печать

Механизм и процессы управления финансовой активностью

Выполнение процесса управления финансовой активностью регламентировано действующей нормативно-правовой базой и внешними факторами рынка менеджмент, а также приоритетами руководства, стратегическими планами и другой внутренней информацией.
 

Процесс выполняет персонал предприятия с помощью существующего программного обеспечения.
 

А1 «Анализ и определение желательных направлений финансового развития предприятия». В рамках выполнения данного процесса анализируются внешние и внутренние условия его финансового развития.
 

Результатом его выступают выработанные финансовые цели и приоритеты развития, а также текущее финансовое положение предприятия. Входной информацией для выполнения данного процесса служат экономическая среда, текущее финансовое состояние предприятия, желаемая динамика финансовых результатов и показателей. Регламентирующими факторами являются нормативно-правовая база и приоритеты руководства, стратегические планы и намерения и т.п.
 

А2 «Разработка мероприятий по управлению финансовой активностью. Цель — разработка плана мероприятий, осуществление которого приведет к достижению желаемого состояния системы (предприятия). Входной информацией для данного процесса служат финансовые цели и приоритеты и финансовое состояние предприятия, а регламентирующими факторами — приоритеты руководства, стратегические намерения и приоритеты,
 

A3 «Реализация и контроль». Цель данного процесса — динамика финансовых результатов и показателей деятельности.
Его регламентирующими факторами выступают законы, экономическая среда, план мероприятий в виде положений, инструкций, заданий и т.п.
 

All «Анализ внешней среды». Результат процесса анализа внешней среды — определение ее состояния.
 

Входная информация — экономическая среда и текущее финансовое состояние предприятия, а регламентирующие факторы — теоретические база и опыт, а также нормативно-правовая база.
 

Внешняя среда — это совокупность всех элементов, изменение свойств которых влияет на систему, а также тех объектов, чьи свойства меняются в результате изменения поведения системы. Поэтому как система в целом, так и каждый элемент ее имеют входы, характеризующие действия внешней среды на систему, и выходы, характеризующие их воздействие на окружающую среду.
 

1 Внешняя среда производственной системы включает поставщиков, покупателей, государственные и местные органы власти, налоговые органы и др.
 

И. Ансофф выдвинул гипотезу: проблемы, которые ставит перед компанией внешняя среда, определяют оптимальную модель поведения фирмы.
 

В начале XX в., когда предприятия сами определяли свое окружение, этой гипотезой можно было пренебречь. В XXI в. она приобрела жизненно важное значение.
 

Указанная гипотеза вытекает из теории автоматического управления, где доказано: для обеспечения устойчивости динамической системы необходимо в течение длительного времени выполнение определенных условий.
 

Цель учета влияния внешней среды — установление пределов роста систем. По аналогии с жизненным циклом товара представим .У-образную кривую развития системы, состоящей из этапов развития, зрелости, старости, и дадим количественную оценку каждого этапа
Пусть x(t) — объем затрат, произведенных в системе, ay(t) — результат развития системы. ТогдаAXU), У(Ф — функция эффективности развития системы. Определить точку на .S-образной кривой, при которой начинается старение системы, легко из условия:/'(0 = 0. Точку на оси х, при которой выполняется это условие, обозначим Тд. Значение Тд соответствует началу старения в развитии системы.
 

Начало этапа зрелости Тс системы характеризуется тем, что темпы роста затрат начинают опережать темпы роста результативности системы, следовательно, здесь находится точка перегиба, т.е. выполняется условие ДО = 0.
 

За начало этапа развития примем точку Тб самоокупаемости. Таким образом, /(Тб) = 0.
 

Для анализа развития системы использован стандартный подход. На 5-образной кривой берется точка, соответствующая этапу развития системы, и по ней делается вывод об эффективности ее функционирования
в данный момент. На основании сделанного вывода строится прогноз о поведении системы в будущем. При этом прогноз развития делается с учетом этапа.
 

Влияние на объем затрат фактора рынка воздействует на форму кривых, изменяя углы наклона соответствующих участков, удлиняя или укорачивая этапы развития систем.
 

Количественное описание функции Д/) позволяет разрабатывать эффективный механизм управления для каждого участка.
 

Построение функции, ДО осуществлено в несколько этапов:
1) разбиение функции на линейные участки с границами в точках
перехода системы на новый этап развития;
2) получение кусочно-линейной функции путем увеличения числа
разбиений;
3) сглаживание линейных участков;
4) получение численных значений факторов, влияющих на поведение системы.
 

А12 «Анализ внутренней среды». Результат анализа внутренней среды — оценка ее состояния. Входная информация — состояние внешней среды и желаемая динамика финансовых результатов и показателей, а регламентирующие факторы — теоретический опыт и навыки, накопленные в мировой практике и используемые специалистами компании, а также существующая нормативно-правовая база.
 

А121 «Формирование потребности в финансовых ресурсах по текущей деятельности», А122 «Формирование потребности в ресурсах по инвестиционной деятельности»,
 

А123 «Формирование потребности в ресурсах по финансовой деятельности*-. Результат выполнения процессов А121—А123 — расчет потребности в ресурсах от трех видов деятельности. Входные параметры — состояние внешней среды и желаемая динамика финансовых результатов и показателей, а регламентирующее воздействие оказывают нормативно-правовая база и теоретический опыт.
 

