CC BY
124ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ОПРЕДЕЛЕНИИ ДЕНЕЖНОГО ПОТОКА ОРГАНИЗАЦИИ Пирогова Оксана Евгеньевна, к.э.н., доцент Литавина А.А., магистрант
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли, Высшая школа товароведения и сервиса
На основе различных методов прогнозирования в статье предлагается прогнозирование денежного потока организации.
Ключевые слова: денежный поток, финансовая деятельность, экстраполяция, средний рост, скользящая средняя, экспоненциальное сглаживание, регрессия.
Осуществление всех видов финансовых и хозяйственных операций организации сопровождается движением денежных средств - их поступлением или расходованием. Этот непрерывный процесс определяется понятием денежный поток. Денежный поток - множество распределенных во времени притоков и оттоков денежных средств [2]. Цель управления денежными потоками - обеспечение финансового равновесия организации в процессе ее развития путем балансирования объемов поступления и расходования денежных средств и синхронизации их во времени.
Движение денежных средств осуществляется по трем видам деятельности [3,5]: текущая (основная, операционная) деятельность; инвестиционная деятельность; финансовая деятельность. Необходимость прогнозирования денежных средств в условиях рыночной экономики становится действительно актуальной задачей. Расчеты будущих денежных потоков нередко требуются при разработке бизнес-планов, при обосновании инвестиционных проектов, запрашиваемых кредитов и т.д. [4].
Поскольку в условиях рыночной экономики большинство составляющих денежных потоков достаточно трудно спрогнозировать точно, часто учитываются лишь их основные составляющие: общий объем продаж, реализация за наличный расчет, поступления от погашения дебиторской задолженности и реализации крупных активов, а также основные прогнозируемые оттоки: переменные и фиксированные издержки, заработная плата работников, основные налоги, планируемое приобретение отдельных активов и др. При этом учет отдельных незначительных по величине налоговых платежей и прочих оттоков не имеет смысла в силу того, что результат их учета находится в пределах погрешности прогнозирования объема продаж как исходной точки финансового прогнозирования.
Чтобы справиться с неопределенностью и переменами в бизнесе, необходимы более полная информация, более совершенные методы и процедуры, позволяющие предвидеть будущие изменения, возникающие проблемы и возможности [12]. Таким образом, прогнозирование тесно связано с пла-
нированием, является необходимой предпосылкой плановых расчетов. Прогноз и план могут разрабатываться независимо друг от друга. Но чтобы план был эффективным, оптимальным, ему должен предшествовать прогноз [1].
В процессе прогнозирования используются два подхода. Сущность первого - прогнозировать, начиная от момента составления прогноза, постепенно проникая от имеющегося базиса информации в будущее. Сущность второго - определить будущие цели и ориентиры, а уже от них постепенно двигаться к настоящему. В первом случае имеем поисковое (генетическое) прогнозирование, во втором - нормативно-целевое прогнозирование. При генетическом подходе определяются возможные состояния объекта прогнозирования в перспективе, с учетом сохранения существующих тенденций развития этого объекта, при этом не учитываются условия, которые могут изменить эти тенденции [11].
Методы прогнозирования делят на две группы: количественные и качественные. К качественным методам относят метод экспертных оценок, голосование (упорядоченный опрос). Количественные методы подразделяются на анализ временных рядов и регрессионный анализ. Анализ временных рядов основан на данных прошлых периодов: скользящее среднее, классическая декомпозиция, анализ трендов, экспоненциальное сглаживание. Регрессионный анализ ещё называют причинно-следственным прогнозированием: простая регрессия, множественная регрессия, эконометри-ческое моделирование [8].
Особенностью прогнозирования является альтернативность в построении финансовых показателей и параметров, определяющая вариантность развития финансового состояния предприятия на основе наметившихся тенденций. Работа над прогнозом способствует более глубокому изучению всех сторон производства, что позволяет более успешно решать возникающие вопросы [13]. Прогнозирование может осуществляться как на основе экстраполяции прошлого в будущее с учетом экспертной оценки тенденции изменения, так и прямого предвидения изменений.
