Другие статьи

Цель нашей работы - изучение аминокислотного и минерального состава травы чертополоха поникшего
2010

Слово «этика» произошло от греческого «ethos», что в переводе означает обычай, нрав. Нравы и обычаи наших предков и составляли их нравственность, общепринятые нормы поведения.
2010

Артериальная гипертензия (АГ) является важнейшей медико-социальной проблемой. У 30% взрослого населения развитых стран мира определяется повышенный уровень артериального давления (АД) и у 12-15 % - наблюдается стойкая артериальная гипертензия
2010

Целью нашего исследования явилось определение эффективности применения препарата «Гинолакт» для лечения ВД у беременных.
2010

Целью нашего исследования явилось изучение эффективности и безопасности препарата лазолван 30мг у амбулаторных больных с ХОБЛ.
2010

Деформирующий остеоартроз (ДОА) в настоящее время является наиболее распространенным дегенеративно-дистрофическим заболеванием суставов, которым страдают не менее 20% населения земного шара.
2010

Целью работы явилась оценка анальгетической эффективности препарата Кетанов (кеторолак трометамин), у хирургических больных в послеоперационном периоде и возможности уменьшения использования наркотических анальгетиков.
2010

Для более объективного подтверждения мембранно-стабилизирующего влияния карбамезапина и ламиктала нами оценивались перекисная и механическая стойкости эритроцитов у больных эпилепсией
2010

Нами было проведено клинико-нейропсихологическое обследование 250 больных с ХИСФ (работающих в фосфорном производстве Каратау-Жамбылской биогеохимической провинции)
2010


C использованием разработанных алгоритмов и моделей был произведен анализ ситуации в системе здравоохранения биогеохимической провинции. Рассчитаны интегрированные показатели здоровья
2010

Специфические особенности Каратау-Жамбылской биогеохимической провинции связаны с производством фосфорных минеральных удобрений.
2010

Инструментарий прогнозного анализа деятельности коммерческих организации

Развитие специфических приемов прогнозного анализа происходит в результате конкретизации общих методов анали­за деятельности коммерческих организации, исключительно с точки зрения их динамики, движения. К числу таких приемов относятся методы экономического прогнозирования.

В наших условиях экономическое прогнозирование - это начальный этап планирования. Основываясь на изучении за­кономерностей развития различных экономических явлений и процессов, оно выявляет наиболее вероятные пути этого разви­тия и дает базу для выбора и обоснования плановых решений на любом уровне управления. Таким образом, функции эконо­мического прогнозирования исключительно аналитические. Ниже рассмотрены наиболее распространенные методы эконо­мического прогнозирования.

Исходным пунктом любого из методов прогнозирования является признание факта некоторой преемственности (или определенной устойчивости) изменении показателей финансо­во-хозяйственной деятельности от одного отчетного периода, к другому. Поэтому, в общем случае, прогнозный анализ при­менительно к коммерческой организации представляет собой изучение ее финансово-хозяйственной деятельности с целью определения финансового состояния в будущем

Для целей прогнозного анализа используется весь методи­ческий инструментарий анализа, достаточно хорошо описан­ный в экономической и специальной литературе. Однако осно­ву прогнозного анализа составляют методы прогнозирования и методы оценки чувствительности экономических результатов к предполагаемым изменениям ситуации.

В зависимости от вида используемой модели все мето­ды прогнозного анализа можно подразделить на три большие группы (см. рисунок):

  1. Эвристические методы - это неформальные методы ре­шения экономических задач, связанных со сложившейся хозяй­ственной ситуацией, на основе интуиции, опыта, экспертных оценок специалистов и т. д.

Они используются в основном для прогнозирования со­стояния объекта в условиях частичной или полной неопре­деленности, когда основным источником получения необхо­димых сведений служит интеллектуальный потенциал про­фессионалов, работающих в определенных сферах науки и бизнеса.

Наиболее распространенным из них является метод экс­пертных оценок - организованный сбор суждений и предло­жений специалистов (экспертов) по исследуемой проблеме с последующей обработкой полученных ответов.