А124 «Оценка внутреннего состояния». Выходная информация из процессов А121—А124 выступает входной информацией для оценки внутреннего состояния посредством консолидации данных.
 

В результате исполнения данного процесса получаем оценку внутреннего состояния системы.
 

Процесс А121 состоит из совокупности процессов,
 

A12t 1 «Формирование потребности в сырье и материалах». Результат осуществления данного процесса — расчет потребности в сырье и материалах, входной информацией является состояние внешней среды (цены на сырье и материалы по поставщикам) и желаемая динамика финансовых результатов и показателей, например планируемые объемы работ, а регулирующим воздействием — нормативно-правовая база и теоретический опыт.
 

ВА1211 рассчитываются:
1) количество объектов строительства (информация из желаемой динамики финансовых результатов);
2) объем сырья и материалов, необходимого для производства каждого объекта (расчет осуществляется по производственно-техническим нормам);
3) общее количество сырья и материалов по видам материалов (складываются материалы из пункта 2;
4) покупная стоимость единицы сырья и материалов (информация из анализа рынка);
5) общая стоимость сырья и материалов (количество умножается на цену);
6) необходимый запас сырья и материалов на конец периода (определяется исходя времени транспортировки, страхового запаса и т.п.).
Отметим, что на анализируемых предприятиях существует определенная специфика: завоз материалов осуществлен только в навигацию (июль — сентябрь), а завоз материалов зимой. Поэтому предприятия должны иметь запас сырья и материалов в размере шестимесячной потребности;
7) общая потребность в количестве закупаемого сырья и материалов с учетом запаса на начало периода (запас на конец + потребность — запаса на начало);
8) стоимость закупки сырья и материалов (потребность в количестве закупаемого сырья и материалов, умноженная на цену материалов).
 

Инструментом для осуществления данного процесса служит формирование затратной части бюджета сырья и материалов.
А1212 «Формирование потребности в трудовых ресурсах».
 

Результатом данного процесса выступают расчеты потребности в трудовых и финансовых ресурсах, входом — объемы работ (желаемая динамика финансовых результатов и показателей) и внешнее состояние рынка, а регулирующим воздействием — нормативно-правовая база и теоретический опыт.
 

Алгоритм для расчета данной потребности состоит:
1) из определения количества объектов строительства (информация из желаемой динамики финансовых результатов);
2) из определения суток, необходимых для выполнения намеченных объемов бурения по каждому объекту бурения (определяется исходя из производственно-технических норм);
3) из формирования бригад для каждого вида работ (определяется
исходя из производственно-технических норм);
4) из расчета суточной стоимости работы каждого вида бригады (определяется исходя из тарифных окладов специалистов в бригаде, по
левого довольствия и планируемых премиальных);
5) из расчета обшей стоимости трудозатрат.
Инструментом для выполнения данного процесса является бюджет затрат на трудовые ресурсы.
А1213 «Формирование потребности в капитальных вложениях».
 

Результат данного процесса — расчеты потребности в капитальных вложениях и финансовых ресурсов, вход — объемы работ (желаемая динамика финансовых результатов и показателей) и внешнее состояние рынка, а регулирующее воздействие — нормативно-правовая база и теоретический опыт.
 

Определение потребности в капиталовложениях осуществляется исходя из состояния парка оборудования (необходимости приобретения нового оборудования, затрат на ремонт и эксплуатационные расходы).
 

Инструментом служит бюджет капиталовложений.
A12I4 «Формирование потребности в прочих ресурсах». Результат этого процесса — расчет потребности в финансовых ресурсов по прочим затратам, вход — объемы работ, желаемая динамика финансовых результатов и внешнее состояние рынка, а регулирующее воздействие — нормативно-правовая база и теоретический опыт.
 

Сначала рассчитывается потребность в переменных накладных расходах (исходя из объема работ), затем потребность в постоянных накладных расходах (исходя из устоявшихся постоянных накладных расходах). Расчет потребности осуществляется исходя из фактических затрат скорректированных на индексы инфляции по статьям затрат, а затем определяется суммарная величина расходов.
 

Инструментом служит бюджет накладных расходов и затрат.
А1215 «Формирование потребности в финансовых ресурсах и оценка внутреннего состояния». Результаты данного процесса — расчет потребности в финансовых ресурсов по прочим затратам и оценка внутреннего состояния, а вход — потребность в финансовых ресурсах по процессам A12I— А124.
 

А13 «Формирование описания целевого состояния». Результат процесса — целевое описание (стратегические приоритеты) и текущее состояние (тактические приоритеты), вход — состояния внешней и внутренней среды, а регулирующее воздействие — нормативно-правовая база и приоритеты руководства.
 

А131 «Сопоставление состояния системы с существующими целями/планами». Результат процесса — определение несоответствия между состоянием системы и существующими целями/планами, вход — внешняя среда и внутренняя среда, а регламентирующее воздействие — приоритеты руководства и существующая нормативно-правовая база.
 

Процесс позволяет на данном этапе определить степень несоответствия текущего положения намеченным ориентирам, т.е. оценить точку, в которой находится предприятие и наметить пути для достижения намеченных стратегических ориентиров.
 

