Ю. Г. Давидов Навчальний посібник icon

Ю. Г. Давидов Навчальний посібник


2 чел. помогло.
Схожі
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   ...   19
повернутися в початок
Тема 4. Методика прогнозування в стратегічному аналізі.


4.1. Поняття, види та роль прогнозування у діяльності підприємства.


У системі управління економічними процесами щодо забезпечення нормального функціонування підприємств, особливе місце посідає прогнозування.

Прогнози, програми і плани, що розробляються, є найважливішими інструментами реалізації політики відповідних суб’єктів управління. Саме вони дозволяють організувати чітку, продуману, всесторонньо обґрунтовану роботу щодо просування визначеної стратегії діяльності.

У практичній діяльності розрізняють поняття “прогноз” та “прогнозування”. ^ Прогноз – це оцінка майбутньої діяльності, а прогнозування – це вид передбачення.

З метою оцінки можливих дій агентів і конкурентів на зовнішньому і внутрішньому ринках та недопущення помилок і прорахунків у власній діяльності підприємства, застосовують стратегічне прогнозування, яке виступає необхідним елементом формування ринкової стратегії на будь-якому рівні господарювання (від індивідуального виробництва, комерційних структур та їх асоціацій до суспільства в цілому). Суть стратегічного прогнозування полягає в розробці довготермінових та середньотермінових прогнозів щодо економіки підприємства в цілому та його структурних підрозділів.

Під стратегічним прогнозом необхідно розуміти емпіричне або науково обґрунтоване судження про можливий стан об’єкта прогнозування в майбутньому, альтернативні шляхи і терміни його досягнення.

Стратегічне прогнозування виступає важливою ланкою взаємозв’язку між теорією і практикою регулювання діяльності підприємства. Воно виконує дві основні функції:

  • передбачення (опис);

  • розпоряджувальну, яка сприяє оформленню прогнозу у вигляді плану діяльності.

^ Функція передбачення полягає у описі можливих або бажаних перспектив об'єкта прогнозування у майбутньому.

Розпоряджувальна функція передбачає підготовку проектів рішень щодо різних проблем планування, використання інформації про майбутнє в цілеспрямованій діяльності різних суб'єктів управління.

Вказані функції тісно взаємопов’язані між собою: без опису можливих перспектив розвитку об’єкта прогнозування в майбутньому, неможливо здійснити підготовку проектів рішень щодо таких об’єктів.

Процес і результати прогнозної діяльності можуть використовуватися в двох напрямках: теоретично-пізнавальному і управлінському. Теоретико-пізнавальне призначення стратегічного прогнозування передбачає вивчення та удосконалення методології і методики робіт із складання прогнозів, виявлення тенденцій, характерних для розвитку економіки і соціальних відносин, факторів, що сприяють виникненню та здійсненню можливих змін цих чинників, а також самих тенденцій. Управлінський аспект стратегічного прогнозування – це використання прогнозів економічного і соціального розвитку підприємства для створення необхідних умов, що забезпечують підвищення наукового рівня відповідних управлінських рішень.

Для передбачення майбутнього підприємства використовують певні типи прогнозування: [76].

1. Прогнозування, що ґрунтується на творчому баченні майбутнього та суб'єктивних знаннях прогнозиста, його інтуїції. Часто такі прогнози мають вигляд літературного опису уявного майбутнього і є непоганим доповненням до виважених, обґрунтованих кількісних прогнозів.

2. Пошукове прогнозування — спосіб наукового прогнозування від теперішнього до майбутнього. Прогнозування розпочинають, спираючись на наявну нинішню інформацію, поступово проникаючи у майбутнє. Існують два підходи до пошукового прогнозування: екстраполяційний (прогноз як проекція минулого у майбутнє) та альтернативний (складають кілька варіантів прогнозів з урахуванням можливих змін зовнішнього середовища; кожний з варіантів покладено в основу побудови сценарію майбутнього).

3. Нормативне прогнозування передбачає визначення узагальнених цілей та стратегічних орієнтирів на майбутнє з подальшим оцінюванням розвитку підприємства виходячи з цих цілей.