  1. Детерминированные методы, предполагающие нали­чие функциональных или жестко детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. В качестве примера можно привести зависимости, реализованные в рамках известной модели факторного анализа фирмы Дюпон. Используя эту модель и подставляя в нее про­гнозные значения различных факторов, например выручки от реализации, оборачиваемости активов, степени финансовой зависимости и других, можно рассчитать прогнозное значение одного из основных показателей эффективности - коэффициен­та рентабельности собственного капитала.

Комбинированный метод

Классификация методов прогнозного анализа 

  1. Стохастические методы, предполагающие вероятностный характер как прогноза, так и самой связи между исследуемыми показателями. Вероятность получения точного прогноза растет с ростом числа эмпирических данных. Эти методы занимают ве­дущее место с позиции формализованного прогнозирования и су­щественно варьируют по сложности используемых алгоритмов. Результаты прогнозирования, полученные методами статистики, подвержены влиянию случайных колебаний данных, что может иногда приводить к серьезным просчетам.

Стохастические методы можно разделить на три типовые группы, которые показаны ниже. Выбор для прогнозирования ме­тода той или иной группы зависит от множества факторов, в том числе и от имеющихся в наличии исходных данных.

Первая ситуация - наличие динамического ряда - встречается на практике наиболее часто, финансовый менеджер или аналитик имеет в своем распоряжении данные о динамике показателя, на ос­новании которых требуется построить приемлемый прогноз. Ины­ми словами, речь идет о выделении тренда. Это можно сделать различными способами, основными из которых являются простой динамический анализ и анализ с помощью авторегрессионных за­висимостей.

Вторая ситуация - наличие пространственной совокупности - имеет место в том случае, если по некоторым причинам стати­стические данные о показателе отсутствуют либо есть основание полагать, что его значение определяется влиянием некоторых фак­торов. В этом случае может применяться корреляционно-регрес­сионный анализ, представляющий собой распространение просто­го динамического анализа на многомерный случай

Третья ситуация - наличие пространственно-временной со­вокупности - имеет место в том случае, когда: а) ряды динамики недостаточны по своей длине для построения статистически зна­чимых прогнозов; б) аналитик имеет намерение учесть в прогнозе влияние факторов, различающиеся по экономической природе и их динамике. Исходными данными служат матрицы показателей, каждая из которых представляет собой значения тех же самых по­казателей за различные периоды или на разные последовательные даты.

Необходимые предпосылки стохастического моделирования -возможность составления совокупности наблюдений (измерений); качественная однородность совокупности относительно изучае­мых связей; достаточная размерность совокупности; наличие со­ответствующих методов.

Далее проведем краткий обзор базовых методов прогнозиро­вания.

Метод экспертных оценок. Основой данного метода являет­ся опрос специалистов, который может быть индивидуальным, коллективным, очным, заочным, анонимным и т.д. Организаторы опроса определяют объект и цели экспертизы, подбирают экс­пертов, проверяют их компетентность, анализируют и обобщают результаты экспертизы. Как правило, это обеспечивает принятие решения наиболее простым и быстрым образом.

Недостатком является снижение или полное отсутствие пер­сональной ответственности за сделанный прогноз. Экспертные оценки применяются не только для прогнозирования значений по­казателей, но и в аналитической работе, например, для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей и т.п.

Метод пропорциональных зависимостей. Основой для раз­работки метода пропорциональных зависимостей показателей послужили две основные характеристики любой экономической системы - взаимосвязь и инерционность.

Одной из очевидных особенностей действующей коммерче­ской организации как системы является естественным образом со­гласованное взаимодействие ее отдельных элементов (как качест­венных, так и поддающихся количественному измерению) Это оз­начает, что многие показатели, даже не будучи связанными между собой формализованными алгоритмами, тем не менее изменяются в динамике согласованно.

Вторая характеристика - инерционность - в приложении к дея­тельности компании также достаточно очевидна. Смысл ее состо­ит в том, что в стабильно работающей компании с устоявшимися технологическими процессами и коммерческими связями не мо­жет быть резких «всплесков» в отношении ключевых количест­венных характеристик.