В краткосрочной перспективе при выпуске убыточной продукции может наблюдаться положительная платежеспособность (положительный денежный поток), которая предопределяется разрывом во времени между моментом поступления денег за выполненные работы и моментом осуществления всех причитающихся платежей, а также возможностью пролонгировать некоторые платежные обязательства.
 

В долгосрочной перспективе эти факторы элиминируются и поэтому финансовую устойчивость возможно обеспечить только при достаточной рентабельности производства, а рентабельность — только при финансовой устойчивости. Однако при решении краткосрочных задач текущего периода финансовый управляющий обязан сделать выбор в пользу одного из этих двух факторов: прибыльности или финансовой устойчивости, так как с позиции тактики управления финансовыми потоками они находятся в диалектическом противоречии. Сказанное в первую очередь относится к управлению денежными средствами.
 

Общее для всего финансового менеджмента противоречие между доходностью и риском приобретает здесь специфический характер противоречия между необходимостью резервировать определенное количество денежных средств как наиболее ликвидного средства и потерями от выведения их из хозяйственного оборота. Поэтому в руках у финансового управляющего должен быть инструмент, позволяющий управлять и принимать решения.
 

Предприятия имеют ограниченные финансовые ресурсы, поэтому не все намеченные ориентиры могут быть реализованы. Необходима оценка денежного потока по видам деятельности.
 

Возможности наращивания темпов роста можно оценить, рассчитав минимальный, средний и максимальный уровни обеспеченности денежной наличностью закладываемых темпов роста.
 

Предлагаемый алгоритм расчета следующий:
1) определяется минимально допустимый уровень запаса денежных средств, исходя из планового объема затрат, необходимых для функционирования предприятий в текущем месяце;
2) рассчитываются ежедневные плановые поступления, исходя из форм оплаты по договорам, из статистических данных о ежедневном поступлении денег на предприятие за период, адекватный планируемому. На основе этих данных рассчитывается показатель вариации объема ежедневных поступлений (квадрат отклонений от средней величины ежедневного поступления) — ВАРежц;
3) определяется упущенная выгода от неучастия денег в деловом обороте (УВ) в ежедневном исчислении;
4) рассчитываются расходы на конвертацию денежной наличности в ликвидные (как правило, финансовые) активы и обратно (К). Этот показатель рекомендуется брать в качестве постоянной величины и за ориентир принимать, например, комиссионные, уплачиваемые в пунктах обмена валюты.
 

Имея все исходные данные, приступают вначале к расчету верхнего предела диапазона оптимального запаса денежной наличности, где РСЗ — диапазон разброса случайных значений наличия денег у предприятия.
 

Поскольку диапазон разброса можно условно разделить на три зоны (максимальный запас минимальный запас и условная средняя точка — точка возврата), то значение точки возврата определяется как сумма минимального запаса и 'Д величины разброса случайных значений наличия денег у предприятия (РСЗ):
Если денежной наличности больше, чем максимальная расчетная величина, то предприятие неоправданно теряет дополнительные доходы и может без ущерба для своей ликвидации поместить в оборот сумму, превышающую среднюю расчетную величину.
 

Напротив, если на счете или в кассе находится менее минимально необходимого запаса денежных средств, предприятие может оказаться неплатежеспособным по ближайшим текущим обязательствам, и ему следует, продав часть финансовых или материальных активов, восстановить запас наличности до среднего уровня.
 

А132 «Формирование целей». Результат процесса — текущее состояние системы и обоснованная система целей в виде КПД (ключевых показателей деятельности), вход — состояние внешней и внутренней среды, а также выявленное несоответствие, регламентирующее воздействие — приоритеты руководства и нормативно-правовая база.
 

На данном этапе, исходя из приоритетов руководства и выявленного несоответствия, определяются ориентиры в виде целей и ключевых показателей деятельности. Другими словами, осуществляется планирование того, каким образом то или иное принятое решение повлияет на финансовое положение компании.
 

А133 «Анализ реалистичности и разрешения конфликтов.
Утверждение». В данном процессе осуществляется анализ реалистичности исполнения намеченных целей и разрешение конфликтов. В случае принятия решения о реалистичности происходит утверждение, в противном случае на выходе получаем решения об изменениях в системе целей и данная информация передается на процесс А131, а выполнение процессов начинается снова.
 

А21 «Определение типа ситуации привлечения/размещения денежных средств по видам деятельности». Результат данного процесса — определение типа ситуации по привлечению /размещению денежных средств по видам деятельности (исходя из текущего положения), выход — объем привлечения и размещения средств.
 

А22 «Выбор способа привлечения денежных средств». На данном этапе определяются способы привлечения денежных средств по видам деятельности. В табл. 12.2 представлены основные способы привлечения денежных средств по видам деятельности. Вход процесса — необходимый объем привлечения средств, выход — способы привлечения, регламентирующее воздействие — финансовые цели и приоритеты руководства.
 

А23 «Выбор способа размещения денежных средств». В данном процессе осуществляется подбор способа размещения денежных средств.
 

На выходе данного процесса — способ размещения денежных средств по видам деятельности, регламентирующим воздействием являются финансовые цели и приоритеты руководства.
 

А24 «Оценка и разработка мероприятий». На этом этапе оцениваются способы и разработанные мероприятия. Входной информацией служат способы, которые могут быть использованы по привлечению и размещению денежных средств.
 