Складання прогнозу має свої особливості. У зв'язку з цим виникає потреба у їх класифікації. Вона може будуватися залежно від різних критеріїв та ознак, цілей, завдань, об'єктів прогнозування та методів його організації. Найважливішими з них є: масштаби прогнозування, термін, на який здійснюється прогноз, специфічні особливості об'єкта, призначення прогнозу, можливий вплив підприємства на майбутнє, ступінь ймовірності настання подій, спосіб надання результатів прогнозів (табл. 17).

Таблиця 17

Класифікація та види прогнозів.

^ ВИДИ ПРОГНОЗІВ

За часовою ознакою (за терміном і характером розв’язуваних проблем)

стратегічні (мають на меті передбачення найважливіших параметрів формування керованих об’єктів у середньостроковій та довгостроковій перспективах)

довгострокові (більше трьох років)

середньострокові (від одного до трьох років)

короткострокові (на один рік)

оперативні (передбачені для виявлення можливостей щодо вирішення конкретних аспектів стратегічних прогнозів, короткострокових перспектив і поточної діяльності)

За типами прогнозування (за функціональною ознакою)

пошукові (базуються на умовному продовженні в майбутньому тенденцій розвитку підприємства, виходячи з оцінки його діяльності в минулому і на нинішньому етапі, і не враховує чинники, які можуть змінити ці тенденції)

нормативні (розробляються на підставі раніше визначених цілей, їх завданням є розробка шляхів та термінів досягнення можливих станів об'єкта прогнозування у майбутньому)

ті, що ґрунтуються на творчому баченні перспектив розвитку

За можливим впливом підприємства на майбутнє

активні (активні дії з проектування майбутнього, реальний вплив на зовнішнє середовище)

пасивні (підприємство не намагається впливати на середовище свого функціонування)

За масштабом прогнозування

макроекономічні та структурні

розвитку окремих комплексів економіки

галузеві та регіональні

діяльності суб’єктів господарювання (підприємств, їх асоціацій)

діяльності окремих виробництв і продуктів

За ступенем імовірності настання подій

інваріантні (підприємство розраховує на високий ступінь визначеності майбутнього середовища і відповідно прогноз містить лише один варіант розвитку подій)

варіантні (ґрунтуються на припущенні про певну невизначеність майбутнього середовища і відповідно розробляють декілька варіантів розвитку подій зовнішнього середовища)

За способом надання результатів прогнозів

точковий (варіант прогнозу містить лише одне значення показника, що прогнозується)

інтервальний (передбачення майбутнього з певними інтервалами, діапазонами значень показника, що прогнозується)

Прогнозуванням на підприємстві повинні займаються працівники, які пройшли спеціальну підготовку. Для прогнозування створюються робочі групи, які у своїй роботі використовують різноманітні методи стратегічного прогнозування, залежно від поставленої мети дослідження.


4.2. Методи прогнозування у стратегічному аналізі.


З метою прогнозування параметрів зовнішнього та внутрішнього середовища підприємства у стратегічному аналізі досить широко застосовуються різноманітні методи прогнозування. Загальні методи прогнозування можна розділити на дві групи: експертні методи прогнозування (якісні) та кількісні методи прогнозування (статистичні) (рис. 20).



Експертні методи прогнозування

Індивідуальні експертні оцінки

Метод складання сценаріїв

Метод інтерв’ю

Метод імітаційного моделювання

Метод доповідних записок

Колективні експертні оцінки

Метод “комісій”

Метод мозкової атаки

Метод Дельфі

Огляди і опитування

Оцінки покупців (клієнтів)

Опитування продавців

Жюрі експертів-виконавців

Кількісні методи прогнозування

Аналіз часових рядів

Методи екстраполяції

Методи моделювання

Метод рухомого середнього

Експоненційне згладжування

Регресійний аналіз

Економетричне моделювання

Спеціальні застереження

Метод найменших квадратів

Інформаційний метод

Рис. 20. Методи прогнозування у стратегічному аналізі


^ Експертні методи прийняття рішень у стратегічному аналізі передбачають урахування суб'єктивних думок експертів про майбутній стан підприємства в разі реалізації обраної стратегії. Для експертних методів оцінок характерним є передбачення майбутнього на основі раціональних аргументів та інтуїції. Методи експертних оцінок, як правило, мають якісний характер і основані, передусім, на думках та припущеннях експертів та спеціалістів.

