CC BY
89
EDN: ARRFXY
И.В. Резвякова - к.э.н., доцент кафедры экономики и менеджмента, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Орел, Россия, rezvirina@yandex.ru,
I.V. Rezvyakova - candidate of economics, docent of the department of economics and management, Financial University under the Government of the Russian Federation, Orel, Russia;
Э.Д. Колдунов - студент 4 курса, направления подготовки 38.03.02 «Менеджмент», профиль «Финансовый менеджмент», кафедры «Экономика и менеджмент», Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Орел, Россия, univmen1@gmail.com,
E.D. Koldunov - 4th year student, direction of training 38.03.02 "Management", profile "Financial Management", Department "Economics and Management", Financial University under the Government of the Russian Federation, Orel, Russia.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗАЦИИ FORECASTING THE FINANCIAL CONDITION OF THE ORGANIZATION
Аннотация. Статья посвящена изучению методологии прогнозирования финансового состояния организации. Одним из более доступных способов оценки будущего финансового состояния является построение прогнозных отчета о финансовых результатах и бухгалтерского баланса. Для проведения исследования была выбрана организация ПАО «Детский мир». В данной работе для получения прогнозной финансовой отчетности используется метод процента от продаж, поэтому на первом этапе работы была построена эконометрическая модель SARIMA, которая позволила получить прогнозные значения выручки. Для проверки модели изначально прогнозировались уже существующие значения выручки. Полученные промежуточные прогнозы можно характеризовать, как точные, в силу маленьких отклонений от фактических значений, что позволяет говорить о высокой точности модели. По полученным прогнозам, были составлены прогнозные отчет о финансовых результатах и бухгалтерский баланс, которые позволили рассчитать будущие абсолютные и относительные показатели финансовой устойчивости и выявить недостатки в управлении финансовым состоянием компании.
Abstract. The article is devoted to the study of the methodology of forecasting the financial condition of the organization. One of the more accessible ways to assess the future financial condition is the construction of a forecast report on financial results and the balance sheet. The organization of PJSC "Detsky Mir" was chosen to conduct the study. In this work, the percentage of sales method is used to obtain forecast financial statements, therefore, at the first stage of the work, the econometric model SARIMA was built, which allowed us to obtain forecast revenue values. To test the model, the existing revenue values were initially predicted. The obtained intermediate forecasts can be characterized as accurate, due to small deviations from the actual values, which allows us to speak about the high accuracy of the model. Based on the received forecasts, a forecast report on financial results and a balance sheet were compiled, which made it possible to calculate future absolute and relative indicators of financial stability and identify shortcomings in the management of the company's financial condition.
Ключевые слова: финансовое состояние, метод процента от продаж, прогнозный баланс, прогнозный отчет о финансовых результатах, сезонная модель авторегрессии скользящего среднего (SARIMA), нестационарные временные ряды.
Keywords: financial condition, percentage of sales method, forecast balance, forecast report on financial results, seasonal moving average autoregression model (SARIMA), non-stationary time series.
Введение
В процессе управления любой системой человек допускает ошибки. В силу того, что компания является системой, менеджер организации также совершает ошибки в управлении, что может крайне отрицательно повлиять на компанию. Своевременному реагированию на отрицательные изменения в компании может помочь процедура прогнозирования будущего финансового состояния фирмы. Анализ результатов прогнозов покажет общую тенденцию развития компании, а также к чему это движение может привести. В случае негативных для компании результатов руководство может своевременно среагировать и скорректировать направление развития организации, что поможет избежать отрицательных финансовых результатов. В данной работе представлен один из подходов к прогнозированию финансового состояния.
Цель исследования
Цель данного исследования - построение прогнозных форм финансовой отчетности и анализ будущего финансового состояния ПАО «Детский мир».
Исходя из основной цели работы, выделим следующие задачи:
1) подобрать и реализовать наиболее подходящую модель прогнозирования выручки компании, которая будет учитывать специфику данного временного ряда;
2) оценить точность модели, путем прогнозирования уже существующих значений выручки;
3) построить прогнозные отчет о финансовых результатах и бухгалтерский баланс;
4) оценить будущее финансовое состояние компании.
Материал и методы исследования
Значения выручки и данные финансовой отчетности были получены на официальном сайте компании ПАО «Детский мир» [1,7]. Для построения эконометрической модели были использованы ежеквартальные данные с 2016 по 2021 гг. включительно. Всего 24 значения.