Методы прогнозирования (методы экстраполяции и средней взвешенной) позволяют устанавливать эффективность использования денежных средств [5]. Сущность методов прогнозной экстраполяции состоит в анализе изменений объектов исследования во времени и распространение выявленных закономерностей на будущее. При экстраполяции предполагается что: текущий период изменения показателей может быть охарактеризован плавной траекторией - трендом; основные условия, определяющие технико-экономические показатели в текущем периоде не претерпят существенных изменений в будущем; отклонений фактических значений показателей от линии тренда носят случайный характер и распределяются по нормальному закону [7].
Метод скользящей средней позволяет отвлечься от случайных колебаний временного ряда, что достигается путем замены значений внутри вы-
бранного интервала средней арифметической величиной. Используя простейшие методы прогнозной экстраполяции и данные бухгалтерской отчетности организации ООО "Строительная компания "Росстро"за ряд лет, рассчитаем значения основных показателей. Расчет представим в таблице 1.
Таким образом, расчеты, представленные в таблице 1 показывают, что все элементы финансовых результатов предприятия сократятся по сравнению с предыдущим годом, следовательно, уменьшится и величина денежного потока. При использовании данного метода это обусловлено тем, что учитывается цикличность периодов, т.е. если с 2012 по 2013 наблюдается отрицательная динамика, то такая же отрицательная динамика прослеживается и с 2015 по 2016 год.
Таблица 1 - Расчет основных показателей организации ООО "Строитель_ная компания "Росстро" методом среднего роста_
Наименование показателя 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Выручка 45419 97408 73907 92607 150846 92037,4
Себестоимость продаж -42728 -91509 -68510 -82452 -134038 -83847
Валовая прибыль (убыток) 2691 5899 5397 10155 16808 8190
Коммерческие расходы - - 0
Управленческие расходы -1760 -3574 -3502 -6868 -9015 -4943,8
Прибыль (убыток) от 931 2325 1895 3287 7793 3246,2
продаж
Доходы от участия в дру- - - 0
гих организациях
Проценты к получению - - 0
Проценты к уплате -129 -140 -144 -82,6
Прочие доходы - - 0
Прочие расходы -25 -38 -43 -55 -1882 -408,6
Прибыль (убыток) до налогообложения 906 2158 1852 3092 5767 2755
Текущий налог на прибыль -181 -432 -370 -618 -1153 -550,8
Изменение отложенных - - 0
налоговых обязательств
Изменение отложенных - - 0
налоговых активов
Прочее - - 0
Чистая прибыль (убыток) 725 1726 1482 2474 4614 2204,2
Еще одним методом прогнозирования является метод скользящих средних, который позволяет элиминировать случайные колебания и получить значения, соответствующие влиянию главных факторов. Сглаживание с помощью скользящих средних основано на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения. Это происходит вследствие замены первоначальных уровней временного ряда средней арифметической величиной внутри выбранного интервала времени. Полученное зна-
чение относится к середине выбранного интервала времени (периода) [6,10]. Используя метод скользящей средней и данные бухгалтерской отчетности организации ООО "Строительная компания "Росстро"за ряд лет, рассчитаем значения основных показателей. Расчет представим в таблице 2.
Таблица 2 - Расчет основных показателей организации ООО "Строитель_ная компания "Росстро" методом скользящей средней_
Наименование показателя 2011 2012 2013 2014 2015 2016 (3-года)
Выручка 45419 97408 73907 92607 150846 105787
Себестоимость продаж - - - - - -95000
42728 91509 68510 82452 134038
Валовая прибыль (убыток) 2691 5899 5397 10155 16808 10486,7
Коммерческие расходы - - -
Управленческие расходы -1760 -3574 -3502 -6868 -9015 -6461,7
Прибыль (убыток) от продаж 931 2325 1895 3287 7793 4325
Доходы от участия в других орга- - - -
низациях
Проценты к получению - - -
Проценты к уплате -129 -140 -144 -142
Прочие доходы - - -
Прочие расходы -25 -38 -43 -55 -1882 -660
Прибыль (убыток) до налогооб- 906 2158 1852 3092 5767 3570,33
ложения
Текущий налог на прибыль -181 -432 -370 -618 -1153 -713,67
Изменение отложенных налоговых - - -
обязательств
Изменение отложенных налоговых - - -
активов
Прочее - - -
Чистая прибыль (убыток) 725 1726 1482 2474 4614 2856,67
Расчеты, представленные в таблице 2 во многом совпадают с 1-ой таблицей. Оба метода включают в себя использование средней арифметической, именно этим обусловлена их схожесть, но метод скользящих средних дает более точные показатели, так как охватывает тренд в три периода, то есть скользящая средняя берется за три года, а не за два.
