3.4 Прогнозирование денежных потоков предприятия

3.4 Прогнозирование денежных потоков предприятия

Любое предприятие на современном этапе развития экономики сталкивается с необходимостью прогнозирования денежных потоков. Т.к. ни один из видов текущих финансовых планов предприятия, ни одна его хозяйственная операция не может быть разработана вне связи с прогнозируемыми денежными потоками по ним. Именно поэтому проведение прогнозного анализа денежных потоков предприятия приобретает огромное значение.

Прогнозирование в финансовом менеджменте - это предвидение определенного события, разработка на перспективу изменений финансового состояния объекта в целом и его различных частей.

Особенностью прогнозирования является альтернативность в построении финансовых показателей и параметров, определяющая вариантность развития финансового состояния предприятия на основе наметившихся тенденций. Работа над прогнозом способствует более глубокому изучению всех сторон производства, что позволяет более успешно решать возникающие вопросы.

Прогноз потока денежных средств - это отчет в котором отражаются все поступления и расходования денежных средств в процессе ожидаемых сделок (операций) за определенный период.

Прогнозирование потока денежных средств позволяет предвидеть дефицит или излишек средств еще до их возникновения и дает возможность за определенное время скорректировать поведение фирмы.

В большинстве сельскохозяйственных организаций или не занимаются прогнозированием денежных потоков, или прогноз сводится к планированию выручки от продажи продукции. Причиной этого в первую очередь является отсутствие специалистов в организациях, обладающими в достаточной мере знаниями о методиках финансового анализа денежных потоков и их прогнозирования, а также осознающими всю важность и необходимость этого процесса.

Оптимальным как для отдельных предприятий, так и для всей отрасли сельского хозяйства в целом является краткосрочный прогноз движения денежных потоков. Это обусловлено спецификой отрасли. Высокой зависимостью получаемых финансовых показателей от погодных условий, сезонностью производства, являющейся основной причиной несбалансированности денежных потоков в течение года, и, как следствие, высоким удельным весом долговых обязательств, как в структуре поступлений, так и в структуре платежей. Чем больше период планирования, тем выше риск получить несбалансированность денежных потоков. Поэтому расчетным периодом для прогнозирования целесообразно выбирать один год с разбивкой на кварталы.

Предприятие по ряду причин должно иметь в наличии свободные денежные средства. Чтобы покрыть свои обязательства, которые могут поступить в любой момент. Подобные запасы денежных средств являются временно отвлеченными из оборота, поэтому важно оставить на счету такую сумму, которая, с одной стороны, обеспечит платежеспособность, а с другой, позволит получить максимальный доход за счет вложения временно свободных средств в финансовые активы.

Прогнозирование – это научная деятельность, направленная на выявление и изучение возможных альтернатив будущего развития и структуры его вероятных траекторий. [34, с.99]

Периодом упреждения (прогнозным периодом) называется отрезок времени от момента, для которого имеются последние статистические данные об изучаемом объекте, до момента, к которому относится прогноз.

По периоду упреждения выделяются следующие типы прогнозных разработок: текущие, краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные, дальнесрочные.

Прогнозы экономических явлений могут быть разработаны в виде:

- качественных характеристик развития (обобщение описание тенденций и ожидаемого характера изменений);

- количественных оценок (точечных и интервальных), характеризующих будущие числовые значения прогнозируемых показателей и величины вероятностей достижения этих значений.

Точечный прогноз – это прогноз, который указывает единственное значение прогнозируемого показателя.

Интервальный прогноз представляет собой вид прогноза, который указывает не единственное значение прогнозируемых показателей, а определенный интервал возможных значений.

Прогнозные расчеты осуществляются с применением различных методов, основными из которых являются:

- метод экспертных оценок;

- имитационное моделирование;

- методы морфологического анализа;

- статистические методы (на основе регрессионного анализа и экстраполяции тренда) и др.

Методы экспертного прогнозирования существенно варьируют по сложности. Они могут применяться в самом простейшем виде, например, для установления некоторых прогнозов и планов на интуитивном уровне. Применяются и гораздо более сложные варианты, предусматривающие многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обработку полученных результатов с помощью научного инструментария экономической статистики. Эти методы применяются не только для прогнозирования значений показателей, но и в аналитической работе, например, для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей и т.д.

В рамках имитационного прогнозирования реализуется разработка моделей для изучения функциональных или жестко детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное, неслучайное значение результативного признака. Аналитик варьирует значениями ряда факторов и находит прогнозное значение результативного фактора (прямая задача) или по заданным значениям результативных показателей пытается найти приемлемые ориентиры для факторных признаков, поддающихся контролю и управлению (обратная задача).

Наиболее распространенным среди методов имитационного (ситуационного) прогнозирования является метод построения дерева решений и метод прогнозирования на основе процентного изменения продаж.

Метод построения дерева решений представляет собой некоторый алгоритм действия по принятию целевого решения в условиях риска. Метод основывается на вероятностном подходе, предполагающем прогнозирование возможных исходов в случае принятия тех или иных промежуточных решений и присвоения им вероятностей.

Метод прогнозирования на основе процентного изменения продаж основан на предположении, что:

а) значение большинства статей баланса и отчета о прибылях и убытках изменяются прямо пропорционально объему реализации;

б)сложившиеся на предприятии уровни пропорционального меняющихся балансовых статей и соотношение между ними оптимальны.