^ Кількісні методи базуються на аналізі даних і використанні статистично-математичних методів.

Експертні методи прогнозування. Як видно з рис. 20., експертні методи прогнозування поділяються на індивідуальні та колективні.

До складу індивідуальних експертних оцінок входять: метод складання сценаріїв, метод інтерв’ю, метод імітаційного моделювання, метод доповідних записок.

Останнім часом досить популярним експертним методом прогнозування який використовується у стратегічному аналізі є метод складання сценаріїв.

^ Метод складання сценарію – це логічний опис послідовного процесу, з урахуванням конкретної ситуації. Сценарій — опис майбутнього, складений з урахуванням правдивих припущень. Сценарії переважно розробляються на основі певних техніко-економічних характеристик і показників основних процесів виробничої і наукової бази для вирішення поставленого завдання. Сценарій за своєю описовістю є акумулятором вхідної інформації, на основі якої повинна будуватися робота з впровадження досліджуваної стратегії. Тому сценарій в готовому вигляді повинен підлягати ретельному аналізу.

Складання сценарію включає декілька етапів:

• структурування і формулювання питання;

• з'ясування і групування сфер впливу;

• визначення показників майбутнього розвитку подій зовнішнього середовища підприємства;

• формування і добір припущень щодо майбутнього розвитку;

• порівняння прогнозних показників майбутнього стану середовища з припущеннями про їх розвиток;

• уведення в аналіз руйнівних подій;

• з'ясування наслідків впливу руйнівних подій;

• вжиття відповідних заходів.

Розглянемо на прикладі, як використовуючи чинні законодавчі акти, прогнози фахівців та результати досліджень у галузі складання сценаріїв, можна сформувати три можливих сценарії розвитку подій у конкурентному середовищі машинобудівного підприємства на макро- та мікрорівні (табл. 18 та 19).

Відповідно до місії підприємства, його основних цілей, після розгляду всіх сценаріїв розвитку подій воно може сформулювати та обрати відповідні стратегії діяльності.


Таблиця 18

Імовірні сценарії розвитку подій у макросередовщці підприємства

Показник стану макросередовища


Сценарій

песимістичний

оптимістичний

найвірогідніший

Приріст ВВП

-4,8 %

+1,4%

+0,5 %

Валові інвестиції

-12%

-4%

-8%

Експорт

-1,9%

+1,259%,

-1%

Імпорт

+2,5 %

-1,5%

+1,011%

Інфляція (річний процент)

50%

15%

20%

Ставки податкових відрахувань на прибуток

30%

20%

25%

Норми амортизаційних відрахувань другої групи основних фондів

15%

30%

10%

Нарахування на заробітну плату

40,5 %

37 %

36,0 %

Попит на продукцію

Спадний

Зростаючий

Стабільний

Престижність регіону (оцінка в балах)

1 (min)

4 (mах)

3 (середня)

Форс-мажорні обставини

Дуже вірогідні

Маловірогідні

Вірогідні


Таблиця 19

Імовірні сценарії розвитку подій у мікросередовищі підприємства

Показник стану мікро середовища

Сценарій

песимістичний

оптимістичний

найвірогідніший

Частка ринку підприємства

-5%

+15%

+10%

Кількість основних замовників продукції підприємства

12

32

22

Ціна основної сировини, грн. за 1т:

алюміній

сталь

чавун



3450

2700

1300



2850

2300

900



3150

2500

1100

Надійність банків, що кредитують підприємство (рейтинг)

VI місце

II місце

III місце



^ Метод імітаційного моделювання здійснюється в імітаційних експериментах. Спочатку розробляють модель об'єкта, що відповідає теоретичним знанням експериментатора про об'єкт і теорію моделей таких об'єктів. Потім цю модель піддають певному впливу. Якщо розглядати підприємство як певну модель (систему), на її вхід подають:

• інформацію про початковий стан підприємства;

• параметри, що характеризують макро- та мікросередовище об'єкта;

• керуючий вплив, результати якого необхідно оцінити.

