Последний финансовый кризис заставил международные финансовые организации и страны G-7 пересмотреть свое отношение к оценке инвестиционных проектов. Требования стали более жесткими и стандартизованными. Одной из причин неточных оценок инвестиций является некорректное определение состояния функционирования жизнедеятельности предприятия.
При разработке инвестиционных, финансовых планов с различным горизонтом и шагом планирования предприятия используют программные продукты, в основу которых легли принципы методики ЮНИДО. Наиболее известны программные разработки COMFAR, PROPSPIN, PROJECT EXPERT, Альт-Инвест, FOCCAL, RISK MASTER. Они применяются для анализа финансовой состоятельности и экономической эффективности инвестиционных проектов для предприятий любых отраслей, схем финансирования, сроков и объемов инвестиций.
Имея явные положительные стороны, вышеперечисленные программные продукты при разработке финансового плана не применяют методы многофакторного регрессионного анализа предприятия, отрасли, а значит, они подталкивают предприятия к порочной практике использовать метод планирования "от достигнутого". В результате ошибки предыдущего периода переносятся на планируемый период, при этом текущая оценка деятельности никак не сравнивается и не анализируется с возможными успехами своих конкурентов как отечественных, так и зарубежных.
По нашему мнению, инвестиционный план и, в конечном счете, долгосрочный финансовый план, должен разрабатываться принципиально по-другому.
Высокий уровень разделения труда в современной экономике требует от предприятия, инвесторов, финансовых менеджеров проводить оценку с учетом отраслевых особенностей не только своей отрасли, а совокупности международных отраслей. Этот подход позволяет наиболее объективно оценивать не только структуру складывающихся затрат, но дает представление о позиционировании предприятия в целом в мировой экономике, а значит дает объективное ощущение инвестору, кредитору, собственнику об эффективности его вложений.
Для исключения ошибок и создания эффекта понимания методика анализа и формирования финансового плана должна формулироваться достаточно просто: от простого к сложному, так как в этой простоте кроется целостность восприятия любым инвестором и возможность поэтапного контроля.
Формирование долгосрочного финансового плана состоит из следующих этапов.
На первом этапе проводится упрощенная оценка финансового состояния предприятия, целью которого является выявление возможных элементов кризисных процессов. Особенностью этого и последующих этапов анализа является то, что сравнение рассчитанных показателей осуществляется не только по среднеотраслевым, а главное по среднемировым отраслевым данным.
На втором этапе, на основании обобщения мировых среднеотраслевых (лучших) показателей строится многофакторная регрессионная модель "идеального предприятия", очищенная от географического ареала, инфляционных, валютных и других факторов. Далее к этой модели добавляется региональная особенность исследуемого предприятия для соблюдения объективности. После чего строится многофакторная регрессионная модель, которая является базовой для исследуемого предприятия.
На третьем этапе, на основании имеющихся данных за предыдущий период и модели, полученной на втором этапе, осуществляется пересчет всех показателей и их сравнительный анализ. Целью его является определение величины эффективности работы предприятия в предыдущем периоде, и выявление главного вопроса - оценки эффективности работы подразделений предприятия.
На четвертом этапе формируется портфель инвестиционных проектов. Далее осуществляется их оценка в полном объеме методики ЮНИДО, расширенной вероятностными методами оценки и методами имитационного моделирования (в частности модифицированный метод Монте-Карло). В процессе анализа следует использовать становящиеся популярными метод и алгоритмы нейронных сетей и теории размытых множеств.
На пятом этапе осуществляется интегрирование и формирование итогового финансового плана, включающего обобщение текущего планирования, инвестиционного плана и дивидендной политики предприятия.
Предлагаемая модель не является идеальной, но, тем не менее, по нашему мнению и практическому опыту позволяет наиболее объективно оценивать не только исследуемый объект, но и увязать его в общую систему мировой экономики, ее разделения труда.
Для построения прогнозных моделей, отвечающим объективным требованиям для разработки долгосрочного финансового плана, используется метод регрессионного анализа.
Основным принципом данного метода служит то, что базовыми показателями для модели являются среднеотраслевые мировые показатели за период 5-10 лет, так как они характеризуют уровень среднего, оптимального управления в отрасли и мирового разделения труда.
Рассмотрим четыре метода построения прогнозов: линейной регрессии, криволинейной регрессии, множественной регрессии, специализированные.
Линейная регрессия применяется для оценки потребности в активах в случаях, когда зависимость между параметрами лучше описывается линейными уравнениями.
Для расчета методом линейной регрессии возьмем среднеотраслевые данные (например) за последние 10 лет: коммерческие и административные расходы, дебиторская задолженность, запасы, нетто-уровень основных средств и т.д.
Метод построения линейной регрессии основан на предположении о существовании прямолинейной зависимости между изучаемыми показателями. Хотя между объемом реализации и показателями финансовой отчетности действительно часто имеют место зависимости линейного характера, это правило не универсально. Например, если доминирующее влияние на соотношение между запасами и объемом реализации оказывало бы зависимость, описываемой моделью запасов, то график роста уровня запасов при увеличении объема реализации изображался бы выпуклой кривой. Если бы в этом случае мы строили прогноз уровня запасов, используя линейную зависимость, то наш прогноз получился бы слишком завышенным – глубоко ошибочным.