Метод балансовой модели. Суть данного метода ясна уже из его названия. Баланс коммерческой организации может быть опи­сан различными балансовыми уравнениями, отражающими взаи­мосвязь между различными активами и пассивами. Простейшим из них является основное балансовое уравнение, которое имеет вид:

 

На практике прогнозирование осуществляется путем исполь­зования более сложных балансовых уравнений и сочетания данно­го метода с другими методами прогнозирования.

Метод системы опережающих индикаторов. Идея, лежащая в основе такого подхода, основывается на предсказании перехода деятельности от подъема к спаду (или, наоборот, от спада к подъе­му), для чего необходимо сформировать «систему раннего обнару­жения». Иными словами, необходимо выделить такие показатели, у которых поворотные точки наступают раньше, чем у показателя, принятого для характеристики жизненного цикла. Тогда достиже­ние пика или впадины опережающим индикатором позволило бы указать на вероятное приближение пика или впадины в динамике развития организации.

В зависимости от того, как экономические показатели меня­ются в ходе жизненного цикла (достигают ли они максимума (ми­нимума) до или после прохождения высшей (низшей) поворотной точки жизненного цикла) выделяют три типа циклических показа­телей - опережающие, совпадающие и запаздывающие.

Опережающими считаются такие показатели, которые дости­гают максимума (минимума) перед наступлением пика (дна) дело­вой активности.

Совпадающими считаются показатели, которые изменяются одновременно с динамикой экономической активности.

Запаздывающими считаются показатели, которые достигают максимума (минимума) после пика (дна) экономической активности.

Проведенное исследование позволяет сделать вывод о том, что почти все исследуемые показатели носят циклический харак­тер и во многом копируют динамику рентабельности активов. Но проявление их различно. Некоторые из них являются совпадаю­щими на отдельной стадии развития организации, некоторые опережающими, другие запаздывающими.

Методы динамических рядов. Динамический ряд (у) - это ряд наблюдений значений измеряемого параметра (u) в после­довательные моменты времени (t):

Динамический ряд есть частный случай табличной функ­ции, которая представляет собой «протокол» любого наблюде­ния. Математическая обработка этой таблицы преследует цепь «выжать» из нее как можно больше информации о закономер­ностях развития данного явления в прошлом и настоящем, ис­пользовать полученную информацию для характеристики яв­ления в будущем.

Задача прогнозирования динамических рядов заключается в том, чтобы по имеющимся наблюдениям за ходом экономи­ческого процесса в моменты времени t1, t2,..., tn, предсказать зна­чения измеряемого параметра в моменты времени tn+1, tn+2 и т.д.

Несмотря на кажущуюся простоту, данная задача в общем виде для нестационарных процессов еще не решена. Большая часть экономических процессов нестационарна, что выража­ется наличием в динамических рядах эволюторной составля­ющей - временного тренда. Поэтому среди методов прогнози­рования динамических рядов большое место занимают всевоз­можные неформальные, эмпирические методы, базирующиеся на интуиции и опыте специалистов определенной отрасли.

Неформальный подход к анализу позволяет сделать прогно­зирование динамических рядов более определенным путем вве­дения в подстановку дополнительных ограничений (условий).

Метод простого динамического анализа. Каждое значение временного ряда может состоять из следующих составляющих: тренда, циклических, сезонных и случайных колебаний. Метод простого динамического анализа используется для определения тренда имеющегося временного ряда Данную составляющую можно рассматривать в качестве общей направленности измене­ний значений ряда или основной тенденции ряда. Циклическими называются колебания относительно линии тренда для периодов свыше одного года. Такие колебания в рядах финансовых и эко­номических показателей часто соответствуют циклам деловой активности: резкому спаду, оживлению, бурному росту и застою. Сезонными колебаниями называются периодические изменения значений ряда на протяжении года. Их можно вычленить после анализа тренда и циклических колебаний. Наконец, случайные ко­лебания выявляются путем снятия тренда, циклических и сезон­ных колебаний для данного значения. Остающаяся после этого величина и есть беспорядочное отклонение, которое необходимо учитывать при определении вероятной точности принятой модели прогнозирования.