Сценарій розвитку подій (на основі імітаційного моделювання) дає можливість:

• вибрати за певними критеріями найістотніші напрямки діяльності підприємства;

• диференційовано оцінити напрямки діяльності підприємства залежно від впливу на показник його конкурентоспроможності (чи будь-який інший показник, який визнано критерієм функціонування підприємства);

• розподілити ресурси за напрямками діяльності підприємства залежно від ефективності та перспективності кожного напрямку щодо досягнення цілей підприємства;

• вибрати з альтернативних стратегій підприємства оптимальний варіант відповідно до сценарію розвитку подій.

^ Метод "інтерв'ю". При використанні даного методу здійснюється безпосередній контакт експерта зі спеціалістом за схемою "запитання - відповідь". Метод інтерв’ю – це аналітичний метод, за допомогою якого здійснюється логічний аналіз певної ситуації, складаються аналітичні доповідні записки; метод написання сценарію, який базується на визначенні логіки процесу або явища у часі за різних умов.

Самостійна робота експерта над аналізом ділової ситуації підприємства на підприємстві та можливими шляхами її розвитку становить зміст методу доповідних записок.

До колективних експертних оцінок відносяться: метод комісій, метод мозкової атаки, метод Дельфі, огляди і опитування оцінки покупців, опитування продавців, жюрі експертів-виконавців. Методи колективних експертних оцінок можна охарактеризувати як комплексні методи прогнозування, оскільки вони включають:

- підготовку та збір індивідуальних експертних оцінок;

- статистичні методи обробки отриманих матеріалів.

Методи колективних експертних оцінок базуються на принципі, що за колективного мислення точність результату є вищою, а також є більше продуктивних ідей. Зміст методів колективних експертних оцінок полягає у наступному. Для організації експертних оцінок створюються робочі групи. Робоча група вибирає експертів, які дають відповіді на поставлені запитання (їх кількість може коливатися від 10 до 150 залежно від складності об’єкта).

Перед тим, як організовувати опитування експертів, встановлюють основні напрямки розвитку об’єкта, складають матрицю, яка відображає генеральну мету, цілі дослідження. При розробці і формулюванні запитань для експертів необхідно забезпечити поступовий перехід від складних запитань до простих, від широких до вузьких. Крім того, запитання мають бути однозначними і не перехрещуватись за змістом. Експерти дають відповіді на запитання і проводиться обробка матеріалів, які характеризують узагальнену думку і ступінь узгодженості індивідуальних оцінок експертів. Кінцева оцінка визначається або як найбільш поширена думка, або як середнє арифметичне значень оцінок всіх експертів, або як середнє нормалізоване зважене значення оцінки.

Методика статистичної обробки матеріалів колективної експертної оцінки представляє собою сукупність оцінок відносної важливості, призначених експертами різним аспектам альтернативних стратегій. Оцінки важливості виражаються в балах (від 0 до 1, від 0 до 100 тощо). Під час обробки матеріали групуються в таблицю, рядки якої відповідають аспектам стратегії, а колонки – окремим експертам.

Розглянемо детальніше сутність кожного з методів колективних експертних оцінок.

Під методом “комісії” розуміють організацію “круглого столу” та інших подібних заходів, у рамках яких відбувається узгодження думок експертів.

^ Метод "мозкової атаки" характеризується колективною генерацією ідей і творчим розв'язанням проблеми. "Мозкова атака" — це вільний, неструктурований процес генерування ідей (у тому числі й у виборі стратегій діяльності), які вільно висловлюють учасники зборів (керівництво, експерти, консультанти). У результаті формується список, де всі пропозиції структуруються за відповідними параметрами, обмеженнями та результативністю.

^ Метод Дельфі розробив математик О. Хельмер. Сутність цього методу полягає у проведенні анкетних опитувань (у процесі вибору стратегій) фахівців з певної проблеми. У відповідності з цим методом, для вивчення специфічного питання обирається група експертів. Членів комісії не збирають разом у групу, вони навіть можуть не знати один одного. Членів комісії просять висловити думку щодо певних майбутніх подій. Отримані анкетні дані статистично оброблюють, формують діапазон думок експертів, що відбиває їх колективну думку з приводу вибору оптимальної стратегії діяльності підприємства.

