Методы финансового прогнозирования. 5

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Тема настоящей курсовой работы «Методы финансового прогнозирования» весьма актуальна в настоящий момент. Это объясняется несколькими ключевыми моментами.

Во-первых, эффективное  управление финансами организации  возможно лишь при планировании всех финансовых ресурсов, их источников, отношений хозяйствующего субъекта.

Во-вторых, финансовый план призван обеспечить финансовыми  ресурсами предпринимательский план хозяйствующего субъекта, и оказывает большое влияние на экономику предприятия.

Но для построения эффективного финансового плана  компании, необходимо освоить и успешно применять так называемые методы финансового планирования, т.е. приемы и способы, с помощью которых проводится финансовое прогнозирование и с помощью которых достигаются его цели.

Таким образом, представленная тема данной курсовой работы «Методы финансового планирования» является актуальной, и, особенно, в условиях рыночной экономики и постоянно изменяющимися ее условиями.

Настоящая курсовая работа состоит из трех частей. Первая часть  посвящена методам прогнозирования объема продаж, вторая и третья, практические  части – основным методам финансового планирования – методу бюджетирования, или методу бюджетного планирования и методу пропорциональных зависимостей, или методу процента от продаж.

Целью настоящей курсовой работы является ознакомление с основными методами финансового планирования, а также с основными методами статистической их оценки и эффективности.

Для реализации поставленных целей необходимо решить следующие  основные задачи:

• Рассмотреть понятие, состав и структуру инвестиций в основной капитал;
• изучить методы определения эффективности инвестирования в основные фонды;
• рассмотрение двух основных методов финансового планирования – метода бюджетирования и метода пропорциональных зависимостей путем решения задач.

Все выше сказанное, так или иначе говорит о необходимости и правильности рассмотрения темы «Методы финансового прогнозирования».

1. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМА ПРОДАЖ

1. Прогнозирование объема продаж и его значение.

На крупных предприятиях прогнозы объема продаж готовят отделы, ответственные за изучение конъюнктуры рынка под руководством и наблюдением главного руководителя по маркетингу или главного коммерческого руководителя. В небольших фирмах прогноз подготавливает руководитель сбыта, коммерческий руководитель. Независимо от титула «главный человек» по сбыту должен обеспечить своевременную подготовку надежного прогноза.

Продолжительность прогнозируемого  периода зависит от назначения и  цели прогноза. Прогнозы должны составляться в соответствии с потребностями предприятия, с учетом выпускаемой продукции и условий производства. Прогнозы на предприятиях подразделяют на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные.

Краткосрочные прогнозы. Большинство предприятий готовят  прогнозы годового объема сбыта для операций за финансовый или календарный год. Этот прогноз объема продаж используется в качестве основы для планирования всех потребностей в ресурсах. Если спрос на продукцию предприятия подвержен сезонным колебаниям, то готовятся прогнозы по месяцам, сезонам.  Некоторые фирмы ограничивают период прогноза продолжительностью одного операционного цикла, период которого измеряется длительностью одного оборота оборотных средств. Если для превращения сырья в готовую продукцию и ее реализации требуется 6 месяцев, то краткосрочный прогноз объема продаж охватывает полугодовой период. В торговле обычно за год совершается больше оборотных средств – от 6-ти до 15-ти. Поэтому кратчайший горизонт прогноза составит от 2 месяцев до 25 дней.

Среднесрочные прогнозы. Среднесрочные прогнозы могут охватывать период от 2 до 5 лет. Эти прогнозы часто основываются на предположении о сохранении существующих тенденций в будущем с учетом воздействия предполагаемых изменений численности населения, конъюнктуры рынка и других факторов. Они используются для установления сроков мероприятий, из которых складывается стратегия сбыта, предвидения трудностей и возможностей в определенных районах сбыта.

Например, предприятие  только что предложило рынку новый  продукт. Объем продаж невелик из-за сильной конкуренции. Руководство предвидело эту проблему, текущий годовой прогноз объема продаж этого продукта был верным. Но необходимо знать, сколько времени потребуется для того, чтобы продукт вышел на этап роста сбыта, когда этот продукт получит признание, и какой степени признания можно ожидать. Среднесрочный прогноз дает руководству представление о вероятном проникновении продукта на рынок в течение следующих 2-5 лет и позволяет составлять планы производства и сбыта.