Производится оценка финансовой реализуемости плана по критерию наличия у предприятия денег в те моменты, когда оно должно произвести какие-либо денежные расходы. Для реализуемого плана совокупный денежный поток должен быть неотрицательный. Соответственно признаком не реализуем ости плана выступает наличие отрицательного совокупного денежного потока.
 

В случае финансовой нереализуемости плана возможными мерами по устранению дефицита денежных средств могут быть: увеличение поступлений в предшествующие периоды и текущие интервалы планирования; снижения платежей в предшествующих периоды и текущем интервалах ускорение сроков поступления части денежных средств; перенесение части платежей на более поздние сроки; увеличение наличия денежных средств на начало периода.
 

Кредиты и займы должны привлекаться лишь на те отрезки времени и в таких объемах, которые соответствуют отрицательным показателям наличия денежных средств.
 

Ресурсы, привлеченные в излишних для покрытия дефицита размерах или на срок, превышающий продолжительность отрицательных интервалов баланса, вызывают неоправданные отвлечения средств на уплату процентов. Следует иметь в виду, что заемные средства, взятые в одном интервале планирования, сокращают дефицит наличия денежных средств на все последующие периоды.
 

Показатель наличия совокупного денежного потока представляет собой сумму нарастающим итогом. Отсюда заемные средства, полученные в какой-то период, увеличивают денежную наличность как на этот, так и на все последующие периоды, что приводит к сокращению дефицита наличности и снижению необходимых заемных средств в целом.
 

При расчете потребности в заемных средствах сумму предполагаемого кредита необходимо учесть в отдельной строке «Основные формы анализа денежных потоков», одновременно прибавив ее к денежным поступлениям данного интервала. Затем надо пересчитать показатели кэш-фло и наличия денежных средств на последующие периоды. Если отрицательные значения денежной наличности больше не появляются, то в уточненный финансовый план предприятия можно включить условия получения и погашения ссуды, а также выплаты процентов. Если же ссуда, полученная в первом из дефицитных периодов, не ликвидирует наличия других дефицитных интервалов в балансе денежных потоков, то следует повторить описанную выше расчетную процедуру для новых интервалов.
 

Привлечение заемных средств должно быть обоснованно, потому что постоянно пользоваться заемными средствами предприятие не сможет, так как снизится его платежеспособность и получение кредитов будет невозможным.
 

Предприятия при принятии решений о наращении темпов роста должны оценивать, как это повлияет на их финансовое положение.
 

В мировой практике принято рассматривать четыре аспекта финансового положения компании: доходность компании; эффективность использования ресурсов; ликвидность, или платежеспособность; финансовую устойчивость.
 

Автор считает, что они составляют целостную систему, позволяющую оценить финансовое положение предприятий.
 

Для оценки влияния на финансовое положение предприятия формируется бюджет по балансовому листу и по нему рассчитываются данные показатели в соответствии с предложенной классификацией показателей.
 

Для изучения и анализа основных факторов, влияющих на финансовую активность предприятий нефтедобывающей и геологоразведочной отраслей, производилось финансовое моделирование деятельности геологоразведочного предприятия.
 

Финансовая модель создавалась как инструмент для прогнозирования финансового результата деятельности за год в зависимости от объемов бурения скважин.
 

Основные структурные элементы модели — это модели операционной, инвестиционной и финансовой деятельности за год. Модель реализована в MS Excel.
 

В основе экономико-математической модели управления финансовой активностью предприятий лежат различные методы и модели поискового и нормативного прогнозирования.
 

Важной характеристикой считается время упреждения прогноза — отрезок времени от момента, для которого имеются последние статистические данные об изучаемом объекте, до момента, к которому относится прогноз.
 

Наибольший практический интерес, безусловно, представляют краткосрочные и оперативные прогнозы.
 

Краткосрочное прогнозирование связано с адаптивными методами. Эти методы позволяют строить самокорректирующиеся модели, способные оперативно реагировать на изменение условий. Адаптивные методы учитывают различную информационную ценность уровней ряда, «старение» информации. Все это делает эффективным их применение для прогнозирования неустойчивых рядов с изменяющейся тенденцией.
 

Остановимся кратко на математических методах выделения трендовых, сезонных и циклических составляющих. Критерием расчета восходящих и нисходящих серий служит метод Фостера —Стюарта. Для количественной оценки динамики исследованы статистические показатели: абсолютные приросты, темпы роста, темпы прироста, причем они разделяются на цепные, базисные и средние. В основе расчета динамики этих показателей лежит сравнение уровней временного ряда. Если сравнение осуществляется с одним и тем же уровнем, принятым за базу сравнения, то эти показатели называются базисными. Если сравнение осуществляется при переменной базе и каждый последующий уровень сравнивается с предыдущим, то вычисленные таким образом показатели называются цепными.
 

Абсолютный прирост Д У равен разности двух сравниваемых уровней. Темп роста Г характеризует отношение двух сравниваемых уровней ряда, выраженное в процентах. Темп прироста Охарактеризует абсолютный прирост в относительных величинах. Определенный в процентах темп прироста показывает, на сколько процентов изменился сравниваемый уровень по отношению к уровню, принятому за базу сравнения. В табл. 12.3 приведены выражения для вычисления базисных и цепных абсолютных приростов, темпов роста, темпов прироста.
Для получения обобщающих показателей динамики развития определяются средние величины: средний абсолютный прирост, средние темпы роста и прироста.
 

