Стратегическое планирование и контроллинг

Предположим, что требуется составить прогноз основных производственных показателей по предприятию на период до 2008 г. на основе метода экстраполяции, заключающегося в том, что тенденции прошлых лет распространяются на предстоящие годы. В качестве упрощенного способа прогнозирования можно использовать метод экстраполяции тенденций на основе показателей среднегодового абсолютного прироста или среднегодового темпа роста.

Если исходить из гипотезы, что в течение ближайших трех лет сохранятся неизменными темпы роста чистой прибыли и основного капитала предприятия, то нужно применить следующий алгоритм расчета:

Произведем расчет ожидаемого размера чистой прибыли.

Определим размер основного капитала на следующие три года.

Таким образом, по прогнозу, основанному на гипотезе о постоянстве темпов роста, в 2008 г. предприятие получит чистую прибыль в объеме 122,95 млн руб. и доведет размер основного капитала до 156,12 млн руб. При этом оказывается, что среднегодовой абсолютный прирост показателей за период 2005–2008 гг. выше, чем в периоде 2001–2005 гг., что подтверждается следующими расчетами:

Увеличивается также в 2005–2008 гг. абсолютное значение 1 % среднегодового прироста:

Аналогичным образом может быть произведена экстраполяция тенденций развития на основе показателя среднегодового абсолютного прироста:

Использованный нами метод экстраполяции тенденций на основе средних темпов роста и среднегодового абсолютного прироста представляет собой простейший алгоритм прогнозных расчетов, который допустимо применять лишь в ограниченных хронологических рамках. По мере увеличения горизонта прогноза возрастает вероятность изменения интенсивности экономических процессов. В этих условиях следует обращаться к более совершенным экономико-математическим моделям.

Экономико-математическое моделирование включает две группы методов регрессии: статическое и динамическое моделирование. При статическом моделировании измеряется влияние ряда факторов (х₁, х₂, х₃… х_n) на изучаемый показатель (Y). Если изучается показатель чистой прибыли, то в качестве факторов будут выступать такие характеристики, как уровень себестоимости единицы продукции, уровень рыночных цен на продукцию, ставки налогообложения, уровень транзакционных издержек и т. д. Эта зависимость выражается в виде математической функции Y = f(х₁, х₂, х₃… х_n), с помощью которой получают количественную меру силы влияния каждого фактора. Характеристики силы связи, называемые коэффициентами регрессии, определяются при построении уравнений регрессии и показывают, на сколько единиц изменится величина изучаемого показателя-следствия (Y) при увеличении значения показателя-фактора (х) на единицу. Построение уравнений регрессии осуществляется на основе компьютерных технологий с использованием пакетов прикладных программ (ППП). Конкретное описание методических особенностей таких расчетов дается в курсе «Эконометрика».

С учетом полученных коэффициентов регрессии методом экспертных оценок формируют гипотезы о предполагаемой силе влияния каждого фактора на каждый год прогнозируемого периода. Если подставить эти гипотетические значения коэффициентов регрессии в уравнение регрессии и произвести соответствующие расчеты, то получим на каждый предстоящий год в пределах горизонта прогноза ожидаемое значение показателя Y.

Динамические методы экономико-математического моделирования основаны на использовании информации, представленной в виде динамических рядов. Уровни динамического ряда рассматриваются как функция тенденции (тренда) и различного рода колебаний. В процессе выравнивания колебаний динамического ряда достигается возможность измерить параметры, определяющие тенденцию развития объекта. В итоге вычисляются значения прогнозируемых показателей на предстоящие даты. С использованием специального математического аппарата производится подбор математической функции, наиболее точно описывающей тренд в каждом конкретном ряде динамики. Простейшей является линейная функция:

где a₀, a₁ – коэффициенты уравнения регрессии; t – время; y_t – значение исследуемого параметра.

Возможна также характеристика тренда с помощью параболы второй степени, параболы третьей степени и других функций.

В ходе подготовки аналитических материалов и расчетов значений прогнозируемых показателей кроме методов корреляции и регрессии применяется ряд других экономико-математических методов. Полезным инструментом является метод кластерного анализа, позволяющий провести классификацию изучаемых объектов. При обращении к характеристикам, не имеющим числовой формы выражения (профессия, отрасль, вид деятельности), используются непараметрические методы анализа.

Ранее было сказано, что совокупность методов прогнозирования включает такие методы, как фактографические, экспертные, комбинированные и др. Комплекс фактографических методов мы рассмотрели на примере некоторых статистических моделей. На практике при прогнозировании статистические методы применяются в сочетании с экспертными методами.