Долгосрочные прогнозы составляются на срок свыше 3-5 лет. Многие крупные предприятия заглядывают далеко вперед и составляют прогнозы с горизонтом до 50 лет. Значение долгосрочного прогноза зависит от сферы деятельности предприятия. Например, предприятия, занятые добычей полезных ископаемых, часто планируют разработку дополнительных ресурсов и нового оборудования за десятилетия до того, как они понадобятся.

Долгосрочные прогнозы позволяют руководству заранее  подготовиться к созданию новых продуктов и технологий. Когда наступает время реализации мероприятий долгосрочных планов, предприятие сможет опираться на многолетнюю подготовку: к этому времени будет проведена большая научно-исследовательская работа, будут разработаны финансовые планы, производственные возможности будут увязаны с новыми планами сбыта.

Методика и модели позволяют руководству получать ответы на вопросы такого типа:

Что представляют собой  основные переменные, оказывающие влияние  на сбыт, и какова значимость каждой из них?

Что произойдет с объемом  продаж, если поднять цену товара на 10%, а расходы на рекламу – на 20%?

Какие признаки являются показателями того, что потребители  будут покупать товар предприятия, а не конкурента?

По каким переменным лучше всего сегментировать рынок  и сколько его сегментов существует?

Создано огромное количество моделей, помогающих руководителям справляться с деятельностью по планированию объема продаж, установлению границ сбытовых территорий и многими другими рыночными проблемами.

Обследования многих передовых компаний показывают очень  точные результаты в ряде областей сбыта. Производители машин и оборудования, вспомогательного оборудования и полуфабрикатов массового производства считают приемлемым отклонением величиной 5-10% от прогнозируемого уровня. В прогнозировании они обычно достигают значительно большей точности. Производители потребительских товаров, кроме товаров длительного пользования, обслуживающие и торговые организации, производители промышленных материалов и изделий хотят и получают результаты в пределах 3-5% отклонения от прогнозируемых величин.

Каждая структурная  единица компании нуждается в  прогнозе объема продаж для координации своей деятельности с общими задачами и целями фирмы. Руководители сбыта на местах нуждаются в прогнозе для того, чтобы планировать квоты продаж, оценивать возможности своих территорий и определять потребности в рабочей силе. Руководителю сбытового подразделения компании прогноз нужен для долгосрочного планирования как основа для распределения сбытового бюджета между рекламой, персоналом и продвижением товаров.

Производство разрабатывает  производственные программы в соответствии с прогнозами. Используя прогноз, заготовительные подразделения заранее закупают материалы для производства, устанавливая сроки поставок в соответствии с производственными программами. Финансовые подразделения используют его для оценки вероятного дохода, определения уровня и составления оперативных бюджетов на различные периоды. Это дает полную возможность отделу кадров предусматривать потребности в рабочей силе, набирать и подготавливать новых работников.

Для того чтобы учесть изменившиеся условия и исправить  ошибки, часто бывает необходимо прогнозы проверять и пересматривать. Необходимость и периодичность оценки и пересмотра прогнозов зависят от компании, отрасли и продукта. Некоторые эксперты считают, что разница между предполагаемым и фактическим объемом продаж величиной 5 % на любом этапе требует немедленного повторного прогноза. Но решения по пересмотру и повторению прогнозов следует принимать в том случае, если это различие создает трудности – приводит к накоплению дорогостоящих запасов или увеличению производственных издержек.

Сверять прогноз и  фактические результаты сбытовой деятельности следует в конце каждого планового периода. Важность такой проверки состоит в том, что она позволяет оценивать использованные данные. При этом выявляются ошибки, новые отношения и новые факты. Кроме того, можно получить представление о том, что делать и чего не делать при составлении будущих прогнозов.

При непрерывном внутрифирменном  планировании предприятия пересматривают и разрабатывают прогнозы на плановый период ежемесячно, то есть прогнозирование ведется непрерывно.

Например, при годовом  плановом периоде прогноз охватывает плановый период с января по декабрь. В конце декабря прогноз как  основа плана перерабатывается и составляется прогноз на период с января по декабрь следующего года. В конце января прогноз перерабатывается, составляется прогноз на период с февраля по январь следующего года. И так далее.

