Контрольная работа по "Финансовый менеджмент"

Главной целью финансового  прогнозирования является определение  реально возможного объема финансового  положения на тот или иной период времени. Финансовые прогнозы являются необходимым элементом и одновременно этапом в выработке финансовой политики. Они позволяют разрабатывать  различные сценарии решения социально-экономических  задач, стоящих перед всеми субъектами финансовой системы.

Главные функции финансового  прогнозирования:

1. научный анализ социальных, экономических и научно-технических процессов и тенденций, объективных причинно-следственных связей социально-экономических явлений хозяйственного развития в конкретно-исторических условиях, оценка сложившейся ситуации и выявление узловых проблем хозяйственного развития;
2. оценка действия этих тенденций в будущем и предвидение новых условий и проблем, требующих своего разрешения;
3.  выявление возможных альтернатив развития в перспективе, накопление материала для всесторонне обоснованного выбора той или иной возможности развития и принятие оптимального планового решения, обеспечивающего активное воздействие на дальнейшее развитие финансов⁸.

Прогноз очерчивает области  и возможности, в рамках которых  могут быть поставлены реальные задачи и цели, выявляет проблемы, которые  должны стать объектом разработки в  плане. В нем рассматриваются  варианты активного воздействия  на объективные факторы будущего развития финансов. Финансовый прогноз  – это такое исследование перспективного развития, которое не ограничено принятым конкретным экономическим и политическим решением, а потому имеет предварительный, вариантный характер, горизонты его не ограничены рамками планируемого периода.

Методология прогнозирования  экономики определяет основные принципы, подходы и методы проведения прогнозных расчетов, раскрывает и характеризует логику формирования прогнозов, планов и их осуществления.

Принципы – это основополагающие правила прогнозирования, т.е. исходные положения формирования прогнозов  и их обоснования с точки зрения их целенаправленности, системности, структуры, логики и организации разработки. Иными словами, это основные требования, которые должны выполняться при разработке прогнозов.

Методы – это способы, приемы, используемые при разработке прогнозов. Они выступают в качестве инструмента, позволяющего реализовывать  методологические принципы прогнозирования  и планирования.

К важнейшим методологическим принципам прогнозирования следует отнести принципы: системности, непрерывности, комплексности, адекватности, целенаправленности и приоритетности, оптимальности, сбалансированности и пропорциональности, социальной ориентации, сочетания отраслевого и регионального аспектов планирования⁹.

Основополагающим принципом  прогнозирования является принцип  альтернативности, который требует  проведения многовариантных прогнозных разработок (альтернатив). Согласно этому  принципу, в основу должен браться  наилучший вариант из двух или  нескольких возможных вариантов. Этот принцип исходит из сущностных характеристик  прогноза и связан с возможностями  развития экономики и ее звеньев  по разным траекториям.

Принцип системности предполагает исследование количественных и качественных закономерностей в экономических  системных построение такой логической цепочки исследования, согласно которой  процесс выработки и обоснования  любого решения должен отталкиваться  от определения общей цели системы  и подчинять деятельность всех подсистем  достижению этой цели. Он позволяет  расчленить любую систему на множество  подсистем (экономика делится на комплексы, последние – на подкомплексы и т.д.). Этот принцип предполагает создание системы показателей, методов, моделей, которые соответствовали  бы содержанию каждого объекта и  позволяли бы построить целостную  картину его развития¹⁰.

В связи с непрерывностью экономического развития, совершенствованием производства на базе развития науки  и техники должен соблюдаться  принцип непрерывности планирования, т.е. преемственности прогнозов, планов. В соответствии с этим принципом  должны разрабатываться прогнозы и  планы различного временного аспекта  и увязываться между собой. Так, среднесрочные планы должны разрабатываться  на основе перспективных направлений, отражаемых в долгосрочных планах, краткосрочные - исходя из показателей  среднесрочных планов. Долгосрочные планы должны корректироваться и  продлеваться на соответствующий период. Это обусловлено возникновением новых потребностей общества, крупными изменениями в технике и по другим причинам¹¹.

Принцип целенаправленности и приоритетности требует, чтобы  каждый план носил целевой характер, т.е. был бы направлен на достижение определенных целей. Принцип приоритетности реализуется в тесной связи с  принципом комплексности, предполагающим рассмотрение всех сторон объекта исследования в его связи и зависимости с другими процессами и явлениями.

С целью обеспечения наиболее эффективного функционирования экономики  должен соблюдаться принцип оптимальности. Термин «оптимальный» означает наилучший, т.е. из всех возможных вариантов  должен выбираться наилучший, наиболее эффективный.