Следующим методом прогнозирования основных показателей является метод экспоненциального сглаживания, который наиболее эффективен при разработке среднесрочных прогнозов. Он приемлем при прогнозировании только на один период вперед. Его основные достоинства простота процедуры вычислений и возможность учета весов исходной информации.
Отметим, что при изучении экономических временных рядов и прогнозировании экономических процессов метод экспоненциального сглаживания не всегда «срабатывает». Это обусловлено тем, что экономические временные ряды бывают слишком короткими (15-20 наблюдений), и в слу-
чае, когда темпы роста и прироста велики, данный метод не «успевает» отразить все изменения [10]. Используя метод экспоненциального сглаживания и данные бухгалтерской отчетности организации ООО "Строительная компания "Росстро"за ряд лет, рассчитаем значения основных показателей. Расчет представим в таблице 3.
Таблица 3 - Расчет основных показателей организации ООО "Строительная компания "Росстро" методом экспоненциального сглаживания
Наименование показателя 2011 2012 2013 2014 2015 1 способ 2 способ
Выручка 45419 97408 73907 92607 150846 106542 100403
Себестоимость продаж -42728 -91509 -68510 -82452 -134038 -96045 -90630
Валовая прибыль (убы- 2691 5899 5397 10155 16808 10497,2 9773,06
ток)
Коммерческие расходы - -
Управленческие расходы -1760 -3574 -3502 -6868 -9015 -6169,9 -5750,7
Прибыль (убыток) от 931 2325 1895 3287 7793 4327,27 4022,38
продаж
Доходы от участия в дру- - -
гих организациях
Проценты к получению - -
Проценты к уплате -129 -140 -144 -109,98 -91,852
Прочие доходы - -
Прочие расходы -25 -38 -43 -55 -1882 -705,13 -654,62
Прибыль (убыток) до 906 2158 1852 3092 5767 3519,4 3275,91
налогообложения
Текущий налог на при- -181 -432 -370 -618 -1153 -703,6 -654,9
быль
Изменение отложенных - -
налоговых обязательств
Изменение отложенных - -
налоговых активов
Прочее - -
Чистая прибыль (убы- 725 1726 1482 2474 4614 2815,8 2621,01
ток)
В таблице 3 прогнозирование основных показателей осуществлено с использованием метода экспоненциального сглаживания, который включает в себя два различных способа. Первый способ дает наиболее точный результат. Если сравнить значения. Полученные данным методом с методом скользящей средней, видно, что они практически идентичны. Резкий спад чистой прибыли обусловлен цикличностью, если цикл три года.
В прогнозировании показателей могут быть также использованы статистические методы. Связь между случайной и неслучайной величинами называется регрессионной, а метод анализа таких связей — регрессионным анализом [6]. Только при выполнении приведенных предпосылок оценки коэффициентов корреляции и регрессии, получаемые с помощью метода
наименьших квадратов, будут несмещенными и иметь минимальную дисперсию [6].
Целью такого анализа является, как правило, выяснение внутренних взаимосвязей между переменными комплекса, построение многомерных функций связи переменных, выделение минимального числа характеристик, описывающих объект с достаточной степенью точности. Одной из основных задач здесь является сокращение размерности описания объекта прогнозирования [6].
Таким образом, статистические методы используются в основном для подготовки данных, приведения их к виду, пригодному для производства прогноза. Как правило, после их применения используется один из методов экстраполяции или интерполяции для получения непосредственно прогнозного результата. Используя метод множественной регрессии и данные бухгалтерской отчетности организации ООО "Строительная компания "Росстро"за ряд лет, рассчитаем значения основных показателей. Расчет представим в таблице 4.
