Система методов финансового прогнозирования

Составление прогнозной отчетности начинают с определения ожидаемой величины собственного капитала. Уставный, добавочный и резервный капиталы обычно меняются редко (если только в прогнозируемом периоде не планируется осуществить очередную эмиссию акций), поэтому в прогнозный баланс их можно включить той же суммой, что и в последнем отчетном балансе. Таким образом, основным элементом, за счет которого изменяется сумма собственного капитала, является прибыль, остающаяся в распоряжении организации. Размер прибыли можно рассчитать по методу пропорциональных зависимостей, исходя из величины коэффициента рентабельности продаж РП в будущем периоде, который равен отношению прибыли к выручке от реализации:

РП = П / В (9)

Прогнозная величина данного показателя, а также выручки от реализации определяются методом авторегрессии на основании их индивидуальной динамики в предыдущих периодах. Здесь следует заметить, что гораздо более надежный прогноз величины выручки от реализации может быть получен экспертными оценками специалистов предприятия, базирующимися на прошлых объемах продаж, рыночной конъюнктуре, производственных мощностях, ценовой политике и т. д.

Точность прогнозов

Основными критериями при оценке эффективности модели, используемой в прогнозировании, служат точность прогноза и полнота представления будущего финансового состояния предприятия. С точки зрения полноты, безусловно наилучшими являются методы, позволяющие построить прогнозные формы отчетности. В этом случае будущее состояние предприятия можно проанализировать не менее детально, чем его настоящее положение. Вопрос с точностью прогноза несколько более сложен и требует более пристального внимания. Точность или ошибка прогноза - это разница между прогнозным и фактическим значениями. В каждой конкретной модели эта величина зависит от ряда факторов.

Чрезвычайно важную роль играют исторические данные, используемые при выработке модели прогнозирования. В идеале желательно иметь большое количество данных за значительный период времени. Кроме того, используемые данные должны быть "типичными" с точки зрения ситуации. Стохастические методы прогнозирования, использующие аппарат математической статистики, предъявляют к историческим данным вполне конкретные требования, в случае невыполнения которых не может быть гарантирована точность прогнозирования. Данные должны быть достоверны, сопоставимы, достаточно представительны для проявления закономерности, однородны и устойчивы.

Точность прогноза однозначно зависит от правильности выбора метода прогнозирования в том или ином конкретном случае. Однако это не означает что в каждом случае применима только какая-нибудь одна модель. Вполне возможно, что в ряде случаев несколько различных моделей выдадут относительно надежные оценки. Основным элементом в любой модели прогнозирования является тренд или линия основной тенденции изменения ряда. В большинстве моделей предполагается, что тренд является линейным, однако такое предположение не всегда закономерно и может отрицательно повлиять на точность прогноза. На точность прогноза также влияет используемый метод отделения от тренда сезонных колебаний - сложения или умножения. При использовании методов регрессии крайне важно правильно выделить причинно-следственные связи между различными факторами и заложить эти соотношения в модель.