73

Научную основу прогнозирования создают два подхода. Исторический подход, с позиции которого будущее состояние объекта

становится результатом прошлого развития и тенденциями, обусловленными ретроспективными факторами.

Комплексный подход предполагает, что в процессе построения прогноза необходимо учитывать взаимосвязь и взаимообусловленность объекта прогнозирования с другими объектами, процессами и явлениями.

4.2Система методов прогнозирования

Всистеме методов прогнозирования известно около 150 методов, из которых на практике используется примерно 20. Их классификация позволяет определиться с преимуществами и недостатками отдельных методов и

взависимости от имеющихся ограничений применять какой-либо из них в условиях конкретной ситуации.

Всистеме методов прогнозирования различают две большие группы методов в зависимости от основы для построения прогнозов.

Экспертные, или интуитивные, методы основаны на использовании интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки полученных результатов, прогноз становится результатом обобщенного мнения экспертов.

Процесс прогнозирования интуитивными методами может быть организован различными методами, что позволяет также классифицировать эту группу методов. Так, различают методы индивидуальных экспертных оце-

нок, когда прогноз становится результатом независимой работы одного эксперта, и методы коллективных экспертных оценок, в этом случае для формирования прогноза используют результаты работы команды экспертов.

Конкретные методы организации работы экспертов представлены на рис. 8, мы не приводим здесь их содержание и преимущества, поскольку они достаточно широко изучаются в теории принятия управленческих решений. Основное достоинство индивидуальных экспертных оценок

74

состоит в том, что они позволяют максимально использовать опыт экспертов, дают полную свободу их деятельности.

Экспертные (интуитивные) методы

Рисунок 8 – Экспертные (интуитивные) методы прогнозиро-

вания

Коллективные экспертные оценки дают более точные результаты, совместное обсуждение проблем в группе экспертов позволяет генерировать дополнительные идеи и делает результат прогнозирования более ценным.

Для прогнозирования вероятного банкротства экспертными методами используются системы формализованных и неформализованных критериев, которые специально разрабатываются с учетом специфических признаков стадии скрытого банкротства и финансовой неустойчивости. Эти критерии подвергаются балльной оценке, и на основе суммы баллов делают заключение о вероятном банкротстве и временном горизонте его наступления. Подобным образом используются критерии из практики аудирования Великобритании и критерии для определения А-счета – счета Аргенти.

Вторую группу методов прогнозирования составляют формализован-

ные, или количественные, методы прогнозирования. Эти методы базиру-

ются на математических зависимостях и использовании моделей различного типа, что повышает достоверность и точность прогнозов, сокращает

75

сроки подготовки и реализации сценариев развития. В составе группы формализованных методов различают метод экстраполяции и методы математического моделирования.

Метод экстраполяции – это метод научного исследования, сущность которого состоит в том, что выводы, полученные из наблюдений над одной частью явления или совокупности объектов, распространяются на другую часть явления или совокупность объектов. Чаще всего применительно к экономическим объектам и явлениям экстраполяция реализуется как процесс изучения сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций экономического развития и перенесение их на будущее. Различают перспективную экстраполяцию, когда ряд динамики прогнозируется на будущее, и ретроспективную экстраполяцию, когда ряд динамики, изучаемый в процессе прогнозирования, продолжается в прошлое.

Формальная, или простая экстраполяция предполагает, что формируе-

мый прогноз в точности сохраняет тенденции, выявленные в прошлом и настоящем периоде.

Прогнозная экстраполяция позволяет получить прогнозы, которые основаны на корректировке прошлых и настоящих тенденций с учетом будущих условий, альтернативных изменений объекта прогнозирования.

Несомненно, экстраполяции присущи достоинства формализованных методов прогнозирования, в первую очередь точность и количественная определенность прогноза, вместе с тем этот метод обладает упрощенным математическим аппаратом, что дает искаженные результаты прогнозирования. Для использования метода экстраполяции важно соблюдать следующие условия:

Горизонт прогнозирования должен соответствовать среднесрочному периоду, когда свойство инерционности экономических систем приводит к более точным результатам.

Объект прогнозирования должен обладать устойчивыми тенденциями развития, которые можно распространить в будущее с наименьшими ошибками прогноза.

В процессе прогнозирования вероятного банкротства метод экстраполяции находит свое применение при построении прогнозной финансовой

76

отчетности, а также в расчетах коэффициентов восстановления и утраты платежеспособности. В свою очередь, эти модели используются при разработке планов по финансовому оздоровлению, для формирования финансового обоснования целесообразности мер по антикризисному управлению.

Методы математического моделирования позволяют исследовать объекты на основе математических моделей этих объектов. Процесс математического моделирования предполагает осуществление этапов: конструирования модели на основе формирования существенных признаков и характеристик объекта, теоретического и экспериментального анализа модели, проверки результатов моделирования и корректировки модели.

Для процессов финансового анализа и прогнозирования представляют интерес следующие типы моделей.

Дескриптивные модели – модели описательного характера, которые являются основными в процессе формирования экономических показателей, позволяют детерминировать систему факторов первого порядка в процессе анализа влияний на результирующий показатель. Примером таких моделей служат модели финансовых коэффициентов и других расчетных экономических показателей.

Предикативные модели – модели прогнозного характера позволяют на основе изучения динамики отдельных факторов получать перспективные оценки для результирующего показателя. В качестве примера подобных моделей можно привести модель порога безубыточности и порога рентабельности, модели оценки кредитоспособности, модели скоринга.

Нормативные модели представляют собой модели для оценки динамики и степени достижения плановых показателей, они применяются для количественного обоснования экстраполяции. К этим моделям относятся модели расчета показателей темпов роста, прироста, индексов и процентов выполнения плана.

Детерминированные модели формируются таким образом, что между признаком результирующим и факторными признаками существует полная связь, то есть факторы полностью описывают результат.

Стохастические, или вероятностные, модели, напротив, соединяют в модели факторы и результирующий признак, которые не полностью опи-