Этот процесс создает  непрерывный квартальный и годовой прогноз. Основой для непрерывного планирования служат соответствующие системы учета и компьютерные системы маркетинговой информации.

Система маркетинговой информации– это совокупность банков данных и эффективных методов анализа маркетинговой информации и проблем маркетинга. Эта система нашла широкое распространение в таких корпорациях, как «Дженерал моторс», «Дженерал электрик», а затем и во многих крупных и сравнительно небольших фирмах.

Основу любой системы  анализа маркетинговой информации составляют наряду с банком данных статистический банк и банк моделей.

Статистический банк – совокупность современных методик  статистической обработки информации, позволяющих наиболее полно вскрыть взаимозависимости в рамках имеющихся данных, установить степень их статистической надежности. Используются основные методики статистической обработки информации:

1.Корреляционный анализ                      2.Регрессионный анализ

3.Факторный анализ                                4.Дискриминантный анализ

5.Кластерный анализ                               6.Анализ временных рядов

7.Структурные модели                            8.Имитационные модели

Банк моделей –  это набор математических моделей, способствующих принятию оптимальных  маркетинговых решений деятелями  рынка. Каждая модель состоит из совокупности взаимосвязанных переменных, представляющих некую реально существующую систему, некий реально существующий процесс или результат.

2. Методы прогнозирования объема продаж

Методы прогнозирования  объема продаж можно разделить на три основные группы:

1. методы экспертных оценок;

2. методы анализа и прогнозирования временных рядов;

3. казуальные (причинно-следственные) методы.

Методы экспертных оценок основываются на субъективной оценке текущего момента и перспектив развития. Эти методы целесообразно использовать для конъюнктурных оценок, особенно в случаях, когда невозможно получить непосредственную информацию о каком-либо явлении или процессе.

Вторая и третья группы методов основаны на анализе количественных показателей, но они существенно отличаются друг от друга.

Методы анализа и  прогнозирования динамических рядов  связаны с исследованием изолированных друг от друга показателей, каждый из которых состоит из двух элементов: из прогноза детерминированной компоненты и прогноза случайной компоненты. Разработка первого прогноза не представляет больших трудностей, если определена основная тенденция развития и возможна ее дальнейшая экстраполяция. Прогноз случайной компоненты сложнее, так как ее появление можно оценить лишь с некоторой вероятностью.

В основе казуальных методов  лежит попытка найти факторы, определяющие поведение прогнозируемого показателя. Поиск этих факторов приводит собственно к экономико-математическому моделированию – построению модели поведения экономического объекта, учитывающей развитие взаимосвязанных явлений и процессов. Следует отметить, что применение многофакторного прогнозирования требует решения сложной проблемы выбора факторов, которая не может быть решена чисто статистическим путем, а связана с необходимостью глубокого изучения экономического содержания рассматриваемого явления или процесса. И здесь важно подчеркнуть примат экономического анализа перед чисто статистическими методами изучения процесса.

Каждая из рассмотренных  групп методов обладает определенными достоинствами и недостатками. Их применение более эффективно в краткосрочном прогнозировании, так как они в определенной мере упрощают реальные процессы и не выходят за рамки представлений сегодняшнего дня. Следует обеспечивать одновременное использование количественных и качественных методов прогнозирования.

Рассмотрим подробнее  сущность некоторых методов прогнозирования  объема продаж, возможности их использования  в маркетинговом анализе.

На практике наибольшее распространение получили следующие методы прогнозирования объема продаж.

        1. Мнение группы руководителей. На небольших предприятиях руководитель маркетинга готовит общий расчет будущего объема продаж. Затем группа руководителей обсуждает и оценивает прогноз. Они могут предложить пересмотреть прогноз. Если их предложения аргументированы, основаны на новой информации или на знании каких-то специфических обстоятельств, руководитель маркетинга может изменить свою оценку.

        Окончательное решение принимает группа в составе руководителя маркетинга, руководителя производства, сотрудника, отвечающего за финансы, и руководителя предприятия.

Прогнозы объема продаж с помощью экспертов могут  быть получены в одной из трех форм:

 1. точечного прогноза;

2. интервального прогноза;

3. прогноза распределения вероятностей.