Таблица 4 - Расчет основных показателей организации ООО "Строитель-
ная компания "Росстро" методом множественной регрессии
Наименование показателя 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Выручка 45419 97408 73907 92607 150846 153853
Себестоимость продаж -42728 -91509 -68510 -82452 134038 135916
Валовая прибыль (убыток) 2691 5899 5397 10155 16808 17937
Коммерческие расходы - -
Управленческие расходы -1760 -3574 -3502 -6868 -9015 -10285
Прибыль (убыток) от продаж 931 2325 1895 3287 7793 7652
Доходы от участия в других орга- - -
низациях
Проценты к получению - -
Проценты к уплате -129 -140 -144 -172,3
Прочие доходы - -
Прочие расходы -25 -38 -43 -55 -1882 -1527,9
Прибыль (убыток) до налогооб- 906 2158 1852 3092 5767 5951,8
ложения
Текущий налог на прибыль -181 -432 -370 -618 -1153 -1189,8
Изменение отложенных налого- - -
вых обязательств
Изменение отложенных налого- - -
вых активов
Прочее - -
Чистая прибыль (убыток) 725 1726 1482 2474 4614 4762
Расчеты, представленные в таблице 4, абсолютно не совпадают с предыдущими прогнозами. Прогнозное значение выше значения предыдущего года. То есть мы получаем оптимистичный прогноз, данный метод целесообразно использовать для разработки плана на последующий период.
Прямой метод анализа денежных потоков используется при расчете денежного потока организации. Данный метод расчета основан на отражении итогов операций (оборотов) по счетам денежных средств за период. Расчет денежного потока прямым методом дает возможность оценивать платежеспособность предприятия, а также осуществлять оперативный контроль за притоком и оттоком денежных средств [2, 9]. В данной статье используя методы прогнозирования и расчеты основных показателей на их основе, приведенные выше рассчитать денежный поток исследуемой организации ООО "Строительная компания "Росстро" прямым методом. Расчет значений денежного потока различными методами прогнозирования представлен в таблице 5.
Из таблицы видно, что денежный поток в исследуемом периоде совпадает, либо близок по значению величине чистой прибыли. Это обосновано тем, что у организации нет амортизационных отчислений.
Таблица 5 - Расчет денежного потока прямым методом организации _ООО "Строительная компания "Росстро"_
Показатель 2016 прогноз(сколь-зящая средняя) 2016 прогноз (средний рост) 2016 прогноз (экспоненциального сглаживания)2 способ 2016 прогноз (экспоненциального сглаживания)1 способ 2016 прогноз (множественной регрессии)
Текущая деятельность
Поступило:
выручка о продажи продукции 105786,7 92037,4 100403 106542 153853
прочие поступления
ИТОГО: 105786,7 92037,4 100403 106542 153853
Направлено:
на оплату материалов, товаров и т.д. -95000 -83847 -90630 -96045 -135916
на выплату заработной платы -6461,67 -4943,8 -5750,7 -6169,9 -10285
на выплату дивидендов -142 -82,6 -91,9 -109,98 -172,3
на оплату налогов и сборов -713,667 -550,8 -654,9 -703,6 -1189,8
отчисления ЕСН
на выдачу подотчетных сумм
на прочие расходы -660 -408,6 -654,6 -705,13 -1527,9
ИТОГО: 2809,363 2204,6 2620,9 2808,39 4762
Вывод: Расчеты, приведенные в статье, показывают, что методы прогнозирования на основе среднего роста дают пессимистический прогноз в определении денежного потока исследуемой организации, методы скользя-
щей средней и экспоненциального сглаживания отражают реалистичный прогноз, а методы множественной регрессии оптимистичный прогноз денежного потока. В целом приведенные расчеты доказали, что рассмотренные методы прогнозирования применимы и дают релевантные значения денежного потока организации.
Список литературы
1. Антохонова И. В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов. - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. - 212 с.
2. Бланк И. А. Финансовый менеджмент: Учебный курс.- К.: «Ника-Центр», Эльга, 2010.- 321с.