При выборе модели для прогнозирования выручки мы основывались на том, что экзогенную переменную в данном случае подобрать довольно трудно, к тому же для прогноза будет необходимо знать будущие значения экзогенной переменной, поэтому выбор пал на модели авторегрессии скользящего среднего (ARIMA). Данный класс моделей позволяет прогнозировать значения переменной основываясь на ее прошлых значениях [3]. Однако, при рассмотрении временного ряда выручки (рисунок 1), явно видна сезонность, при этом сезонный цикл составляет один календарный год, поэтому, как более точная модель была выбрана сезонная модель авторегрессии скользящего среднего (SARI-MA), которая позволяет учитывать сезонные компоненты при моделировании.
Рисунок 1 - Временной ряд выручки ПАО «Детский мир»
Для получения прогнозных значений выручки были использованы следующие методы эконо-метрического анализа: регрессионный анализ, выбор порядка лагов для компонент модели SARIMA, модели авторегрессии скользящего среднего. Для построения прогнозной финансовой отчетности был использован метод процента от продаж.
Результаты, представленные в работе, были получены с помощью программного обеспечения: MS Excel, Gretl, R, Python.
Результаты исследования и их обсуждение
Модели ARIMA включают в себя 3 параметра, а именно: параметр авторегрессии (AR), порядок разности для приведения временного ряда к стационарному (I), параметр скользящего среднего (MA). В моделях типа SARIMA к перечисленным параметрам добавляются еще 4: AR1 - сезонный порядок авторегрессии, I1 - порядок сезонных разниц, MA1 - сезонный порядок скользящей средней, S - сезонный цикл. Именно определению параметров модели посвящена первая часть работы. Параметры разниц были определены с помощью теста Дикки-Фуллера. По результатам теста ряд становится стационарным при вычисление первой разницы. Исходя из практики, параметр сезонных разниц дублирует значения порядка разности [4]. Для определения параметров AR и MA используют графики функций полной автокорреляции (ACF) и частичной автокорреляции (PACF), продемонстрированы на рисунке 2.
Как видно из рисунка 2, наиболее значимыми лагами ACF являются 1 и 4, PACF - 1 и 5. Следовательно, логично предположить, что AR будет принимать значения 1 или 5, и MA - 1 или 4. Однако точный порядок лага определить удается довольно редко, поэтому прибегают к процедуре подбора наиболее оптимальной модели, основываясь на информационных критериях Акаике (AIC) и Байесса (BIC). Нами было принято решение автоматизировать эту процедуру с помощью языка программирования Python [3,4]. Для получения оптимальной модели был написан скрипт, который перебирает некоторое количество моделей, определяя из этого множества наиболее оптимальную, основываясь на наименьшие критерии AIC и BIC [4].
AJZF для Income
+ - 1,96/ТЛОн5
1................1.................1 1 | ................1.................. .................
1 1 1 1 1 1 1
1 2 3 4 5 лаг PACF для Income s
I + - 1,96/ТЛ0,5
1 1
1
Рисунок 2 - ACF и PACF для временного ряда выручки ПАО «Детский мир» Входные параметры для создания множества моделей продемонстрированы на рисунке 3.
AR = range (0_,_5) 1 = 1
НА = гапде(0Л5) AR1 = range(0^5) Il = 1
MAI = range(0^5) S = Л
parameters = product(AR, MA, AR1, MAI) parameters_"List = "list(parameters)
Рисунок 3 - Комбинации параметров модели SARIMA
В результате было сформировано множество из 625 моделей с различными параметрами. Итогом выбора наилучшей модели из множества стала модель SARIMA (4, 1, 0, 0, 1, 1, 4). Достоинствами данной модели являются маленькая процентная ошибка (3,88 %), высокое значение Я - квадрата (94,7 %).
На следующем этапе работы было проведено прогнозирование на последний квартал 2021 года и первый квартал 2022 года. Отклонение первого прогноза: -2 757 893 тыс. руб., второго: -1 155 434 тыс. руб. Данные отклонения нами сочтены удовлетворительными для оценки общей тенденции развития компании. Финальные прогнозы на 2022 год представлены на рисунке 4. Таким образом, мы получаем будущее значение выручки за 2022 год 178 188 569 тыс. руб.