Метод простого динамического анализа исходит из пред­посылки, что прогнозируемый показатель (Y) изменяется прямо (обратно) пропорционально с течением времени. Поэтому для оп­ределения прогнозных значений показателя Үстроится, например, следующая зависимость:

Метод авторегрессионных зависимостей. В основу этого метода заложена достаточно очевидная предпосылка о том, что экономические процессы имеют определенную специфику. Они отличаются, во-первых, взаимозависимостью и. во-вторых, опре­деленной инерционностью. Последняя означает, что значение пра­ктически любого экономического показателя в момент времени (зависит определенным образом от состояния этого показатели в предыдущих периодах (в данном случае абстрагируемся от вли­яния других факторов), т.е. значения прогнозируемою показате­ля в прошлых периодах должны рассматриваться как факторные признаки. Уравнение авторегрессионной зависимости в наиболее общей форме имеет вид: 

Достаточно точные прогнозные значения могут быть получе­ны уже при k = 1. На практике также нередко используют моди­фикацию уравнения (4), вводя в него в качестве фактора период времени t, т.е. объединяя методы авторегрессии и простого ди­намического анализа. В этом случае уравнение регрессии будет иметь вид:

Коэффициенты регрессии данного уравнения могут быть най­дены методом наименьших квадратов.

Метод корреляционно-регрессионного анализа. Это клас­сический метод стохастического моделирования. Он изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов. При проведении корреляционно-регрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйст­венной деятельности. В этих моделях выделяют факторные и результативные показатели (признаки). В зависимости от коли­чества исследуемых показателей различают парные и многофак­торные модели корреляционно-регрессионного анализа.

Корреляционно-регрессионный анализ применяется для по­строения прогноза какого-либо показателя с учетом существую­щих связей между ним и другими показателями. Сначала в резуль­тате качественного анализа выделяется k факторов (X1, Х2,., Xk), влияющих, по мнению аналитика, на изменение прогнозируемого показателя Y, и строится чаще всего линейная регрессионная за­висимость типа:

Основной задачей корреляционно-регрессионного анализа является выяснение формы и тесноты связи между результа­тивным и факторными показателями. Под формой связи пони­мают тип аналитической формулы, выражающей зависимость результативного показателя от изменений факторного. Раз­личают связь прямую, когда с ростом (снижением) значений факторного показателя наблюдается тенденция к росту (сни­жению) значений результативного показателя. В противном случав между показателями существует обратная связь. Форма связи может быть прямолинейной (ей соответствует уравнение прямой пинии), когда наблюдается тенденция равномерного возрастания или убывания результативного показателя, в про­тивном случае форма связи называется криволинейной (ей со­ответствует уравнение параболы, гиперболы и др.).

Аналитические достоинства регрессионных моделей за­ключаются в том, что, во-первых, точно определяются фактор, по которому выявляются резервы повышения результативно­сти финансово-хозяйственной деятельности; во-вторых, вы­являются объекты с более высоким уровнем эффективности; в-третьих, возникает возможность количественно измерить экономический эффект от внедрения передового опыта, прове­дения организационно-технических мероприятий.

Метод имитационных моделей. В такие модели включаются данные о планируемых закупках материалов и комплектующих, объемах производства и сбыта, структуре издержек, инвестици­онной активности компании, налоговом окружении и т д. Об­работка этой информации в рамках единой финансовой модели позволяет оценить прогнозное финансовое состояние организа­ции с очень высокой степенью точности. Реально такого рода модели можно строить только с использованием персональных компьютеров, позволяющих быстро производить огромный объ­ем необходимых вычислений. Однако эти методы не являются предметом настоящей работы, поскольку должны иметь под со­бой гораздо более широкое информационное обеспечение, чем бухгалтерская отчетность, что делает невозможным их примене­ние внешними аналитиками.

