2. Моделі прийняття рішень прогнозування розвитку підприємств

В основі методів прогнозування лежать моделі, призначені для вивчення функціональних і жорстко детермінованих зв’язків, коли кожному значенню факторної ознаки відповідає визначене невипадкове значення результативного показника. Як приклад можна привести залежності, реалізовані в межах відомої моделі факторного аналізу фірми Дюпон. Використовуючи цю модель і підставляючи в неї прогнозні значення різних факторів, наприклад виручки від реалізації, оборотності активів, коефіцієнту фінансової залежності та інших, можна розрахувати прогнозне значення одного з основних показників ефективності – коефіцієнта рентабельності власного капіталу.

Іншим прикладом є форма звітності про фінансові результати, що є табличною реалізацією жорстко детермінованої факторної моделі, що пов’язує результативний показник (прибуток) з факторами (дохід від реалізації, рівень витрат, рівень податкових ставок тощо).

Ставиться задача виявити та дослідити фактори розвитку господарюючого суб’єкта і встановити ступінь їх впливу на різні результативні показники, наприклад прибуток. Для цього використовується імітаційна модель, призначена для перспективного аналізу формування та розподілу доходів підприємства. Ця модель є багатомірною таблицею найважливіших показників діяльності об’єкту в динаміці. В додатках таблиці знаходяться взаємопов’язані показники або в номенклатурі статей Звіту про фінансові результати, або в більш деталізованому вигляді. Ці дані містять результати прогнозних розрахунків за схемою “що буде, якщо”. Іншими словами, в режимі імітації в модель вводяться прогнозні значення факторів у різних комбінаціях, в результаті чого, розраховується очікуване значення прибутку. За результатами імітації може вибиратися одна або декілька дій; при цьому значення факторів, що використовуються в процесі моделювання, будуть слугувати прогнозними орієнтирами наступних дій.

Описана модель може бути реалізована у два етапи: Перший етап. Спеціаліст (фінансовий менеджер, економіст, бухгалтер) в межах вибраної версії і сценаріїв за роками готує кількісні дані для заповнення вихідної таблиці і проводить різні розрахунки шляхом зміни параметрів та змінних (знижки, ставки податку, відсотки за кредит тощо). При цьому в імітаційній моделі передбачені не лише розрахунки показників прибутку, а й можливе вирішення зворотної задачі – за заданим значенням прибутку визначаються значення основних параметрів і змінних (темпів росту товарообороту, рівень торгової націнки тощо).

Другий етап. Запропонований спеціалістом варіант (або варіанти) фінансової політики обговорюються при участі адміністрації та керівників шляхом проведення багаточислених розрахунків за допомогою імітаційної моделі.

Отримані в ході моделювання результати використовуються для середньострокового прогнозу (наприклад, на 2-3 роки), а більш довгий прогноз служить для цілей стратегічного управління та постійного корегування даних за роками.

3. Прогнозування на основі пропорційних залежностей

Однією з очевидних особливостей діючої комерційної організації як системи є певним чином погоджена взаємодія її окремих елементів. Багато показників, навіть не будучи взаємопов’язаними між собою формалізованими алгоритмами, все одно змінюються в динаміці узгоджено. Очевидно, що якщо певна система знаходиться в стані рівноваги, то окремі її елементи не можуть діяти хаотично.

Друга характеристика – інерційність – полягає в тому, що якщо підприємство працює стабільно, то незмінними є кількісні характеристики постійних технологічних процесів і комерційні зв’язки. Так, якщо чатска собівартості продукції в загальній виручці склала 70 %, то немає підстав вважати, що в наступному періоді значення цього показника значно зміниться.

Подібні факти господарського життя є основою для розробки і широкого використання методу прогнозування, відомого як метод пропорційних залежностей показників. Даний метод полягає у тому, що можна визначити деякий показник, що є найбільш важливим з позиції характеристики діяльності компанії, який завдяки такій властивості міг би бути використаний як базовий для обчислення прогнозних значень інших показників в тому розумінні, що вони “прив’язуються” до базового показника за допомогою найпростіших пропорційних залежностей. В якості базового показника найчастіше використовується або виручка від реалізації, або собівартість реалізованої продукції.

Послідовність процедур даного методу наступна:

1) визначається базовий показник А (наприклад, виручка від реалізації продукції);

2) визначаються похідні показники, прогнозування яких є цікавими для менеджера (в тому числі до них можуть відноситися показники бухгалтерської звітності в тій чи іншій номенклатурі статей, оскільки саме звітність є формалізованою моделлю, що дає досить об’єктивне уявлення про економічний потенціал компанії). Як правило, необхідність виділення того чи іншого показника визначається його значимістю у звітності;

3) для кожного похідного показника Б встановлюється вид його залежності від базового показника: Б=f(А).

4) при розробці прогнозної звітності перед усім складається прогнозний варіант звіту про прибутки та збитки, що є одним з вихідних показників для розроблюваного балансу;

5) при прогнозуванні балансу розраховуються перед усім, очікувані значення його активних статей, що стосуються пасивних статей, то робота з ними закінчується за допомогою методу балансової ув’язки показників, а саме: частіше всього отримується необхідність у зовнішніх джерелах фінансування;

6) власне прогнозування здійснюється в ході імітаційного прогнозування, коли при розрахунку варіюють темпами зміни базового показника і незалежних факторів, а його результатом є побудова декількох варіантів прогнозної звітності. Вибір найкращого з них і використання в подальшому в якості орієнтиру здійснюються вже за допомогою неформалізованих критеріїв.

Описаний метод заснований на припущенні, що: значення більшості статей балансу і звіту про прибутки та збитки змінюються прямопропорційно обсягу реалізації; рівні статей, що змінюються, і співвідношення між ними є пропорційними (наприклад, рівень виробничих запасів на момент аналізу і прогнозування є оптимальним).