Описание динамики ряда с помощью среднего прироста соответствует его представлению в виде прямой, проведенной через две крайние точки. В этом случае, чтобы получить прогноз на один шаг вперед, достаточно к последнему наблюдению добавить значение среднего абсолютного прироста. Yn+} = У„ +AY , где Уп — фактическое значение в последней л-й точке_ряда; Ки+| — прогнозная оценка значения уровней в точке и + 1; AY — значение среднего прироста, рассчитанное для временного ряда Уг, Y2,..., Yn.
 

Очевидно, что такой подход к получению прогнозного значения корректен, если характер развития близок к линейному. • Распространенным приемом при выявлении тенденции развития считается сглаживание временного ряда. Суть сглаживания сводится к замене фактических уровней временного ряда расчетными уровнями, которые подвержены колебаниям в меньшей степени. Скользящие средние позволяют сгладить как случайные, так и периодические колебания выявить имеющуюся тенденцию в развитии процесса, и поэтому являются важным инструментом при фильтрации компонент временного ряда.
 

Алгоритм сглаживания по простой скользящей средней представлен в виде следующих последовательных шагов:
1) определение длины интервала сглаживания g, включающего в себя g последовательных уровней ряда (g< и). При этом надо иметь в виду,
что чем шире интервал сглаживания, тем в большей степени взаимо
погашаются колебания и тенденция развития носит более плавный,
сглаженный характер. Чем сильнее колебания, тем шире должен быть
интервал сглаживания;
2) разбивание всего периода наблюдений на участки, при этом интервал сглаживания как бы скользит по ряду с шагом, равным 1;
3) расчет арифметических средних из уровней ряда, образующих
каждый участок;
4) замена фактических значений ряда, стоящих в центре каждого
участка, на соответствующие средние значения.
 

В рассматриваемой модели выравнивание одномерных временных рядов производится с помощью кривых роста. Процедура разработки прогноза с использованием кривых роста включает в себя следующие этапы:
1) выбор одной или нескольких кривых, форма которых соответствует характеру изменения временного ряда;
2) оценка параметров выбранных кривых;
3) проверка адекватности выбранных кривых прогнозируемому
процессу и окончательный выбор кривой роста;
4) расчет точечного и интервального прогнозов.
 

При этом использованы монотонные кривые насыщения и ^- образные кривые. Под ^ - образными кривыми обычно понимают кривые насыщения с точкой перегиба. Эти кривые описывают как бы два последовательных лавинообразных процесса (когда прирост зависит от уже достигнутого уровня): один с ускорением развития, другой — с замедлением. В диссертации для определения тренда не используются полиномы высоких степеней.
 

Отличительная черта полиномов — отсутствие в явном виде зависимости приростов от значений ординат (У).
 

Оценки параметров в модели определяются методом наименьших квадратов. Как известно, суть его состоит в «отыскании» таких параметров, при которых сумма квадратов отклонений расчетных значений уровней от фактических значений была бы минимальной. Таким образом, эти оценки находятся в результате минимизации выражения
Для класса экспоненциальных кривых, в отличие от полиномов, характерна зависимость приростов от величины самой функции.
 

Такой подход к оцениванию неизвестных параметров привлекает своей универсальностью. Однако следует иметь в виду, что полученные оценки параметров оказываются смещенными, так как при расчете участвуют не исходные уровни, а их логарифмы. Смещение будет тем значительнее, чем больше разность между последовательными уровнями динамического ряда. Не приводит к смещению в подобных случаях нелинейный метод наименьших квадратов.
 

Более сложным вариантом экспоненциальной кривой является логарифмическая парабола.
 

Таким образом, оценку параметров логарифмической параболы можно опять осуществить с помощью метода наименьших квадратов, используя систему нормальных уравнений для параболы. При этом остаются в силе сделанные выше замечания о смещении полученных оценок.
 

Все рассмотренные типы кривых используются для описания монотонно возрастающих или убывающих процессов без «насыщения».
 

Когда процесс характеризуется «насыщением», его следует описывать при помощи кривой, имеющей отличную от нуля асимптоту. Примером такой кривой может служить модифицированная экспонента:
Если воздействие ограничивающего фактора начинает сказываться только после определенного момента (точки перегиба),'до которого процесс развивался по некоторому экспоненциальному закону, то для выравнивания используют ^ - образные кривые.
 

Наиболее известными из них являются кривая Гомперца и логистическая кривая, или кривая Перла — Рида. Кривая Гомперца имеет вид; У, =к-аы. Кривая несимметрична. Если In a < О, то кривая имеет ^ - образный вид, при этом асимптота, равная к, проходит выше кривой. Если In a > 0, асимптота, равная к, лежит ниже кривой, а сама кривая изменяется монотонно: при b < 1 монотонно убывает; при Ь > 1 монотонно возрастает. Для решения экономических задач наибольший интерес представляет вариант этой кривой In a < О wb< 1.
 