Точечный прогноз объема продаж – это прогноз конкретной цифры. Он является наиболее простым  из всех прогнозов, поскольку содержит наименьший объем информации. Как правило, заранее предполагается, что точечный прогноз может быть ошибочным, но методикой не предусмотрен расчет ошибки прогноза или вероятности точного прогноза. Поэтому на практике чаще применяются два других метода прогнозирования: интервальный и вероятностный.

Интервальный прогноз  объема продаж предусматривает установление границ, внутри которых будет находиться прогнозируемое значение показателя с заданным уровнем значимости. Примером является утверждение типа: “В предстоящем году объем продаж составит от 11 до 12,4 млн. руб.”.

Прогноз распределения  вероятностей связан с определением вероятности попадания фактического значения показателя в одну из нескольких групп с установленными интервалами. Примером может служить прогноз типа:

Хотя при составлении  прогноза существует определенная вероятность, что фактический объем продаж не попадет в указанный интервал, но прогнозисты верят, что она настолько мала, что может игнорироваться при планировании.

Интервалы, учитывающие  низкий, средний и высокий уровень  продаж, иногда называют пессимистичными, наиболее вероятными и оптимистическими.

Для выявления общего мнения экспертов необходимо получить данные о прогнозных значениях от каждого эксперта, а затем произвести расчеты, используя систему взвешивания индивидуальных значений по какому-либо критерию. Известны четыре метода взвешивания различных мнений:

 1. использование равных весов, если эксперты, как полагают исследователи, имеют одинаковые компетентности;

2. использование весов, пропорциональных степени “важности” экспертов, соответствующей их компетентности, известности в ученом мире, опыту в конкретной области деятельности и т.п. [3, с. 85];

3. использование весов, пропорциональных самооценкам экспертов. Имеются свидетельства наличия прямой связи между уровнем самооценки компетентности экспертов и точностью экспертных оценок;

4. использование весов, пропорциональных относительной точности последних прогнозов конкретного эксперта.

Выбор метода остается за исследователем и зависит от конкретной ситуации. Ни один из них не может быть рекомендован для использования в любой ситуации.

Избежать проблемы взвешивания  индивидуальных прогнозов экспертов  и искажающего влияния отмеченных нежелательных факторов позволяет  Дельфи-метод. Его основу составляет работа по сближению точек зрения экспертов. Всех экспертов знакомят с оценками и обоснованиями других экспертов и предоставляют возможность изменить свою оценку.

        Метод используют на предприятиях, не имеющих опыта прогнозирования и планирования, в условиях, когда у руководителей нет статистики объема продаж и статистических данных о рынке.

        2. Комбинация мнений работников службы сбыта. Этот метод использует комбинацию оценок отдельных торговых агентов и руководителей сбыта. Торговые агенты подготавливают оценки, которые рассматриваются и обобщаются их руководителями. Обобщенные оценки представляются руководителю службы маркетинга. Руководитель службы маркетинга готовит сводный прогноз, основанный на отчетах работников сбыта. Он может представить свой предварительный прогноз другим руководителям предприятия для дальнейшего уточнения.

        Метод применим в областях, для которых большое значение имеет знание клиентов, например в сбыте промышленного оборудования.

         3. Промышленный товарооборот. При этом методе используются данные об объеме продаж за прошлый период в качестве основы для предсказания вероятного объема продаж в будущем. Дальнейший прогноз предполагает, что товарооборот следующего года будет отличаться от текущего так же, как товарооборот текущего года отличается от прошлогоднего:

Товарооборот следующего года = (товарооборот текущего года)* (товарооборот текущего года)/(товарооборот прошлого года).

        Этот элементарный метод широко применяется в краткосрочном прогнозировании из-за простоты и наглядности. Его применение возможно на предприятиях в стабильных условиях, например в сфере коммунального хозяйства [1, c.195].

3. Анализ тенденций и циклов. При прогнозировании методом анализа тенденций и циклов изучается несколько основных факторов. Это, прежде всего долгосрочные тенденции роста фирмы, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения объема продаж компании и возможные нерегулярные влияния забастовок, технических изменений и появления новых конкурентов. На основе изучения влияния этих факторов даются количественные оценки, готовятся диаграммы или графики, характеризующие показатели будущего сбыта. Этот метод требует подбора и обработки статистических данных, использования статистических методов.

Тренд – это изменение, определяющее общее направление  развития, основную тенденцию временных рядов. Выявление основной тенденции развития (тренда) называется выравниванием временного ряда, а методы выявления основной тенденции – методами выравнивания.

