Методы прогнозирования основных финансовых показателей.

Методы экспертных оценок. Чаще используется, когда трудно колич-но оценить прогнозный фон (совокупность внешних по отношению к объекту условий, существенных для обоснования прогноза). Предусм. многоступенчатый опрос экспертов по спец. схемам и обработку полученных рез-ов с помощью инструментария эк. ст-ки. Применение этих методов на практике - в использ. опыта и знаний торговых, финансовых, произв-ых руководителей предпр.. Эксп. оценки применяются и в аналитической работе, например, для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей и т. п.

Методы ситуационного анализа и прогн-я основаны на исп. жестко-детерминированных факторных моделей, т.е. моделей, предназнач. для изучения функциональных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне опред. неслучайное знач. результативного признака. Пример: использ. модели фирмы Дюпон, в которой коэф. рент. совокупного капитала определяется как произведение факт. пок-ей рент-и продаж и оборачиваемости активов.

ЧП/А = ЧП/В*В/А

где, ЧП – чист приб; А – сумма активов; В – выручка от реал.

Используя эту модель, можно подсчитать прогнозное знач. 1 из осн. пок-й – коэф. рент-и совокупного капитала. Другим примером служит форма №2, предст. собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связ. результат. признак (прибыль) с факторами (доход от реализации, уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.). Один из возможных подходов прогнозирования: ставится задача выявл. влияния факторов на прибыль. В модель вводятся прогнозн значения факторов в разл комбинациях, рассчит-ся ожидаемое значение прибыли. По результатам может выбираться один или несколько вариантов действий. Значения факторов, исп-ых в процессе моделирования, будут служить прогнозн ориентирами в последующих действиях.

Имитационное моделирование фин-хоз деят-ти основано на сочетании мат методов и эксп оценок специалистов и рук-лей хоз субъекта, но с превалированием последн. Для разработки долгоср прогноза необх включ 2-3 специалиста от разл служб и подразделений предпр. Разрабат-ся алгоритмы действий в усл. риска. Применяется вероятностный подход (прогн-ие возможн исходов и присвоение им вероятностей).

В более сложн ситуациях в анализе исп-ся метод построения дерева решений.

Широко примен-ся также прогн-ие на осн пропорц зав-тей: характеристикой любой соц-эк системы явл взаимосвязь и инерционность - многие показатели изменяются в динамике согласованно. Можно выбрать некоторый пок-ль, явл наиболее важн с позиции хар-ки деят-ти компании, кот м.б. исп д/опред-я прогн знач. др пок-ей (они привяз. к базовому пок-лю с помощью простейших пропорц зав-тей. В кач. базового пок-ля исп-ся выр. от реализ. прод-и (В). Для кажд производного пок-ля Р устан-ся вид его зав-ти от баз. пок-ля: Р = f(B). Затем сост-ся прогнозн вариант форм №1, 2.

Стат методы заним ведущ место с позиции формализ-го прогн-ия. Выбор того или иного метода зав от множества факт-в, в т.ч. имеющ-ся в наличии исх-х данных. Можно выделить 3 типовые ситуации:

1) наличие времен. ряда – встреч-ся на практике наиболее часто: финн менеджер имеет в распоряж. данные о динамике пок-ля, на осн. кот-х требуется построить приемлемый прогноз. Это м.сделать разл способами, осн. явл-ся простой динамич. анализ и анализ с помощью авторегрессионных зав-тей.

2) наличие пространственной совок-ти - если по нек. причинам стат. данные о пок-ле отсутствуют/есть основание полагать, что его значение опред-ся влиянием нек факт-в. Может применяться многофакторный регрессионный анализ (распространение прост динамич анализа на многомерный случай.

3) наличие простр-времен сов-ти - когда: а) ряды динамики недостат. по длине для построения стат значимых прогнозов; б) аналитик имеет намерение учесть в прогнозе влияние факт-ов, различ-ся по эк природе и их динамике. Исх данными служат матрицы пок-лей, кажд. из кот-х представляет собой знач тех же самых пок-лей за различные периоды или на разные последовательные даты.