интересно
Предыдущая | Содержание | Следующая

Теоретические положения модельного анализа и прогнозирования финансово-экономического состояния предприятия

Классификация конкретных методов выбора решений и прогноза, учитывающая особенности системы знаний, лежащей в основе каждой группы методов, укрупненно может быть представлена следующим образом:

методы экспертных оценок;

методы статистического моделирования;

методы производственных функций;

оптимизационные методы;

имитационное моделирование,

Круг задач, для решения которых используются экспертные методы, очень широк. Экспертные методы применяются, если предполагаются стохастические изменения в условиях развития объекта или информация не поддается формализации (имеет значительную неопределенность). Экспертные методы являются довольно сложным методом прогнозирования, возникает много принципиальных проблем при анализе ответов экспертов. Необходимость тщательной организационной подготовки и значительная трудоемкость экспертного анализа оправдываются сложностью решаемых проблем.

Экспертные методы нашли широкое применение в исследовании экономических проблем не только как самостоятельное направление анализа - в определенной мере они являются составной частью, не всегда выраженной формально, многих других подходов. В широком смысле к области экспертного анализа относят СОВОКУПНОСТЬ методов прогнозирования, в основе которых лежат знания и опыт специалистов, не всегда и не полностью представимые в формализованном виде.

Экспертные методы единственно пригодны для решения прогнозных задач, в которых исходная информация отсутствует, недостаточна или не поддается формализация. Эти методы также предпочтительны для совместного применения с другими подходами при изучении динамики процессов, если предполагаются скачкообразные изменения или разрывы в развитии, когда период упреждения намного превышает период ретроспективы; если необходимо одновременно учесть большое количество факторов, влияющих на объект прогнозирования.

Результаты применения экспертных методов зависят от качества информации, имеющейся в распоряжении экспертов, от уровня их компетентности и организационной схемы экспертизы. Формальная оценка надежности результатов ограничена принципиальными трудностями, разработки соответствующего инструментария. Известные подходы позволяют лишь сопоставить относительную надежность результатов повторных экспертиз либо оценить значимость мнений экспертов исходя из свой ств пр именяемой информации. В зависимости от содержания исследуемых проблем применяют различные по схеме экспертные процедуры:

интуитивные и аналитические - по наличию соответствующей схемы проведения прогноза;

индивидуальные и групповые - по способу и количеству привлекаемых к опросу экспертов; • метод интервью, анкетирование и заочная форма опроса метод докладных записок.

Специфические проблемы возникают при анализе ответов экспертов, как правило, не полностью согласованных не только из-за различной компетентности экспертов, но и потому, что описание объекта и комплекс поставленных вопросов составляют значительную сферу неопределенности в рамках которой могут проявиться индивидуальные различия в отношении экспертов к объекту. Наличие различных оценок требует соответствующих процедур выработки коллективных мнений, удовлетворяющих элементарным с точки зрения здравого смысла требованиям. Нарушение этих требований приводит к возникновению различного рода парадоксов, например, к парадоксу Кондорсе - определение наилучшей альтернативы с помощью непосредственного подсчета большинства голосов недостаточно; парадоксу Эрроу о невоможности справедливого коллективного выбора при выполнении пять условий: независимости, транзитивности, наличия положительной связи, ненавязанности , отсутствия диктаторства. Большинство исследователей считают выполнение всех условий, кроме первого, обязательным. Первое условие часто признается чрезмерно сильным, от требований которого приходится отказываться.

Экспертные методы являются довольно сложными процедурами, содержание которых отнюдь не сводится к записи интуитивных мнений специалистов и их тривиальной обработке. Выбор схемы и настройка соответствующих процедур требуют значительного опыта и длительной настройки. К сожалению, в большинстве прикладных систем, предназначенных для оценки финансового состояния предприятия и его прогноза, такие блоки не предусматривают специальных адаптационных этапов и инструментов.