Зазвичай після першого опитування наявний широкий діапазон думок. Тому метод Дельфі передбачає проведення ще трьох-чотирьох опитувань, перед початком яких кожного експерта ознайомлюють з результатами попереднього опитування з метою надання додаткової інформації про вибір стратегії. Ідеально проводити опитування до повного збігу думок експертів, реально — до отримання найвужчого діапазону думок. Даний метод є комплексним та відносно не дорогим.

Методика колективної експертної оцінки передбачає також використання оцінок продавців (дистрибуторів), покупців (клієнтів), огляди та опитування, жюрі експертів-виконавців.

^ Опитування продавців (дистрибуторів) щодо обсягів продажу визначається виходячи з комбінації комерційних передбачень досвідчених продавців. Оскільки продавці перебувають у постійному контакті з клієнтами, вони можуть більш точно передбачити обсяг продажу. Перевага цього методу – відносно низька ціна, недолік – торгівельний колектив може бути необ'єктивним, особливо тоді, коли їх особисті доходи залежать від обсягу продаж.

^ Оцінка покупців (клієнтів) нагадує попередню за винятком того, що опитування здійснюється для оцінки: скільки покупців та що саме сподіваються придбати. Індивідуальні оцінки покупців поєднують з метою забезпечення повноти прогнозу. Даний метод найкраще спрацьовує у випадку існування незначної кількості покупців. Недоліки полягають у тому, що покупця (клієнта) важко зацікавити так, щоб він приклав максимум зусиль для реалізації цього методу, а також цей метод не дозволяє підключати до опитування нових покупців (клієнтів).

^ Огляди та опитування основані на використанні анкетних опитувань, телефонних інтерв'ю або інтерв'ю з персоналом. Недоліки даного методу полягають у наступному: оголошені наміри не будуть реалізовані в обов'язковому порядку, а вибірка не репрезентує все населення.

^ Жюрі експертів-виконавців. Згідно з цим методом, декілька менеджерів збираються і винаходять прогноз, що базується на об'єднанні їх думок. Переваги цього методу - простота і низька ціна. Головним недоліком є те, що прогноз не обов'язково базується на фактах.

Методи експертної оцінки розділяють на індивідуальні та колективні. Методи індивідуальної експертної оцінки базуються на використанні думок експертів – фахівців відповідного профілю незалежно один від одного (шляхом інтерв'ю або аналітичної експертної оцінки), а колективна експертна оцінка основується на принципах виявлення колективної думки експертів про перспективи розвитку об'єкта аналізу.

Для отримання якісного прогнозу до учасників експертизи висувається ряд вимог, основними з яких є:

  • високий рівень загальної ерудиції;

  • глибокі спеціальні знання в галузі дослідження;

  • наявність виробничого і (чи) дослідницького досвіду роботи у відповідній сфері.

Перераховані вище експертні методи прогнозування допоможуть отримати корисну інформацію, необхідну для аналізу стратегічних альтернатив та прийняття обґрунтованого управлінського рішення. Разом з тим, цінність експертних методів прогнозування не зменшує необхідність у застосуванні кількісних (статистичних) методів.

Кількісні (статистичні) методи прогнозування. До кількісних методів прогнозування належать: аналіз часових рядів, методи екстраполяції, методи моделювання, метод рухомого середнього, експоненційне згладжування, регресійний аналіз, економетричне моделювання, спеціальні застереження, метод найменших квадратів, інформаційний метод.

Вказані методи прогнозування є не менш доступними для використання, ніж експертні методи, однак бувають дещо складнішими від них.

^ Аналіз часових рядів. Ця методика прогнозування майбутнього базується на вивченні тих явищ і фактів, які мали місце у минулому. Головна ідея аналізу часових рядів полягає у побудові трендової лінії на основі минулих даних і наступному екстраполюванні цієї лінії у майбутнє. При цьому використовуються складні математичні процедури для отримання точного значення трендової лінії, визначення будь-яких сезонних або циклічних коливань. Для здійснення розрахунків, і пов'язаних з аналізом часових рядів, звичайно використовуються спеціальні комп'ютерні програми. Перевага цього методу полягає у тому, що він базується на чомусь іншому, ніж думка експерта, а саме на цифрових даних. Аналіз часових рядів доцільно використовувати тоді, коли в наявності є достатній обсяг "історичної" інформації, а зовнішнє середовище досить стабільне. Недоліком можна вважати те, що головне припущення, яке приймається при застосуванні аналізу часових рядів, може бути помилковим - майбутнє насправді може бути несхожим на минуле.