Получив прогнозное значение выручки, мы можем перейти к прогнозированию отчета о финансовых результатах (таблица 1). В силу того, что нами выбран метод процента от продаж, большинство значений отчета вычислялись с помощью средней процентной доли за промежуток с 2012 до 2021 гг., исключая проценты к получению, проценты к уплате, прочие доходы, прочие расходы так как данные значения находятся в слабой зависимости от выручки [6].
Зависимость была определена с помощью коэффициента корреляции. Прогнозные значения данных статей были получены с помощью горизонтального анализа.
Рисунок 4 - Прогноз выручки ПАО «Детский мир» по модели SARIMA Таблица 1 - Отчет о финансовых результатах с 2019 по 2022 гг. (в тыс. руб.)
Показатель 2019 2020 2021 2022 (Прогноз)
Выручка 133 911 453 148 779 076 169 539 494 178 188 569
Себестоимость продаж 90 055 370 100 173 848 119 209 286 124 731 998
Валовая прибыль (убыток) 43 856 083 48 605 228 50 330 208 53 456 571
Коммерческие расходы 25 236 954 26 971 520 32 619 477 35 637 714
Управленческие расходы 4 398 880 4 111 074 4 314 316 5 345 657
Прибыль (убыток) от продаж 14 220 249 17 522 634 13 396 415 12 473 200
Доходы от участия в других организациях 4 800 0 0 0
Проценты к получению 82 569 142 621 152 925 183 409
Проценты к уплате 2 116 819 1 953 259 1 830 061 2 298018
Прочие доходы 872 930 541 744 2 185 532 3 194 519
Прочие расходы 3 446 355 6 437 131 5 012 041 5 891288
Прибыль (убыток) до налогообложения 9 617 374 9 816 609 8 892 770 7661 822
Налог на прибыль -1 917 043 -1 893 267 -1 405 282 1 532 364
текущий налог на прибыль 1 964 629 1 935 156 2 393 077 0
отложенный налог на прибыль 47 586 41 889 987 795 0
Прочее 88 932 317 869 -5 838 0
Чистая прибыль (убыток) 7 789 263 8 241211 7 481 650 6 129 457
Для составления прогнозного баланса необходимо рассчитать предполагаемую норму прибыли (НП) и норму распределенной прибыли на дивиденды (НР), так как компания на данный момент переживает кризисные времена в 2021 году дивиденды не выплачивались, предполагается, что в 2022 году ситуация будет аналогичной. Норма прибыли рассчитывается, как отношение прибыли к выручке, в нашем случае значение НП: 0,034. После промежуточных расчетов был составлен прогнозный баланс на 2022 год, продемонстрирован в таблице 2.
Таблица 2 - Прогнозный баланс ПАО «Детский мир» на 2022 год (в тыс. руб.)
Наименование показателя 2020 2021 Прогноз (2022) Пояснение
1 2 3 4 5
АКТИВ
I. ВНЕОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ
Нематериальные активы 32 305 28 247 28 247 Без изменений
Основные средства 8 909 811 11 211 524 9 185214 ОС+ОС*ТПРнв
Финансовые вложения 61 007 60 953 60 953 Без изменений
Отложенные налоговые активы 382 787 1 403 935 1 403 935 Без изменений
Прочие внеоборотные активы 2 152 807 1 968 988 1 968 988 Без изменений
Итого по разделу I 11 538 717 14 673 647 12 647 337 СУММ(!)
II. ОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ
Товарно-материальные запасы 46 559 587 52 858 046 43 304 771 (ТМЗ/ПВ)*БВ
Налог на добавленную стоимость по приобретенным ценностям 559 792 659 864 540 604 (НДС/ПВ)*БВ
Дебиторская задолженность 8 426 856 10 496 845 9 735 773 (ДЗ/ПВ)*БВ
Продолжение таблицы
1 2 3 4 5
Финансовые вложения 672 224 451 459 369 865 (ФВ/ПВ)*БВ
Денежные средства и денежные эквиваленты 1 628 863 3 539 553 5 171 975 (ДС/ПВ)*БВ
Прочие оборотные активы 232 574 518 466 424 761 (ПОА/ПВ)*БВ
Итого по разделу II 58 079 896 68 524 233 59 547 749 СУММ(П)
БАЛАНС 69 618 613 83 197 880 72 195 086 1+П
ПАССИВ
III. КАПИТАЛ И РЕЗЕРВЫ
Уставный капитал 296 296 296 Без изменений
Добавочный капитал (без переоценки) 6 850 134 6 850 134 6 850 134 Без изменений
Резервный капитал 23 23 23 Без изменений
Непокрытый убыток (Нераспределенная прибыль) -38 233 -885 113 -674 268 НП+БВ*НП*(1-НР)
Итого по разделу III 6 812 220 5 965 340 6 176 185 СУММ(Ш)
IV. ДОЛГОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА
Заёмные средства 12 200 000 15 110 000 15 110 000 Без изменений
Отложенные налоговые обязательства 44 383 77 736 77 736 Без изменений
Итого по разделу IV 12 244 383 15 187 736 15 187 736 СУММ(ГУ)
V. КРАТКОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА
Заёмные средства 7773 119 13 942 693 11 422 767 (ЗС/ПВ)*БВ
Кредиторская задолженность 41 973 179 46 903 506 38 426 422 (КЗ/ПВ)*БВ
Оценочные обязательства 815 712 1 198 605 981 976 (ОБ/ПВ)*БВ
Итого по разделу V 50 562 010 62 044 804 50 831 164 СУММ^)
БАЛАНС 69 618 613 83 197 880 72 195 086 Ш+1У+У
При расчете прогнозного баланса использовались следующие обозначения: ПВ - выручка 2021 года, БВ - выручка 2022 года. Первый элемент в каждой формуле является значение величины прогнозируемой статьи за 2021 год.
В завершающей части работы был проведен анализ финансового состояния за период с 2019 до 2022 гг. При расчете абсолютных показателей финансовой устойчивости было выявлено, что все значения трехкомпонентного вектора, являются отрицательными (за весь анализируемый период), что свидетельствует о финансовой неустойчивости ПАО «Детский мир» за анализируемый период. Однако данная методика оценки финансового состояния требует полного покрытия запасов собственными источниками и менее рисковой частью заемных, что не всегда происходит на практике [2]. Следовательно, логично обратиться к коэффициентному анализу финансовой устойчивости, продемонстрирован в таблице 3.
Таблица 3 - Относительные показатели финансовой устойчивости ПАО «Детский мир»
Показатель 2019 2020 2021 2022
Коэффициент автономии 0,098 0,097 0,071 0,085
Коэффициент финансового левериджа 9,175 9,219 12,946 10,689
Коэффициент обеспеченности СОС -0,102 -0,081 -0,127 -0,108
Коэффициент покрытия инвестиций 0,237 0,273 0,254 0,295
Коэффициент маневренности собственного капитала -0,855 -0,693 -1,459 -1,047
Коэффициент мобильности имущества 0,817 0,834 0,823 0,824
Коэффициент мобильности оборотных средств 0,041 0,039 0,058 0,093
Коэффициент обеспеченности запасов 0,086 0,161 0,122 0,201
Коэффициент краткосрочной задолженности 0,845 0,805 0,803 0,769
Анализируя таблицу 3, можно говорить о подтверждении факта финансовой неустойчивости, так как подавляющее большинство значений коэффициентов не приближаются к нормативным значения. Важно отметить, что некоторые показатели говорят о крайне большой доле краткосрочных обязательств в структуре капитала. Неудовлетворительное финансовое состояние сохраняется на протяжении всего анализируемого периода.
По результатам оценки финансового состояния компании можно говорить о финансовой неустойчивости, однако данное положение компании не всегда говорит о ее неплатежеспособности. При расчете абсолютных показателей платежеспособности организации было выявлено следующее: высоколиквидных активов не хватает для покрытия срочных обязательств; быстрореализуемых активов не хватает для покрытия среднесрочных обязательств, постоянных пассивов больше, чем труднореализуемых активов. Последнее соотношение, говорит о полной неплатежеспособности компании за
весь анализируемый период. Для проверки результатов анализа по абсолютным показателям обратимся к коэффициентному подходу, расчет представлен в таблице 4.
Таблица 4 - Относительные показатели платежеспособности ПАО «Детский мир»
Показатель 2019 2020 2021 2022 (Прогноз)
Общий показатель ликвидности 0,415 0,414 0,431 0,481
Коэффициент текущей ликвидности 1,072 1,148 1,104 1,171
Коэффициент быстрой ликвидности 0,224 0,212 0,233 0,300
Коэффициент абсолютной ликвидности 0,044 0,045 0,064 0,109
Анализируя таблицу 4, понимаем, что факт неплатежеспособности подтверждается. Большинство коэффициентов не попадают в нормативный интервал, исключением является коэффициент текущей ликвидности, что говорит о превышении величины оборотных активов над величиной краткосрочных обязательств.