 

Литература:

  1. Ваганова О.Е. Прогнозный анализ денежных потоков предприя­тия. - journal.seun/ru/J2004_1R/Ecnomy/VAGANOVA.DOC
  2. Шереметьев А.О. Анализ эффективности использования эко­номического потенциала коммерческой организации на разных стадиях жизненного цикла. Автореф. дисс. на соис. уч. ст. канд. экон. наук, Йошкар-Ола, 2008. - 27 с.
  3. Ковалев В.В., Ковалева Вит. В. Финансовая отчетность. Анализ финансовой отчетности (основы балансоведения). 2-е изд., пе-рераб. и доп. - М.: ТК Велби, Проспект, 2006. - 432 с.

Разделы знаний

Архитектура

Научные статьи по Архитектуре

Биология

Научные статьи по биологии 

Военное дело

Научные статьи по военному делу

Востоковедение

Научные статьи по востоковедению

География

Научные статьи по географии

Журналистика

Научные статьи по журналистике

Инженерное дело

Научные статьи по инженерному делу

Информатика

Научные статьи по информатике

История

Научные статьи по истории, историографии, источниковедению, международным отношениям и пр.

Культурология

Научные статьи по культурологии

Литература

Литература. Литературоведение. Анализ произведений русской, казахской и зарубежной литературы. В данном разделе вы можете найти анализ рассказов Мухтара Ауэзова, описание творческой деятельности Уильяма Шекспира, анализ взглядов исследователей детского фольклора.  

Математика

Научные статьи о математике

Медицина

Научные статьи о медицине Казахстана

Международные отношения

Научные статьи посвященные международным отношениям

Педагогика

Научные статьи по педагогике, воспитанию, образованию

Политика

Научные статьи посвященные политике

Политология

Научные статьи по дисциплине Политология опубликованные в Казахстанских научных журналах

Психология

В разделе "Психология" вы найдете публикации, статьи и доклады по научной и практической психологии, опубликованные в научных журналах и сборниках статей Казахстана. В своих работах авторы делают обзоры теорий различных психологических направлений и школ, описывают результаты исследований, приводят примеры методик и техник диагностики, а также дают свои рекомендации в различных вопросах психологии человека. Этот раздел подойдет для тех, кто интересуется последними исследованиями в области научной психологии. Здесь вы найдете материалы по психологии личности, психологии разивития, социальной и возрастной психологии и другим отраслям психологии.  

Религиоведение

Научные статьи по дисциплине Религиоведение опубликованные в Казахстанских научных журналах

Сельское хозяйство

Научные статьи по дисциплине Сельское хозяйство опубликованные в Казахстанских научных журналах

Социология

Научные статьи по дисциплине Социология опубликованные в Казахстанских научных журналах

Технические науки

Научные статьи по техническим наукам опубликованные в Казахстанских научных журналах

Физика

Научные статьи по дисциплине Физика опубликованные в Казахстанских научных журналах

Физическая культура

Научные статьи по дисциплине Физическая культура опубликованные в Казахстанских научных журналах

Филология

Научные статьи по дисциплине Филология опубликованные в Казахстанских научных журналах

Философия

Научные статьи по дисциплине Философия опубликованные в Казахстанских научных журналах

Химия

Научные статьи по дисциплине Химия опубликованные в Казахстанских научных журналах

Экология

Данный раздел посвящен экологии человека. Здесь вы найдете статьи и доклады об экологических проблемах в Казахстане, охране природы и защите окружающей среды, опубликованные в научных журналах и сборниках статей Казахстана. Авторы рассматривают такие вопросы экологии, как последствия испытаний на Чернобыльском и Семипалатинском полигонах, "зеленая экономика", экологическая безопасность продуктов питания, питьевая вода и природные ресурсы Казахстана. Раздел будет полезен тем, кто интересуется современным состоянием экологии Казахстана, а также последними разработками ученых в данном направлении науки.  

Экономика

Научные статьи по экономике, менеджменту, маркетингу, бухгалтерскому учету, аудиту, оценке недвижимости и пр.

Этнология

Научные статьи по Этнологии опубликованные в Казахстане

Юриспруденция

Раздел посвящен государству и праву, юридической науке, современным проблемам международного права, обзору действующих законов Республики Казахстан Здесь опубликованы статьи из научных журналов и сборников по следующим темам: международное право, государственное право, уголовное право, гражданское право, а также основные тенденции развития национальной правовой системы.