^ Методи екстраполяції ґрунтуються на статистичному спостереженні за динамікою певного показника, визначенні тенденцій його розвитку. Найпоширеніші методи екстраполяції трендів – це прийоми найменших квадратів, рухомих середніх, експоненційного згладжування.

^ До методів моделювання належать прийоми структурного, сітьового та матричного моделювання.

Екстраполяційні методи є найбільш розповсюдженими та розробленими в сукупності способів економічного прогнозування. Ці методи широко застосовуються як менеджерами, так і спеціалістами – аналітиками.

Першим елементом успішного прогнозування є вибір часового ряду. При цьому потрібно керуватися такими правилами:

1) часовий ряд включає результати спостереження, починаючи від першого і до останнього;

2) всі часові проміжки між елементами часового ряду повинні мати однакову тривалість – не варто включати в один ряд дані за декади та місяці;

3) спостереження фіксуються в один і той самий момент кожного часового періоду. Наприклад, формуючи часовий ряд на основі щотижневих результатів, потрібно фіксувати дані у певний день тижня;

4) пропуск даних у часовому ряді не допускається.

Розглянемо найпростіші та найбільш поширені способи отримання прогнозу на наступні періоди за допомогою часових рядів.

Одним із найпростіших методів є метод рухомої (ковзникової) середньої, який можна застосовувати у випадку, коли точний прогноз не потрібний. У загальному вигляді формула рухомої середньої є такою:


Ft +1 = (Dt + Dt -1 +... + Dt-N-1) / N,

де Ft +1 – прогноз для часового періоду t+1,

Dt, Dt –1, …, Dt-N-1 –фактичні значення показника,

N – кількість періодів у часовому ряді.


Якщо, наприклад, необхідно вибрати рухому середню за чотири місяці, то прогнозом на травень (місяць позначимо номером 5) буде середнє значення показників за січень, лютий, березень та квітень (місяці позначені номерами 1, 2, 3, 4):


D4 = (D1 + D2 + D3 + D4) / 4.


Для визначення ковзникового середнього формують укрупнені інтервали, які складаються з однакового числа рівнів. Кожний наступний інтервал отримують, поступово рухаючись від початкового рівня динамічного ряду на один рівень: тобто, перший інтервал включає рівні у1, у2, у3,... уn; другий – рівні у2, у3,... уn + 1 і т. д. Отже, інтервал згладжування рухається по динамічному ряду з кроком, рівним одиниці. За сформованими укрупненими інтервалами визначається сума значень рівнів, на основі якої і розраховують ковзникові середні. При згладжуванні динамічних рядів методом ковзникового середнього зручніше формувати укрупнений інтервал з непарної кількості рівнів ряду.

Інтервал згладжування обирають, як правило, у довільній формі на основі урахування кількості рівнів ряду вихідних даних. Чим тривалішим є інтервал згладжування, тим більшим є усереднення, а тому досліджувана тенденція розвитку виходить більш плавною. Якщо у коливаннях рівнів ряду є певна періодичність, то період згладжування приймається рівним періоду коливань. Як правило, інтервал згладжування складається з трьох, п'яти або семи рівнів.

Інколи даний метод більш ефективний, порівняно з методами, основаними на довгострокових спостереженнях. Наведемо приклад застосування рухомої середньої з 4 – місячним інтервалом для прогнозування обсягів виробництва (табл. 20).

Таблиця 20.

Застосування рухомої середньої для прогнозування обсягів продажу.

Місяць

Обсяг виробництва, млн. грн.

Прогноз (4 – місячний інтервал)

Січень

2,156

-

Лютий

2,217

-

Березень

2,181

-

Квітень

2,316

-

Травень

2,171

2,218 [(2,156 + 2,217 +2,181 + 2,316) / 4]

Червень

2,204

2,221

Липень

2,315

2,218

Серпень

2,107

2,252

Вересень

2,142

2,199

Жовтень

2,197

2,192

Листопад

2,164

2,190

Грудень

2,151

2,153







2,164


^ Метод експоненційного згладжування складніший порівняно з методом рухомої середньої. Він забезпечує швидке реагування прогнозу на всі події, що охоплюються часовим рядом. Основна ідея даного методу полягає в тому, що кожен новий прогноз отримується шляхом зсування попереднього прогнозу у напрямку, який би давав кращі результати порівняно із старим прогнозом. Базове рівняння має такий вигляд:


F t+1 =  × Dt + (1 – ) × Ft,

де F t+1 – прогноз для часового періоду t+1,

Dt – фактичне значення показника у момент часу t,

Ft – прогноз, зроблений у момент часу t,

 – константа згладжування (0 <  < t).