Формируя целостную картину о финансовом состоянии ПАО «Детский мир», можно говорить о финансовой неустойчивости, в большей части из-за крайне большой доли краткосрочных обязательств, однако важно учитывать специфику деятельности компании. Компания занимается розничной продажей детских товаров, что говорит о большой оборачиваемости товара и запасов, данный факт в свою очередь позволяет вовремя погашать краткосрочные обязательства. Также важно учитывать, что рекомендуемая структура капитала не всегда соблюдается организациями на практике, к тому же есть предприятия, которые функционируют с неудовлетворительной структурой капитала десятки лет, примером тому является и ПАО «Детский мир», из анализа финансового состояния явно видно, что финансовая неустойчивость сохраняется на протяжении трех отчетных периодов. Заключение
В заключении следует отметить, что представленный нами метод прогнозирования финансового состояния не является крайне точным, однако оценить тенденцию развития компании позволяет. Увидев негативные результаты в будущем, менеджер компании может быстро среагировать и поменять курс развития организации, что позволит избежать отрицательных результатов деятельности организации.
Перспективным направление развития дальнейших исследований в той области, которой мы посвятили данную статью, может быть изучение процедур отбора моделей для получения более точной оценки выручки, а также применение различных методов составления отчета о финансовых результатах и бухгалтерского баланса для получения более точных результатов.
Источники:
1. Бухгалтерская (Финансовая) отчетность ПАО «Детский мир» // Интерфакс [Электронный ресурс]. URL: https://www.e-disclosure.ru/portal/fïles.aspx?id=6788&type=3 (дата обращения: 30.12.2022).
2. Васильева, Л. С., Анализ финансовой отчетности: учебник // Л. С. Васильева, М. В. Петровская. - Москва: КноРус, 2023. -273 с. - ISBN 978-5-406-10301-2. - URL:https://book.ru/book/944947 (дата обращения: 30.12.2022). - Текст: электронный.
3. Построение модели SARIMA с помощью Python+R // Хабр [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/post/210530 (дата обращения: 29.12.2022).
4. Прогнозирование временных рядов Python-SARIMA // Русские блоги [Электронный ресурс]. URL: https://russianblogs.com/ article/60511336750/ (дата обращения: 29.12.2022).
5. Прогнозирование основных финансовых показателей // НОУ ИНТУИТ [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/ 33APMa (дата обращения: 30.12.2022).
6. Прогнозный баланс // Финансовый директор [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/33APLy (дата обращения: 30.12.2022).
7. Раскрытие информации ПАО «Детский мир» // ГК «Детский мир» [Электронный ресурс]. URL: https://ir.de1mir.ru (дата обращения: 29.12.2022).
References:
1. Accounting (Financial) statements of PJSC Detsky Mir // Interfax [Electronic resource]. URL: https://www.e-disclosure.ru/portal/files.aspx?id=6788&type=3 (accessed: 12/30/2022).
2. Vasilyeva, L. S., Analysis of financial statements: textbook // L. S. Vasilyeva, M. V. Petrovskaya. - Moscow: Knorus, 2023. - 273 p. - ISBN 978-5-406-10301-2. - URL:https://book.ru/book/944947 (accessed: 12/30/2022). - Text: electronic.
3. Building a SARIMA model using Python+R // Habr [Electronic resource]. URL: https://habr.com/ru/post/210530 (accessed: 12/29/2022).
4. Forecasting of Python-SARIMA time series // Russian blogs [Electronic resource]. URL: https://russianblogs.com/ article/60511336750 / (accessed: 12/29/2022).
5. Forecasting of key financial indicators // KNOW INTUIT [Electronic resource]. URL: https://clck.ru/33APMa (accessed: 12/30/2022).
6. Forecast balance // Financial Director [Electronic resource]. URL: https://clck.ru/33APLy (accessed: 12/30/2022)
7. Disclosure of information of PJSC "Detsky Mir" // GC "Detsky Mir" [Electronic resource]. URL: https://ir.detmir.ru (accessed: 12/29/2022).