С помощью этой функции хорошо описывается развитие новой отрасли (нового производства). Сначала технические методы производства еще недостаточно разработаны, издержки производства высоки и спрос на рынке на данный товар еще очень мал, поэтому производство развивается медленно. В дальнейшем благодаря усовершенствованию технических методов изготовления, переходу к массовому производству и увеличению емкости рынка для данного товара производство растет быстрее. Затем наступает период насыщения рынка,
рост производства все более замедляется, и, наконец, почти прекращается. Наступает стабилизация производства на определенном уровне. Однако выявленные закономерности развития следует обобщать с определенной осторожностью, особенно для коротких периодов. Выявленная тенденция развития производства может быть нарушена, например, вследствие технического переворота в данной отрасли или связанной с нею.
 

Существует несколько практических подходов, облегчающих процесс выбора формы кривой роста.
 

Наиболее простой путь — это визуальный, опирающийся на графическое изображение временного ряда. Подбирают такую кривую роста, форма которой соответствует фактическому развитию процесса. Если на графике исходного ряда тенденция развития недостаточно четко просматривается, то можно провести некоторые стандартные преобразования ряда (например, сглаживание), а потом подобрать функцию, отвечающую графику преобразованного ряда.
 

Расчет ведется до тех пор, пока разности не будут примерно равными. Порядок разностей принимается за степень выравнивающего полинома.
 

Существенную помощь при выборе кривых роста из более широкого класса функций может оказать метод характеристик прироста.
 

Процедура выбора кривых с использованием метода характеристик прироста включает следующие шаги:
1) выравнивание ряда по скользящей средней;
2) определение средних приростов;
3) вычисление производных характеристик прироста.
 

В рассматриваемой модели реализованы 17 кривых роста. Возможны несколько режимов работы, удобных для пользователя. Можно среди этих кривых выбрать отдельную функцию и получить подробный протокол, включающий оценки параметров, характеристики остатков, прогнозы, интервальные и точечные. Можно выделить на экране несколько функций, тогда протокол будет содержать оценки параметров всех заказанных функций и значения критерия для каждой из них. В качестве критерия выбирается средняя квадратическая ошибка.
 

Подробный протокол, а также прогнозные значения на заданное пользователем число временных интервалов приводятся для функции, отвечающей минимуму указанного критерия.
 

Представляется целесообразным для пользователя на основе выше рассмотренных подходов заранее отвергнуть заведомо непригодные варианты, ограничить поле выбора.
 

Прогнозные значения исследуемого показателя вычисляют путем подстановки в уравнение кривой значений времени t, соответствующих периоду упреждения.
 

В дополнение к точечному прогнозу в модели определяются границы возможного изменения прогнозируемого показателя.
 

Несовпадение фактических данных с точечным прогнозом, полученным путем экстраполяции тенденции по кривым роста, может быть вызвано:
1) субъективной ошибочностью выбора вида кривой;
2) погрешностью оценивания параметров кривых;
3) погрешностью, связанной с отклонением отдельных наблюдений от тренда, характеризующего некоторый средний уровень ряда на каждый момент времени.
 

Погрешность, связанная со вторым и третьим источниками, может быть отражена в виде доверительного интервала прогноза. Доверительный интервал, учитывающий неопределенность, связанную с положением тренда и возможностью отклонения от этого тренда.
 

Проверка адекватности выбранных моделей реальному процессу строится на анализе случайной компоненты. Случайная остаточная компонента получается после выделения из исследуемого ряда систематической составляющей (тренда и периодической составляющей, если она присутствует во временном ряду).
 

О качестве применяемых моделей можно судить лишь по совокупности сопоставлений прогнозных значений с фактическими.
 

Простой мерой качества прогнозов служит р. — относительное число случаев, когда фактическое значение охватывалось интегральным прогнозом:
 

Когда все прогнозы подтверждаются, то q = 0 и ц = 1, если же все прогнозы не подтвердились, то/> = 0иц = 0.
Отметим, что сопоставление коэффициентов для разных моделей может иметь смысл при условии, что доверительные вероятности приняты одинаковыми. При обработке временных рядов, как правило, наиболее ценной является информация последнего периода, так как необходимо знать, как будет развиваться тенденция, существующая в данный момент, а не тенденция, сложившаяся в среднем на всем рассматриваемом периоде. Адаптивные методы позволяют учесть различную информационную ценность уровней временного ряда, степень «устаревания» данных.
 

Прогнозирование методом экстраполяции на основе кривых роста в какой-то мере тоже содержит элемент адаптации, поскольку с получением «свежих» фактических данных параметры кривых пересчитываются заново. Поступление новых данных может привести и к замене выбранной ранее кривой на другую модель. Однако степень адаптации в данном случае весьма незначительна, кроме того, она падает с ростом длины временного ряда, так как при этом уменьшается «весомость» каждой новой точки. В адаптивных методах различную ценность уровней в зависимости от их «возраста» можно учесть с помощью системы весов, придаваемых этим уровням.
 

Достоинством адаптивных методов является построение самокорректирующихся моделей, способных учитывать результат прогноза, сделанного на предыдущем шаге. Пусть модель находится в некотором состоянии, для которого определены текущие значения ее коэффициентов. На основе этой модели делается прогноз. При поступлении фактического значения оценивается ошибка прогноза (разница между этим значением и полученным по модели). Ошибка прогнозирования через обратную связь поступает в модель и учитывается в ней
в соответствии с принятой процедурой перехода от одного состояния в другое. В результате вырабатываются «компенсирующие» изменения, состоящие в корректировании параметров с целью большего согласования поведения модели с динамикой ряда. Затем рассчитывается прогнозная оценка на следующий момент времени, и весь процесс повторяется вновь.
 