В мировой практике используется более двухсот методов прогнозирования, в отечественной же науке  –  не более двадцати.

Таким образом, в зависимости  от вида используемой модели все методы прогнозирования можно подразделить на три большие группы:

1. методы экспертных оценок, которые предусматривают многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обработку полученных результатов с помощью инструментария экономической статистики. Это наиболее простые и достаточно популярные методы, история которых насчитывает не одно тысячелетие. Применение этих методов на практике, обычно, заключается в использовании опыта и знаний торговых, финансовых, производственных руководителей предприятия или госучреждения. 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.
2. 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. Наиболее простой пример - исследование тенденций изменения объема продаж с помощью анализа темпов роста показателей реализации. 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 будут перечислены 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  временного 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 авторегрессионых 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 многофакторный 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.

3. 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 капитала¹².

Другим весьма наглядным  примером служит форма отчета о прибылях и убытках, представляющая собой  табличную реализацию жестко детерминированной  факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход  от реализации, уровень затрат, уровень  налоговых ставок и др.). А на уровне государственного финансового прогнозирования  факторной моделью выступает  взаимосвязь объема государственных  доходов и налоговой базы или  ставок процента.

Основными критериями при  оценке эффективности модели, используемой в прогнозировании, служат точность прогноза и полнота представления  будущего финансового состояния  прогнозируемого объекта. Вопрос с  точностью прогноза несколько более  сложен и требует более пристального внимания. Точность или ошибка прогноза - это разница между прогнозным и фактическим значениями. В каждой конкретной модели эта величина зависит  от ряда факторов.

Чрезвычайно важную роль играют исторические данные, используемые при  выработке модели прогнозирования. В идеале желательно иметь большое  количество данных за значительный период времени. Кроме того, используемые данные должны быть «типичными» с точки зрения ситуации. Стохастические методы прогнозирования, использующие аппарат математической статистики, предъявляют к историческим данным вполне конкретные требования, в случае невыполнения которых не может быть гарантирована точность прогнозирования. Данные должны быть достоверны, сопоставимы, достаточно представительны для проявления закономерности, однородны и устойчивы.

Точность прогноза однозначно зависит от правильности выбора метода прогнозирования в том или  ином конкретном случае. Однако это  не означает, что в каждом случае применима только какая-нибудь одна модель. Вполне возможно, что в ряде случаев несколько различных  моделей выдадут относительно надежные оценки. Основным элементом в любой  модели прогнозирования является тренд  или линия основной тенденции  изменения ряда. В большинстве  моделей предполагается, что тренд  является линейным, однако такое предположение  не всегда закономерно и может  отрицательно повлиять на точность прогноза. На точность прогноза также влияет используемый метод отделения от тренда сезонных колебаний - сложения или умножения. При использовании  методов регрессии крайне важно  правильно выделить причинно-следственные связи между различными факторами  и заложить эти соотношения в  модель.

Прежде чем использовать модель для составления реальных прогнозов, ее необходимо проверить  на объективность, с тем чтобы  обеспечить точность прогнозов. Этого  можно достичь двумя разными  путями.

Результаты, полученные с  помощью модели, сравниваются с фактическими значениями через какой-то промежуток времени, когда те появляются. Недостаток такого подхода состоит в том, что проверка «беспристрастности» модели может занять много времени, так как по-настоящему проверить модель можно только на продолжительном временном отрезке.

Модель строится исходя из усеченного набора имеющихся исторических данных. Оставшиеся данные можно использовать для сравнения с прогнозными  показателями, полученными с помощью  этой модели. Такого рода проверка более  реалистична, так как она фактически моделирует прогнозную ситуацию. Недостаток этого метода состоит в том, что  самые последние, а, следовательно, и наиболее значимые показатели исключены  из процесса формирования исходной модели¹³.

В свете вышесказанного относительно проверки модели становится ясным, что  для того, чтобы уменьшить ожидаемые  ошибки, придется вносить изменения  в уже существующую модель. Такие  изменения вносятся на протяжении всего  периода применения модели в реальной жизни. Непрерывное внесение изменений  возможно в том, что касается тренда, сезонных и циклических колебаний, а также любого используемого  причинно-следственного соотношения. Эти изменения затем проверяются  с помощью уже описанных методов. Таким образом, процесс оформления модели включает в себя несколько  этапов: сбор данных, выработку исходной модели, проверку, уточнение - и опять  все сначала на основе непрерывного сбора дополнительных данных с целью  обеспечения надежности модели.