В системах управления предприятиями экспертные методы получили широкое применение в нормативном прогнозировании. Объектами нормативного прогнозирования, реализуемого экспертными методами, являются прирост производственной программы и производственных мощностей, удельные капиталовложения, объемы замены живого труда автоматизированным. Методы экспертного прогнозирования часто используют как вспомогательные при применении таких методов, как структурное моделирование и разработка целевых комплексных программ. Синтез экономико-математических методов оптимизации и экспертных процедур оценки необходим, когда сама структура модели не может быть полностью сформирована заранее, а уточняется и дополняется в процессе проведения экспериментов. Часто при этом в пределах каждой итерации оптимизация проводится формальными методами, а переход от итерации к итерации - с помощью эксперта.

Оптимизационные методы предназначены для определения эффективности функционирования хозяйственного объекта, сравнения с другими объектами при заданных условиях. В практике использования оптимизационных блоков в общей схеме имитационных расчетов чаще всего выбирались критерии объема производства и реализации продукции, прибыли, рентабельности, себестоимости. Также были актуальными критерии темпов роста объемов производства, чистой продукции, товарной продукции Объем условно чистой продукции обычно применялся при расчете производительности труда, его также использовали в качестве критерия общей эффективности производства. В настоящее время предпочтение отдается показателям, которые можно условно отнести к блоку Себестоимость. Прибыль. Рентабельность.

Эффективность использования всех элементов материальных ресурсов, включенных в себестоимость, характеризуют показатели производства товарной продукции на 1 рубль затрат, производства чистой продукции на 1 рубль затрат. Основным показателем, характеризующим степень доходности предприятия, была и остается балансовая прибыль предприятия. В других случаях анализируется степень влияния на прирост прибыли таких факторов, как изменение размеров производственных фондов, повышения оборачиваемости капитала, повышения рентабельности производства.

Одной из проблем при построении оптимизационных блоков является выбор критерия. На практике ориентация оцениваемых программ, мероприятий, процессов является многоцелевой. Но все же самым распространенным является критерий максимума прибыли. Этот показатель зависит от уровня затрат и объема реализации, он заинтересовывает предприятие в использовании всех источников роста и совершенствования производства. Рост прибыли зависит от капиталовложений, и если они не окупаются в течение длительного времени, то повышение прибыли не может свидетельствовать об эффективности работы предприятия. Считается, что компенсирует эти недостатки показатель уровня рентабельности.

В некоторых случаях проводится анализ факторов, влияющих на изменение рентабельности следующим образом: отклонение от плановой рентабельности или изменение рентабельности в прогнозируемом периоде по сравнению с предыдущим происходит под влиянием нескольких факторов: изменения уровня оптовых цен, себестоимости и ассортимента реализуемой продукции, то есть изменения соотношений между количеством продуктов с большим или меньшим уровнем рентабельности. Формула рентабельности разбивается на три составляющие: отношение балансовой прибыли к прибыли от реализации, рентабельность реализованной продукции и число оборотов основных и оборотных средств. Приводятся примеры подсчета степени влияния каждой из них на уровень рентабельности в планируемом периоде.

Представляет интерес критерий максимального удовлетворения спроса. При использовании этого показателя в первую очередь будут удовлетворяться потребители с большим спросом. Этот критерий может применяться также с весовыми коэффициентами. В качестве критерия может выступать также величина потерянной прибыли. Недостатком этих двух критериев является то, что спрос на продукцию обычно неизвестен, а известен сбыт. Можно лишь предположить наиболее вероятную величину спроса, поэтому точно подсчитать величину потерянной прибыли затруднительно. При решении задач в условиях многокритериальности оперируют понятием области Парето, обладающей свойством, что вое принадлежащие ей решения не могут быть улучшены одновременно по всем локальным критериям. При любом выборе решения из этой области необходимо предварительно установить правило компромисса между локальными критериями. Эта задача решается методами экспертного анализа, и в некоторых подходах такое правило формируется в процессе построения компромиссного решения, т.е. алгоритмически. Простейшие схемы следуют правилу справедливого компромисса, при котором уступки по всем критериям одинаковы и не зависят от масштаба критериев. Другие известные схемы учета приоритета критериев требуют нормирования критериев, то есть приведения их к одному масштабу. Самым простым способом нормирования является получение относительной величины критерия с помощью деления абсолютной величины критерия на максимально возможное его значение в допустимой области. Так называемые схемы жесткого и гибкого учета приоритета реализуются на основе некоторой последовательности типовых задач, в общем случае требующих экспертной оценки промежуточных результатов и выбора размера уступки.