Таким образом, адаптация осуществляется итеративно с получением каждой новой фактической точки ряда. Модель постоянно «впитывает» новую информацию, приспосабливается к ней и поэтому отражает тенденцию развития, существующую в данный момент.
 

В диссертации использованы адаптивные полиноминальные модели и адаптивные модели сезонных явлений.
 

1) выбирается вид модели экспоненциального сглаживания, задается значение параметра сглаживания д. При выборе порядка адаптивной полиномиальной модели могут использоваться различные подходы,
например, графический анализ, метод изменения разностей и др.;
2) определяются начальные условия. Например, для полиномиальной модели первого порядка необходимо определить %;
В качестве этих оценок берут коэффициенты соответствующих полиномов, полученные методом наименьших квадратов. Начальные условия для модели нулевого порядка получают усреднением нескольких первых уравнений ряда. Зная эти оценки, с помощью указанных в таблице формул находят начальные значения экспоненциальных средних;
3) производится расчет значений соответствующих экспоненциальных средних;
4) находятся оценки коэффициентов модели;
5) осуществляется прогноз на одну точку вперед, находится отклонение фактического значения временного ряда от прогнозируемого.
Шаги с 3 по 5 данной процедуры повторяются для всех / £ п , где п —
длина ряда;
6) окончательная прогнозная модель формируется на последнем шаге в момент / = п. Прогноз получается путем подстановки в формулу последних значений коэффициентов и времени упреждения.
Многие ряды финансовых показателей содержат периодические сезонные колебания. Такие ряды могут быть описаны моделями двух типов: моделями с мультипликативными (6) и с аддитивными (7) коэффициентами сезонности:


В качестве примера рассмотрим модель Уинтерса с линейным характером тенденции и мультипликативным сезонным эффектом. Эта модель является объединением двухпараметрической модели линейного роста Хольта и сезонной модели Уинтерса, поэтому ее чаще всего называют моделью Хольта — Уинтерса.
Критерием сравнения при этом выступает стандартное отклонение ошибки.
 

Адаптивные сезонные модели являются важной составной частью современных пакетов прикладных программ, ориентированных на решение задач прогнозирования.
 

Далее перейдем к моделированию операционной деятельности предприятия. Модель формируется из данных по моделированию выручки и затрат.
 

Модель выручки формирует из исходных данных по объемам бурения скважин совокупную выручку по предприятиям за год, и также содержит результаты по объемам работ, цены по всем видам продукции и услуг.
 

При моделировании затрат основное внимание уделялось определению и моделированию наиболее крупных статей затрат. Модель затрат содержит сводную таблицу затрат предприятий по статьям затрат и суммарные затраты по переменным и условно-постоянным статьям, а также суммарные затраты по предприятию на год. Из-за сложности структуры затрат на транспортные расходы по закупке и доставки материалов на объекты, а также ввиду значительной величины этих затрат проведено отдельное моделирование этих статей.
 

В модели реализованы шесть годовых сценариев работы на 2001 г. В первом — фактические результаты работы за 2000 г. Во втором сценарии были смоделированы результаты работы за 2000 г. за вычетом финансовых результатов вспомогательной деятельности. Таким образом, была реализована финансовая модель геологоразведочного предприятия, работающего только на бурении скважин. Эта модель в дальнейшем использовалась для анализа результатов бурения скважин. В третьем и четвертом сценариях смоделирована работа предприятия по объему бурения больше и меньше фактического в 2000 г. соответственно. В пятом сценарии смоделирована работа предприятия по переработке максимально возможного для предприятия объема бурения. В шестом сценарии рассмотрена ситуация, при которой предприятие полностью обновляет парк оборудования.
 

Выручка моделировалась как функция от объема бурения. Определены схемы бурения на 2001 г., объемы поступления сырья и материалов и выполнения объема работ.
 

Произведено моделирование объемов работ по разным видам скважин. Размер проходки был взят из статистических данных за предыдущие годы. Функции определялись по показателям нормирования объема работ в зависимости от размера проходки.
 

Были выделены услуги и продукция структурных предприятий, которые реализовывались на сторону. На основании данных в период с 1998 по 2001 г. были установлены средние цены реализации продукции и услуг структурных подразделений.
 

Цены 1998—2001 гг. были приведены к средним величинам с помощью нормировки на индекс потребительских цен.
 

На основании полученных в результате моделирования объемов реализации услуг, продукции и работ и их средних цен получены выручки от реализации, а также суммарная выручка холдинга за планируемый год.
 

Одноименные статьи затрат дочерних предприятий за год, формально отнесенных в текущую себестоимость работ (по документам «Формирование текущей себестоимости геологоразведочных работ за январь — июнь 2000 года» и «Формирование текущей себестоимости
геологоразведочных работ за период сентябрь — декабрь 2000 года») были просуммированы с учетом всех затрат на топливо, включая отопление поселка.
 

Выделены наибольшие по величине статьи затрат, сумма по которым составляла 90 % от общих затрат. Выделенные статьи являются основными определяющими затратами холдинга, остальные были объединены в статью «Прочие затраты».
 