Один из наиболее простых  приемов обнаружения общей тенденции  развития явления – укрупнение интервала динамического ряда. Смысл этого приема заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим, уровни которого относятся к большим по продолжительности периодам времени. Так, например, месячные данные таб. 1 могут быть преобразованы в ряд годовых данных.

Выявление основной тенденции  может быть осуществлено также методом скользящей средней. Для определения скользящей средней формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно передвигаясь от начального уровня динамического ряда на одно значение. По сформированным укрупненным данным рассчитываем скользящие средние, которые относятся к середине укрупненного интервала.

Изучение основной тенденции развития методом скользящей средней является эмпирическим приемом предварительного анализа. Для того чтобы дать количественную модель изменений динамического ряда, используется метод аналитического выравнивания. В этом случае фактические уровни ряда заменяются теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени:

Наиболее часто могут использоваться следующие функции:

1. при равномерном развитии — линейная функция: ;

2. при росте с ускорением:

2.1. парабола второго порядка: ;

2.2. кубическая парабола: ;

3. при постоянных темпах роста — показательная функция: ;

4. при снижении с замедлением — гиперболическая функция: .

Однако аналитическое выравнивание содержит в себе ряд условностей: развитие явлений обусловлено не только тем, сколько времени прошло с отправного момента, а и тем, какие силы влияли на развитие, в каком направлении и с какой интенсивностью. Развитие явлений во времени выступает как внешнее выражение этих сил [4, c. 509].

        Метод может быть использован для долгосрочных прогнозов в отраслях, развитие которых тесно связано с общей экономической конъюнктурой.

        5. Математические модели. Этот метод основывается на использовании регрессионных, структурных и имитационных моделей. Используя этот метод, пытаются выявить симптомы в экономике и характеристики деятельности предприятия, связанные с вероятным будущим объемом продаж. Прогнозы основываются на оценках влияния выявленных таким образом факторов.

        Прогнозируемый объем продаж может зависеть от разных явных и скрытых факторов. Это могут быть такие факторы, как численность, доходы населения, уровень цен в регионе, неравномерность распределения доходов, количество магазинов, торгующих товаром, интенсивность рекламы. Например, если компания продает нефтепродукты через сеть станций, то в числе факторов роста объема продаж увеличение регистраций автомобилей в регионе. Однако необходимо объективно выявить и оценить это влияние.

        Для оценки влияния факторов нужно:

• определить наличие и тесноту корреляционной связи между объемом продаж и показателями, характеризующими те или иные факторы;
• определить временные лаги, то есть сдвиги во времени, которые определяют, когда изменения факторов станут сказываться на объеме продаж;
• получить регрессионные или структурные модели, характеризующие влияние различных факторов на объем продаж.

        Корреляция между сбытом и остальными факторами наблюдается не всегда, степень корреляции меняется по различным типам продуктов. Например, при прогнозировании объема продаж потребительских товаров часто рассматривают такой фактор, как расходуемая часть дохода населения.

        Это наиболее современный и точный метод. Но применение его в нестабильных условиях, когда характер взаимосвязей в экономике меняется, может ввести в заблуждение. Ошибки будут иметь место, если возможность изменений не отражается в используемых математических моделях [2, c. 84].

        6. Рынок для товаров данной отрасли производства и ваша доля на рынке. Этот метод состоит в том, что делается прогноз объема продаж всей отрасли, а потом оценивается доля рынка, которую может получить предприятие. Если предприятию доступны отраслевые прогнозы, то этот метод может упростить подготовку прогнозов объема продаж.

        Например, известно, что в предшествующие годы было продано столько-то кусков мыла, холодильников, автомобилей. Ваше предприятие продавало определенные доли этих продуктов. Для получения оценки будущего сбыта необходимо использовать отраслевые прогнозы и дать прогноз вероятной доли вашего предприятия в сбыте всей данной отрасли. Доля предприятия определяется на основе планируемых действий предприятия и оценки всех конкурирующих факторов в данной отрасли производства.

        Метод применим на предприятиях, действующих в отраслях с развитой системой отраслевой статистики.

        7. Анализ конечного использования. Прогноз основывается на предсказуемом объеме продаж продукции, в производстве которой используются товары промышленного назначения, на изучении экономического положения потребляющих отраслей.