После того как оценки параметров зависимости наиболее подходящего типа найдены, их можно использовать для прогнозирования перспективного уровня таких показателей, как запасы по заданному прогнозному значению объема реализации. Часто конфигурация точек на графике будет подсказывать нелинейный тип зависимости. Исходные данные - в данном случае уровень запасов - можно затем прологарифмировать, если линия регрессии имеет, по всей видимости, убывающий угол наклона, либо возвести в степень, если при визуальной оценке тенденции кажется, что угол наклона касательной к линии регрессии возрастает.
Если зависимость между такими величинами, как уровень запасов и объем реализации, такова, что отдельные точки широко и свободно рассеяны в полосе вокруг линии регрессии в этом случае значение коэффициента корреляции между показателями мало. Как следствие высока вероятность того, что на уровень зависимой переменной оказывают дополнительное влияние и другие факторы, а не только объем реализации.
Например, уровень запасов может функционально зависеть как от объема реализации, так и от числа наименований реализуемой продукции. В данном случае мы получили бы наилучший прогноз уровня запасов, применяя методы многофакторной регрессии, в которых определяется вид зависимости показателя запасов от объема и ширины номенклатуры реализации одновременно. Следовательно, перспективный уровень запасов был бы основан не только на прогнозном значении общего объема реализации, но и учитывал бы дополнительно к нему такой фактор, как количество разных видов продукции.
Последним достижением в финансовом прогнозировании является подход, суть которого состоит в разработке отдельных прогнозных моделей для каждой переменной. Например:
· запасы можно прогнозировать, используя модель запасов,
· денежные средства - с помощью модели Баумоля;
· прогноз уровня дебиторской задолженности можно строить, используя методику оптимизации платежной дисциплины;
· величину основных средств можно прогнозировать на основе бюджета долгосрочных расходов предприятия и схемы начисления амортизации.
До настоящего времени существовало ошибочное мнение, что прогноз перспективного покупательского спроса остается экзогенным управляющим фактором, превалирующим над каждым из этих частных (эндогенных) прогнозов (уровень запасов, денежных средств, кредиторской задолженности, себестоимости и т.д.). При заданном перспективном объеме реализации каждый фактор можно анализировать изолированно при помощи своего собственного уникального приема прогнозирования. Аналогично при построении перспективного варианта отчета о прибылях и убытках предприятия могли бы прогнозировать уровень себестоимости реализованной продукции, проводя сравнительный анализ затрат на стадии проектно-конструкторских работ и на стадии производства всех основных видов продукции. Анализ частных показателей приводит обычно к построению более точных прогнозов.
Данный подход полностью исключает системный подход макроэкономической модели кругооборота, в которой на жизнедеятельность предприятия влияют как отечественные, так и международные рынки: ресурсов, финансов, товаров и услуг. Поэтому к экзогенным факторам необходимо относить не только прогноз перспективного покупательского спроса, но и ранее рассмотренные эндогенные факторы. На них влияет не только покупательный спрос, но и внешняя среда. При этом нельзя не согласиться, что ранее описанные внутренние связи сохраняются.
Традиционно используемый метод пропорциональной зависимости показателей ("от достигнутого") от объема реализации предполагает, что значения разных показателей финансового отчета меняются в прямой (пропорциональной) зависимости от объема реализации. Это самый простейший метод, но далеко не всегда построенные по нему прогнозы обладают точностью, достаточной для ответа на вопросы, возникающие на этой стадии финансового планирования.
Регрессионный анализ отличается от прогнозирования на основе метода пропорциональной зависимости тем, что не опирается на предположение оптимального соотношения между финансовыми показателями. Применение этого метода может улучшить прогнозные значения многих показателей финансового отчета. Заметим также, что методы нелинейной и множественной регрессии могут дать особенно точные прогнозы в тех случаях, когда зависимости не являются линейными или описывают также влияния других факторов помимо объема реализации. Наконец, можно использовать постатейное прогнозирование, применяя разные модели для разных показателей. Сравнивая рассматриваемые методы, следует учесть, что по мере роста точности прогноза увеличивается и цена метода. Необходимость использования более сложных и поэтому более дорогостоящих методов в некоторых случаях имеет под собой основу, а иногда нет - в зависимости от ситуации. Если говорить о приложениях прогнозных методов вообще, то применение более утонченных методов оправданно, когда увеличение точности прогноза сопровождается получением выгоды.
Если предприятия, финансовые менеджеры, инвесторы, банковская система не изменят, подхода к финансовому планированию "от достигнутого" и не примут предлагаемую жесткую плановую многофакторную комбинированную регрессионную модель они будет испытывать проблемы, и не достигнут оптимального уровня развития.
,
Copyright
© 1999 Fund "Noosphere" & Samarina
G.P.
All Rights Reserved.