В результате был сформирован итоговый список основных затрат холдинга за 2000 г.
 

Затраты моделировались как функции от объема геологоразведочных работ. Определяющие затраты разделены на условно-постоянные и переменные. К условно-постоянным отнесены затраты, величина которых мало зависит от объемов работ по основной деятельности (затраты на содержание вспомогательных служб, расходы на АУП), а к переменным затратам — величина которых существенно зависит от объемов работ по основной деятельности (затраты на сырье и материалы, сдельная заработная плата). При моделировании величины условно-постоянных и прочих затрат были установлены постоянными в размере затрат по этим статьям за 2000 г. Величина переменных затрат за год рассматривалась как функция от переменного параметра, который характеризовал объем работ по основной деятельности.
 

Функция определялась по показателям нормирования этого переменного параметра. После моделирования всех выбранных статей затрат определялись суммарные затраты по холдингу за год путем суммирования значений по всем смоделированным статьям.
 

К условно-постоянным затратам были отнесены следующие:
1) фонд оплаты труда администрации;
2) фонд оплаты труда вспомогательных подразделений;
3) расходы на содержание обслуживающих хозяйств;
4) амортизация основных средств;
5) тепло и электроэнергия;
6) сырье и материалы для вспомогательных производств;
7) льготный проезд в отпуск.

 

Среди отнесенных к условно-постоянным затратам только величины статей:
1) сырье и материалы для вспомогательных производств;
2) амортизация основных средств.
Механизм определения затрат по этим статьям плохо формализуется, поскольку их величина мало зависит от объемов работ холдинга по основной деятельности. Поэтому эти затраты были отнесены к условно-постоянным. Остальные статьи условно-постоянных затрат существенно не меняются во времени и слабо зависят от объемов работ предприятия по основной деятельности.
 

К переменным отнесены затраты:
1) сырье и материалы для основной деятельности;
2) заработная плата основных работников;
3) налог на пользователей автодорог.
 

Затраты на сырье и материалы определялись исходя из средних норм расхода на определенные типы скважин. Брались средние цены, скорректированные на индекс инфляции. В зависимости от типа бригад (восемь типов) была смоделирована суточная стоимость. Затраты по статье «налог на пользователей автодорог» рассчитывались в соответствии с действовавшим в 2000 г. законодательством (3,5 % от величины выручки за 2000 г.). При моделировании денежного потока и расчета текущей и стратегической финансовой активности использованы перечисленные математические методы прогнозирования. Основные результаты моделирования финансового результата представлены в табл. 12.6.
 

При существующих ценах валовая прибыль по основной деятельности положительна, и поэтому увеличение объемов проходки улучшает финансовый результат деятельности предприятия.
 

Снижение объема проходки до 34 000 м2 также не делает основную деятельность предприятия убыточной.
 

Благоприятным для предприятия по финансовому результату является пятый сценарий, так как полностью задействованы все производственные мощности предприятия и оно в этом случае может получить наибольшую прибыль. Запас финансовых результатов позволяет предприятию выбрать шестой сценарий, т.е. обновить полностью парк оборудования, достигая при этом максимально возможный объем проходки, на старых или вновь введенных производственных мощностях.
 

Принимать управленческие решение о направлении деятельности только по финансовым результатам нельзя, так как они не показывают, достаточно ли у предприятия денежных средств для наращения производства, не разделяют краткосрочный и долгосрочный аспект.
 

Для принятия управленческих решений необходимо использовать данные стратегической и текущей финансовой активности, для расчета которых моделируется денежный поток и прогнозируются балансовые данные предприятия.
 

Моделирование денежного потока выполнено при следующих предположениях:
1) предприятие имеет на начало периода на счету 240 тыс. руб.
2) выручку по основной деятельности оно получает с задержкой в один квартал после полного завершения работ по скважине;
3) имеется возможность брать кредит на сумму не превышающую 1 млн. руб. не больше, чем на шесть месяцев под 30 % годовых;
4) производственный цикл бурения первой скважины составляет три месяца;
5) выполнять работы предприятие может только с января по апрель, с августа по декабрь;
6) в первых двух месяцах предприятие получит выручку за предыдущий период в размере 200 млн. руб.;
7) предприятие имеет достаточный страховой запас сырья и материалов для работы в первых двух кварталах;
8) закупать сырье и материалы предприятие может на весь год. Предоплата за сырье и материалы составляет один месяц;
9) для полного обновления основных фондов предприятию необходимо 400 млн. руб. Выплаты должны быть осуществлены до июня;
Ю) отсрочка платежа по постоянным затратам может быть не более чем на месяц.
 

Результаты свидетельствуют, что наиболее предпочтителен третий сценарий — снижение объема работ на 15 %. По данному сценарию предприятие имеет наибольшее значение показателя стратегической финансовой активности и наибольшее значение рентабельности по денежному потоку. Наращивать темпы производство предприятию невыгодно, так как оно не может их обеспечить.
 

Обновить полностью оборудование предприятие не может, так как активизация инвестиционной деятельности может привести предприятие к банкротству.
 

Таким образом, экономико-математическая модель позволяет рассматривать различные сценарии развития предприятия с целью выбора оптимального.


Статьи этой же рубрики