Важной проблемой является оценка качества получаемой прогнозной информации. Наиболее важными категориями при этом выступают:

- надежность прогнозных расчетов – мера неопределенности поведения объекта прогнозирования во времени;

- точность прогноза характеризует интервальный разброс прогнозных траекторий при фиксированном уровне достоверности нахождения объекта на одной из этих траекторий;

- достоверность прогноза определяется вероятностью осуществления прогноза для заданного доверительного интервала (варианта);

- ошибки прогноза представляют собой меру отклонения прогнозных оценок от реальных значений состояния прогнозируемого объекта.

Статистический прогноз основывается на знании общей тенденции и закономерностей развития явления за предпрогнозный период. В общем виде методы статистического прогнозирования можно представить в виде следующей схемы (рисунок 3.4).

Рисунок 3.4 – Статистические методы прогнозирования денежных потоков предприятия.

Построим прогнозы для ряда поступления денежных и ряда расходов денежных средств ООО «Романовка».

Для построения прогнозов первым способом рассчитаем цепные абсолютные приросты и темпы роста.

Таблицы 3.10 – Абсолютные и относительны цепные показатели ряда динамики поступления денежных и ряда расходов денежных средств ООО «Романовка»

Кварталы/ годы	Поступило денежных средств, всего		Направлено денежных средств, всего
3кв.2007г.	1999	-	2025	-
4кв.2007г.	621	-1378	406	-1619
1кв.2008г.	844	223	654	248
2кв.2008г.	3339	2495	381	-273
3кв.2008г.	9324	5985	11044	10663
4кв.2008г.	3930	-5394	2024	-9020
1кв.2009г.	666	-3264	523	-1501
2кв.2009г.	802	136	641	118
3кв.2009г.	5992	5190	6569	5928
4кв.2009г.	2443	- 3549	2256	-4313
Среднее	2996	553	2652,3	396

Из полученных данных, рассчитаем прогнозные значения денежных потоков на период 1 кв. 2010г. При этом будем использовать следующие формулы 1,2:

, (3)

, (4)

где: у- последнее значение в динамическом ряду. В нашем случае для положительного потока это значение 2443 (тыс. руб.), для отрицательного – 2256 (тыс. руб.).

l – период упреждения. l =1

Для положительного денежного потока получаем следующий точечный прогноз:

Для отрицательного денежного потока получаем следующий точечный прогноз:

В исследуемых временных рядах присутствует сезонность, а данный способ прогнозирования основанный на построении тренда.

Для осуществления регрессионного анализа воспользуемся табличным редактором Microsoft Excel, в котором можно подключить надстройку – анализ данных. А в надстройке анализ данных имеется такой инструмент анализа как регрессия. Результаты регрессионного анализа представлены в приложении Б и В.

Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или нескольких независимых переменных. При этом в диалоговом окне в качестве входного интервала Y выбирается денежный поток, а в качестве входного интервала Х – выручка.

Таблица 3.11 – Данные, необходимые для регрессионного анализа

Период	Выручка	Положительный денежный поток	Отрицательный денежный поток
1	1553	1999	2025
2	2035	621	406
3	623	844	654
4	2463	3339	381
5	6878	9324	11044
6	2899	3930	2024
7	739	666	523
8	890	802	641
9	6645	5992	6569
10	2710	2443	2256

Воспользуемся значениями произведенного регрессионного анализа, приведенными в приложении и оценим параметры в форме прямой для положительного потока (см. таблица 3.11)

Таблица 3.11 – Оценка параметров тренда в форме прямой

Положительные денежные потоки	Отрицательные денежные потоки
а1= 1,169	а1= 1,4064
а0= 209,828	а0= 1206,163

Значимость параметров парной линейной регрессии осуществляются с помощью t- критерия Стьюдента. При этом вычисляют расчетные (фактические) значения t- критерия.

Таблица 3.12 – Оценка фактического значения t- критерия Стьюдента для тренда в форме прямой

Положительные денежные потоки	Отрицательные денежные потоки
ta0= -0,3944	ta1=-1,5724
ta1= 0,0459	ta0= 0,0039

Полученные в результате регрессионного анализа значения t-критерия Стьюдента сравнивают с табличными значениями. Параметр признается значимым (существенным) при условии, что tфакт.>tтабл. В таком случае вероятность, что найденные значения параметров обусловлены только случайными совпадениями равно нулю. В нашем случае оба параметра статистически значимы.

Коэффициент корреляции равный 0,938 (0,914), указывает на существенность развития тенденции во времени.

Оценка качества всей модели осуществляется на основе F- критерия Фишера. Получаем, что в обоих случаях значимость Fфакт < Fтабл., соответственно данные факторы являются статистически значимыми..

Произведем прогнозирование значение положительного и отрицательного денежного потоков подставляя найденные коэффициенты в уравнение следующего вида y=a + b*x

Значение положительного денежного потока в ООО «Романовка» на 1 квартал 2010 г. составляет:

y = 209,827 + 844*1,168 = 1196,057 тыс. руб.

Значение отрицательного денежного потока на 1 кв. 2010 г. составляет:

y = 1206,163 + 844*1,406 = 2393 тыс. руб.

Графическое изображение выручки и денежных потоков анализируемой организации можно увидеть на рис. 3.5

Рисунок 3.5 – Динамика выручки и денежных потоков с учетом прогноза на 1 квартал 2010 г.

Согласно данному рисунку можно более наглядно увидеть сезонность поступления и расходования денежных средств в организации.

Также, как и в предыдущие периоды, абсолютная величина отрицательных денежных потоков больше выручки и положительного

Дата добавления: 2015-09-29