3. Бланк И.А.Управление денежными потоками: Учебник. — Киев: Ника-Центр,
2013.-736с.
4. Гутова А.В. Управление денежными потоками: теоретические аспекты // Финансовый менеджмент. - 2004. - №4.-73-79с.
5. Дранко О.И. Финансовый менеджмент: Технология управления финансами предприятия: Учебное пособие В.В. Ковалев. - М.: Проспект, 2003. - 352 с.
6. Ковалев В. В. Управление денежными потоками, прибылью и рентабельностью: учебно-практ. пособие. — М.: Издательство «Проспект», 2015. - 336с.
7. Левчаев П.А. Система финансовых ресурсов предприятия / Экономический анализ: теория и практика. - 2008. - №12. - с. 3-7.
8. Лихачева О. Н., Щуров С. А. Долгосрочная и краткосрочная финансовая политика предприятия / под ред. И. Я. Лукасевича. - М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2011. -288 с.
9. Пирогова О.Е. Возможности применения методов оценки конкурентоспособности в системе управления стоимостью торгового предприятия // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфере, технологии. 2015. № 4 (26). С. 60-65.
10. Савицкая, Г.В. Комплексный анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник / Г.В. Савицкая. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 607 с.
11. Сазонов В. Г. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. - Владивосток: Изд-во Дальневост. гос. ун-та, 2001. - 149 с.
12. Стрекалова Н. Д. Бизнес-планирование. - СПб.: Питер, 2013. - 352 с.
13. Управление устойчивым развитием торговых предприятий: стоимостной подход: Монография. - СПб.: СПбГТЭУ, 2015. - 140 с.
14. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. - М.: Прогресс, 1974. -586 с.
15. Плотников В.А., Вертакова Ю.В. Системный подход в оценке путей преодоления финансово-экономического кризиса // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2010. № 3. С. 213-224.
16. Пирогова О.Е. Исследование возможностей оптимизации структуры капитала торгового предприятия на основе учета риска банкротства // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2015. № 1 (91). С. 2631.
17. Волкова А. А. Методические подходы к анализу восприятия цен потребителем // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
2014. № 1. С. 89-92.
18. Никуленкова Н.А. Среда функционирования предприятий розничной торговли в малых городах // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии.
2015. № 3 (25). С. 67-70.
APPLICATION OF FORECASTING IN THE DETERMINATION OF
CASH FLOW
Pirogova Oksana Evgenyevna, PhD Econ., associate professor Litavina A. A., undergraduate
St. Petersburgpolytechnical university of Peter the Great Institute of industrial management, economy and trade, The higher school of merchandizing and service
Abstract: On the basis of a variety of forecasting methods , the article suggests forecasting the cash flow of the organization.
Keywords: cash flow, finance, extrapolation , average growth , moving average, exponential smoothing, regression.
ПРИМЕНЕНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ
Пирогова Оксана Евгеньевна, к.э.н. доцент, Шишова Мария Олеговна, магистрант первого курса
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли Высшая школа товароведения и сервиса
В статье на основе анализа различных методик банкротства обоснована необходимость применения модели логистической регрессии в оценке финансового состояния предприятия.
Ключевые слова: анализ финансового состояния, прогнозирование банкротства, логистическая регрессия, logit-модели, оценка вероятности банкротства
На количество банкротств всегда оказывали существенное влияние такие события, как финансовые кризисы, спады и подъемы мировой экономики, изменчивость на финансовых рынках. Приняв во внимание нестабильность всей макроэкономической ситуации в мире, как и неустойчивый характер экономического роста России за последние годы, менеджерам необходимо исследовать не только текущее финансовое состояние компаний, но и периодически производить диагностику возможности будущего банкротства. Для эффективного анализа риска банкротства компаний международное экономическое сообщество разработало достаточное количество специализированных методов и моделей. Чаще всего основой экономико-математического моделирования банкротства являются статистические подходы. Ниже представлена классификация предложенных в литературе основных групп статистических моделей прогнозирования банкротства предприятий на основе примененных для их построения методов и подходов (рис. 1).
Наиболее известным и широко применяемым «классическим» подходом при построении подобных моделей прогнозирования банкротства, является