Таким образом, основные подходы и методы построения оптимизационных блоков можно использовать как локальные при прогнозировании финансового состояния предприятия в современных условиях. Методы и модели, выработанные в мировой практике, требуют предварительной, достаточно существенной адаптации к нашей финансовой системе. Для существующих разработок, как уже отмечалось ранее, характерно недостаточное внимание к точности и надежности результатов, не в последнюю очередь обусловленное отсутствием возможностей по настройке систем для учета специфики экономического процесса.

В качестве примера можно сослаться на модель, динамически описывающую функционирование фирмы как независимого звена в рыночной системе. Анализ структуры модели показывает, что некоторые ее особенности приводят к неоправданному огрублению результатов, и замена соответствующих процедур имитационными может увеличить их объективность. Так, при описании производственной деятельности фирмы используется очень жесткое предположение об отсутствии научно-технического прогресса, не рассматривается возможность развивать производство с помощью инвестиций, сокращать производственные мощности. Не рассматривается возможность отсрочки кредитором платежей, не анализируется вопрос о продаже обанкротившейся фирмы - в случае неспособности уплатить по долгам собственник просто отказывается от дальнейшего производства товаров.

В начальный момент фирма располагает определенными запасами ресурсов, основного капитала, сырья и рабочей силы, а также некоторой информацией относительно прошлых и будущих цен на товары. Исхода из этих данных фирма планирует программу производства и предложения товаров на данный отрезок времени. Одновременно фирма составляет прогноз-программу производства в следующем периоде и определяет, таким образом, спрос на элементы основного капитала, сырье и рабочую силу. Рабочий и собственник, исходя из дохода и заработной платы, формируют спрос на предметы личного потребления. Прогнозируя средний уровень цен на товары фирмы, опираются на средние цены, складывающиеся в торговых сделках с постоянными покупателями, и цены, складывающиеся в результате продажи свободным покупателям. Ожидаемая цена прогнозируется как средняя арифметическая, что, очевидно, не всегда приемлемо.

Фирма составляет прогноз производства на следующий период одновременно с планированием производственной программы в начале данного периода. В модели не рассматриваются затраты по переналадке оборудования, но учтено, что фирма не переходит скачкообразно от одного набора интенсивностей к другому. Фирма соотносит прогноз со структурой производства в данный момент и корректирует слишком большие расхождения. Находится производственный способ, по которому отклонение абсолютной величины разности интенсивное гей минимально, и способ, по которому это отношение максимально. За допустимый процент отклонения принята средняя величина, что также огрубляет оценки. Затем фирма окончательно прогнозирует выпуск, затраты и требуемое количество рабочей силы, а также планирует величину запаса, которая слагается из производственных запасов, связанных с расходами по реализации. Запасы фирма устанавливает на основе значений прошлого периода по каждому товару, причем если цена на товар имеет тенденцию к повышению, то запасы увеличиваются, при тенденции цены к понижению сокращаются, при отсутствии достаточно четкой тенденции движения цены запасы изменяются в зависимости от движения величины производственных затрат.

Далее, модель содержит ряд упрощающих предположений для снижения трудоемкости анализа. Личный доход предпринимателя прогнозируется на базе дохода прошлого периода только с учетом динамики общей выручки. Резервный фонд наличных денег владельца фирмы полагается равным половине дохода. Прогноз суммы денежных средств на конец периода складывается из денег фирмы на счету в банке, расчетных денежных поступлений в данный период от должников фирмы и от доли продаж за наличный расчет. В модели доля продаж в кредит прогнозируется в зависимости от сложившегося в предшествующем периоде отношения величины коммерческого кредита к общей величине предложения, а также от ожидаемого прироста выручки. Может случиться, что прогнозируемых денежных средств недостаточно для выплаты фирмой кредиторам ее долгов, предъявленных к оплате в данный период. В этом случае предприятие увеличивает предложение за счет резкого сокращения запасов и сокращает долю продаж в кредит. Если и в этом случае фирма не может выплатить долги, то происходит ее банкротство.

