів та інших параметрів досліджуваного підприємства (структурного підрозділу) з аналогічними об’єктами інших підприємств чи структурних підрозділів.

Вартісний аналіз — це метод контролінгу, що полягає в дослідженні функціональних характеристик продукції, яка виробляється, на предмет еквівалентності їх вартості та корисності. Отже, в центрі уваги вартісного аналізу перебувають функціональні та вартісні параметри продукції (робіт, послуг), саме тому цей вид аналізу позначають також як функціонально-вартісний

Портфельний аналіз — ефективний інструмент стратегічного контролінгу. Традиційно цей інструмент використовується при оптимізації портфеля цінних паперів інвестора. Фінансист під терміном «портфоліо» розуміє оптимальний з погляду комбінації ризику та прибутковості набір інвестицій (концепція оптимізації портфеля інвестицій Марковіца, модель оцінки капітальних активів). В основі портфельного аналізу покладено два оцінні критерії: теперішня вартість очікуваних доходів від володіння цінними паперами (проценти, дивіденди) і рівень ризиковості вкладень.

АВС-аналіз полягає у виявленні та оцінці незначного числа кількісних величин, які є найціннішими та мають найбільшу питому вагу у загальній сукупності вартісних показників.

Одним з важливих методів стратегічного контролінгу є так званий аналіз сильних (Strength) і слабких (Failure) місць, а також наявних шансів (Opportunity) і ризиків (Threat). В економічній літературі цей вид аналізу позначається також як SWOT-аналіз (SWOT-analysis). Даний вид аналізу може здійснюватися стосовно всього підприємства, його структурних підрозділів

45. Методи фін прогнозування

У науково-практичній літературі виокремлюють три основні групи методів прогнозування:

суб’єктивні (експертні) методи визначення прогнозних показників;

каузальне прогнозування;

методи екстраполяції

Суб’єктивні методи прогнозування ще називають прагматич

ними чи експертними методами. Використання математичних і статистичних прийомів за цих методів зведено до мінімуму, натомість пріоритет надається методиці евристики (сукупність прийомів оцінки явищ за допомогою навідних питань). Планові показники визначаються на основі експертних оцінок. Вирішальними при цьому є досвід, інтуїція, суб’єктивні очікування, освіта експертів, відповідальних за складання прогнозів. Як експерти до процесу прогнозування залучаються, як правило, керівники структурних підрозділів і провідні фахівці. Доцільним є також залучення до процесу опитування зовнішніх експертів, наприклад нинішніх і потенційних клієнтів, дистриб’юторів тощо. Роль модератора (ведучого дискусії) та організатора під час експортного прогнозування виконує, як правило, фінансовий контролер.

Каузальний (причинний) метод прогнозування побудований на визначенні майбутніх планових показників на основі оцінки причинно-наслідкових зв’язків з іншими показниками

Каузальне прогнозування може здійснюватися у двох основних формах:

детермінантний прогноз;

стохастичний прогноз.

Перша форма дозволяє з високим рівнем точності виконати прогнозні розрахунки у тому разі, якщо між показниками існує чіткий причинно-наслідковий (функціональний) зв’язок, за якого кожному значенню фактора (х) відповідає чітко визначене значення (у)

Стохастичне прогнозування ґрунтується на регресійному аналізі, в процесі якого на основі побудови рівняння регресії досліджується ймовірнісна залежність середнього значення однієї величини від іншої. Визначальними при цьому є два чинники:

вид і параметри незалежних змінних, що впливають на залежну змінну;

тип рівняння регресії.

У теорії і практиці в процесі прогнозування фінансових показників досить часто використовують методологію екстраполяції, за якої висновки про значення прогнозних показників у майбутніх періодах робляться на основі вивчення їх динаміки у попередніх періодах. Необхідним елементом при цьому є побудова та аналіз так званого ряду динаміки, який класифікує значення показників у часі у розрізі окремих періодів та описує динаміку їх розвитку

Можна виокремити три основні групи методів прогнозування за допомогою екстраполяції:

методи визначення середніх величин;

екстраполяція тренду;

експоненціальне згладжування

Методи визначення середніх величин. Прогнозні показники досить часто розраховуються як середнє значення відповідних показників у попередніх періодах. Середні величини обчислюються здебільшого за алгоритмом середньої арифметичної простої чи середньої арифметичної зваженої. Найпоширенішим у процесі прогнозування є метод визначення ковзної середньої, за використання якого прогнозні показники розраховуються як середні величини відповідних показників за n попередніх періодів (а не з використанням усіх значень аналізованого ряду динаміки). Кожні наступні прогнозні показники розраховуються на основі значень, одержаних в 3, 4, ... n попередніх періодах заміною значень найвіддаленіших періодів на нові.

У разі, якщо ковзна середня (Кс) обчислюється як середня арифметична проста, то можна використати такий алгоритм її розрахунку:

, (11.9)

де t — границя числового ряду (наприклад, порядковий номер останнього звітного періоду); n — досліджуваний інтервал ряду динаміки; х_і — значення досліджуваного показника в і-му періоді

Екстраполяція тренду. Під екстраполяцією тренду розуміють продовження виявленої в процесі аналізу тенденції за межі побудованого на основі емпіричних даних ряду динаміки. Передумовою використання цього методу прогнозування є сталість чинників, що формують виявлений тренд, а принциповим моментом — виявлення тренду, характерного для досліджуваного ряду динаміки. В теорії і практиці зустрічаються різні способи розрахунку тренду. Одним з них є метод найменшого квадратичного відхилення. Якщо спостерігається більш-менш стійка лінійна залежність значення досліджуваного показника (х) від часового інтервалу (t), то для виявлення тренду доцільно побудувати пряму, яка описується лінійною регресією:

x_t = a + bt.

Експоненціальне згладжування є одним з методів короткострокового фінансового прогнозування, який базується на аналізі ряду динаміки. Розрізняють експоненціальне згладжування першого та вищого порядків. Згідно з цим методом прогнозні показники на плановий період розраховуються з використанням прогнозних і фактичних даних звітного (попереднього) періоду. При застосуванні методології експоненціального згла- джування першого порядку рекомендується використовувати такий алгоритм:

P_t+1 = P_t + (F_t – P_t),

P_t+1 = F_t + (1 – )P_t,

де P_t+1 — прогнозне значення показника в плановому періоді t + 1; P_t — прогнозне значення показника на період t (розраховане в періоді t – 1); F_t — фактичне значення прогнозованого показ­ника в періоді t;  — фактор згладжування.