2. Методы финансового прогнозирования и их применение в туристском бизнесе

В процессе предпринимательской деятельности у туристских предприятий возникает потребность в прогнозных оценках финансовых поступлений и их использования.

Прогноз - это умение оценить будущий спрос, определяя, что будут предпочитать покупатели.

Большинство рынков не имеет устойчивого развития спроса, и в этих условиях хороший прогноз становится ключевым фактором успеха компании. Плохой прогноз может привести к избытку обслуживающего персонала и материальных ресурсов или к их недостатку. Чем более неустойчив спрос, тем больше компания нуждается в точных прогнозах и качественной процедуре прогнозирования.

Оперативная осведомленность о происшедших отклонениях от плана – существенный элемент эффективной системы управления, что очень важно для успешной работы предприятия сферы туризма в постоянно меняющемся мире.

Для прогнозирования (обычно краткосрочного) анализируют динамику изменения показателей за ряд прошедших периодов и переносят тенденции на ближайшую перспективу.

Этот метод - анализ динамики или построение трендов, который имеет свои особенности в сфере туризма состоит в разложении первоначальных объемов реализации на четыре составляющие: тенденцию, цикл, сезон и случайные факторы, а затем в их объединении, чтобы произвести коммерческий прогноз сбыта.

Тренд – это основная тенденция движения (роста или снижения) объемов продаж, происходящего в результате основных изменений в численности населения, формировании капитала и технологии и других глобальных факторов.

Для нахождения тренда строится график динамики изменения объемов реализации во времени в виде прямой, ломаной или кривой линии.

Цикл – это период среднесрочной волны движения объемов продаж, являющейся результатом изменений в общей экономической и конкурентной активности.

Сезон – это характеристика последовательного типа еженедельных, ежемесячных или ежеквартальных изменений объемов реализации в пределах одного года.

В гостиничном бизнесе о сезонных изменениях обычно судят на основе года, нескольких лет, но также важны и еженедельные и даже почасовые изменения объемов продаж. Сезонный компонент может быть связан с погодными факторами, праздниками и торговыми обычаями.

Случайные факторы включают различные непредвиденные (или форс-мажорные) обстоятельства: причуды клиентов, забастовки, стихийные бедствия и др. Эти компоненты являются непредсказуемыми и не должны включаться в список привлекаемых факторов, чтобы получить объективную картину обычного движения продаж. Большинство этих случаев не может быть предсказано, но некоторые, такие как снежные бури и забастовки, все-таки поддаются краткосрочному прогнозированию. Менеджеры гостиниц Вашингтона знают, что если в городе ожидается снежная буря, спрос на номера увеличится – приезжие не смогут покинуть город и останутся в гостинице. Служащие различных учреждений также не смогут возвратиться домой, и будут вынуждены остановиться в гостинице.

Пример.

Рассмотрим пример применения на практике финансового прогноза, учитывающего фактор сезонности. The Boulders, курорт в Аризоне, имеющий расценки свыше $500 за комнату в сезон, все же закрывается в июле и августе (самые жаркие месяцы) из-за низкого спроса на комнаты, предлагаемые даже по половинной цене.

Отпускные периоды (май, июнь, сентябрь) положительно влияют на спрос, обеспечивая высокую заполняемость.

Количество деловых путешественников имеет иную закономерность - снижается с середины декабря и до середины января, в течение летнего периода и в уик-энды.

Пример.

Предположим, что гостиница с 250 номерами заполнялась на 76%, то есть в течение года продавалось 69350 сутко-номеров по средней цене $80. В течение последних семи лет число продаж – количество номеров в сутки и средняя цена номера – увеличилось на 5% каждый. Чтобы не отставать от роста объема спроса, гостиница провела два повышения цен. Эта информация предполагает, что в следующем году гостиница продаст 72818 сутко-номеров (69350 * 1,05) по средней цене $84 (1,05 * $80). Менеджер сначала должен определить, имеет ли гостиница достаточную вместимость, чтобы удовлетворить увеличивающийся спрос. Если гостиница уже продала деловым путешественникам все места со вторника по четверг в течение февраля – мая и сентября – октября, нереально ожидать 5%-ного увеличения, так как вместимость отеля ограничена. Единственная возможность – увеличить заполняемость в периоды пониженного спроса.

Предположим далее, что в следующем году ожидается спад. В результате количество продаж одного сутко-номера, как ожидается, понизится на 10% и средняя цена уменьшится на 15%, поскольку конкуренты, скорее всего, сократят свои цены в целях привлечения клиентов. Если менеджер при осуществлении прогноза не учел фактора спада и запланировал заполняемость, основываясь исключительно на прошлой информации, то средняя цена номера будет очень завышена. С учетом спада прогноз должен показать более низкую заполняемость отеля и по более низкой цене номера.

Если прогноз показывает уменьшение продаж, то важно понять причины такого уменьшения. Когда руководство гостиницы посылает план-прогноз, показывающий снижение продаж, в головную контору компании, он будет отклонен, если не будет обеспечен достаточным обоснованием. Общее руководство фирмы потребует увеличить цифры прогноза. В этом случае гостиница будет не в состоянии выполнить пересмотренный прогноз. Менеджеры должны прогнозировать точно и представлять информацию, обосновывающую свои прогнозы.

К другому методу прогноза относится метод скользящего среднего значения.

Скользящее среднее значение – это среднее число из ряда предыдущих периодов, которое может быть использовано для прогнозирования продаж в течение следующего периода. Ограничение скользящих средних значений означает, что среднее значение прошлого периода имеет тот же вес, что и в текущем периоде.

Если наблюдаемые явления (спрос) имеет резкие скачки, но с небольшой амплитудой, то используют метод экспоненциального сглаживания. Экспоненциальное сглаживание – простая, но полезная математическая техника, которая позволяет оценить последние периоды во взвешенном виде.

В ряде случаев необходимо анализировать (и прогнозировать) не одного, отдельно взятого показателя, а совокупность показателей. В качестве примера рассмотрим метод пропорциональной зависимости показателей от объема реализации.

Пример.

Сущность метода пропорциональной зависимости показателей от объема реализации, будет проиллюстрирована на примере отеля «Шератон Невский Палас» (в настоящий момент «Коринтия Невский Палас»), чей финансовый отчет приведен в графе 1 Табл. 19. Содержание других ее граф будет далее пояснено постепенно по мере изложения материала.

Для обеспечения в 2000 году объема реализации, равного 184616,9 тысяч рублей, гостиница задействовала свои основные средства на полную мощность; дополнительных неиспользованных производственных мощностей у нее не было. Кроме того, величина ее балансовых остатков запасов и денежных средств соответствует объему реализации 184616,9 тысяч рублей.

Если в 2000 году объем реализации «Невского Паласа» вырастет до 221540,28 тысяч рублей, как будут выглядеть ее прогнозный баланс, отчет о прибылях и убытках и отчет о движении денежных средств и какой объем внешнего финансирования потребуется этой компании в 2001г.?

Таблица 19