Кроме этого, в модели постулируется общая зависимость затрат и выпусков от интенсивностей использования имеющихся производственных способов, а используемый критерий - разница между ожидаемой выручкой и затратами материальных ресурсов в ожидаемых ценах лишь условно может быть назван прибылью фирмы.

Анализ классических оптимизационных подходов позволяет сделать вывод, что хотя они являются мощным аналитическим средством, число реальных задач, которые можно сформулировать в рамках подобных схем таким образом, чтобы не возникало противоречия между предположениями, лежащими в основе этих методов, невелико.

Экономико-статистические методы, в отличие от оптимизационных , изучают не способы достижения системой определенного состояния, а процессы ее развития. Статистические модели называют описательными или дескриптивными, их применение необходимо при анализе ретроспективного развитии объекта и на начальных стадиях прогнозирования.

К трендовым моделям прибегают, когда интересуются эволюцией, а не механизмом формирования явлений. Модель тренда не вскрывает причин развития и носит чисто описательный характер. Такой метод часто стремятся применять в случае недостаточной информации или наличия факторов, не поддающихся количественному измерению. Прогнозирование показателей экономического процесса методом тренда состоит в поиске их аналитического выражения в виде функции. Этот подход предполагает прогнозирование состояний процесса без прямого учета его изменяющейся структуры. Обычно учет изменения структуры осуществляется косвенно, через агрегированную переменную t (время). Прогнозирование методом тренда применимо, в частности, ко всем показателям, для которых можно указать некоторые постоянные ограничения.

Прогнозирование экономических показателей методом тренда основано на разложении показателя, представленного временным рядом, на три компоненты: тренд, годовая и остаточная. Тренд рассматривается как непрерывная функция от времени; годовая компонента является периодической функцией от времени; остаточная компонента является случайным процессом. Решение задачи прогнозирования показателей экономических процессов формально разделяется в этом случае на этапы:

анализ временных рядов экономических показателей;

выбор соответствующих методов и формулирование экономических предпосылок для выделения функции тренда;

оценка параметров тренда;

анализ остаточной компоненты.

Качество результатов прогноза во многом определяется свойствами исходной информации. Для повышения надежности результатов прогноза необходимо на первом этапе разработать аппарат определения и исключения нехарактерных точек во временном ряду. Нехарактерные значения возникают из-за ошибок в измерениях, в расчетах, при передаче информации. Однако другие типы нехарактерных значений, не относящиеся к указанным, представляют особый интерес именно из-за их экстремальности и поэтому не должны исключаться.

Выделение тренда экономических временных рядов является сложной задачей. Во многих ситуациях то, что представляется трендом при малом количестве данных, при большом их количестве может им не оказаться. Практические исследования показали, что краткосрочный и, частично, среднесрочный прогнозы на основе только временного ряда возможны лишь при выполнении следующих предпосылок:

период, за который изучается экономический процесс , должен быть достаточным, чтобы можно было проследить его закономерности;

экономический процесс изменяется в рассматриваемом периоде только эволюционно;

процесс, описанный временным рядом y (t ), обладает некоторой инерцией, то есть для наступления существенных изменений в характеристиках процесса необходимо значительное время.

Более широкие возможности характерны для случая применения регрессионных методов. Такие подходы используются для активного вмешательства в процесс производства, управления, обоснования выбора решений. Применение регрессионных методов в прогнозе опирается на ряд предположений, таких как представление о закономерном характере образования тех или иных экономических показателей, о связи их с целым рядом факторов, о необходимости абстрагироваться от несущественных факторов. Прогнозирование экономических показателей с помощью многофакторных регрессионных и корреляционных моделей помогает выявить потенциальные возможности повышения эффективности при наличии объективных влияющих факторов.

Прогнозирование с помощью регрессионных методов имеет ряд преимуществ по сравнению с прогнозированием по трендовым моделям. В качестве основных можно отметить следующие:

регрессионная модель может быть максимально приближена к конкретной проблеме, ее анализ позволяет проследить внутренние связи в экономическом процессе;

для одного анализируемого процесса может применяться несколько автономных регрессионных моделей, нацеленных на выявление различных взаимосвязей факторов;

модели позволяют оценить влияние отдельных экономических факторов на прогнозируемый процесс.