Константа згладжування є самокорегованою величиною. Припустимо, що  = 0,3.

Прогноз на січень визначається довільно. У нашому прикладі прогноз на січень дорівнює фактичному значенню обсягів виробництва. Після цього почергово розраховуються прогнози на кожен місяць. Наприклад, прогноз на лютий розраховується наступним чином:


F3 = 0,3 × D2 + (1 – 0,3) × F2 = 0,3×2,217 + 0,7 × 2,156.


Аналогічно розраховуються й інші прогнози (табл. 21).

Таблиця 21.

Приклад застосування експоненційного згладжування.

Місяць

Обсяг продажу, млн. грн.

Прогноз

Січень

2,156

2,156

Лютий

2,217

2,156 [(2,156 × 0,3)+ (0,7 × 2,156)]

Березень

2,181

2,174 [(2,217 × 0,3)+ (0,7 × 2,156)]

Квітень

2,316

2,176 [(2,181 × 0,3)+ (0,7 × 2,174)]

Травень

2,171

2,218 [(2,316 × 0,3)+ (0,7 × 2,176)]

Червень

2,204

2,201 [(2,171 × 0,3)+ (0,7 × 2,218)]

Липень

2,315

2,202 [(2,204 × 0,3)+ (0,7 × 2,201)]

Серпень

2,107

2,236 [(2,315 × 0,3)+ (0,7 × 2,202)]

Вересень

2,142

2,197 [(2,107 × 0,3)+ (0,7 × 2,236)]

Жовтень

2,197

2,181 [(2,142 × 0,3)+ (0,7 × 2,197)]

Листопад

2,164

2,186 [(2,197 × 0,3)+ (0,7 × 2,181)]

Грудень

2,151

2,179 [(2,164 × 0,3)+ (0,7 × 2,186)]







2,171 [(2,151 × 0,3)+ (0,7 × 2,179)]


Методи рухомої середньої та експоненційного згладжування належать до прийомів трендового аналізу. Тренд – це тривала тенденція зміни економічних показників у часі. При розробці моделей прогнозування тренд є основною складовою прогнозованого часового ряду, на який накладаються інші складові.

Але існуючі методи екстраполяції не можуть дати достатньої точності прогнозу на 20 – 25 років, вони дають позитивні результати максимум на 5 – 7 років.

З метою дослідження загальної тенденції зміни рівнів динамічного ряду в часі, використовують аналітичне вирівнювання ряду динаміки. У цьому випадку фактичні рівні змінюються рівнями, визначеними на основі певної кривої, обраної на основі урахування загальної тенденції зміни явища в часі. При аналітичному вирівнюванні ряду динаміки змінюваний рівень явища розглядається як функція часу Уt = f(t), де Уt – рівні динамічного ряду, визначені за відповідним аналітичним рівнянням на момент часу t. Вибір форми кривої визначає результати екстраполяції тренда. Основою для вибору виду функцій (лінійна, гіперболічна, парабола другого порядку, кубічна парабола і т. п.) повинен слугувати змістовний аналіз сутності та розвитку явищ.

При виборі виду кривої для вирівнювання динамічного ряду використовують метод кінцевих різниць, який базується на урахуванні властивостей різних кривих. Обов'язковою умовою є рівність інтервалів між рівнями динамічного ряду.

У випадку, коли, наприклад, аналітичне вирівнювання ряду динаміки здійснюється по прямій (тобто аналітичне рівняння має вигляд Уt = b0 + b1 × t, де t – порядковий номер періодів чи моментів часу), параметри прямої b0 і b1 можна розрахувати за допомогою методу найменших квадратів. Він передбачає складання системи нормальних рівнянь, розглянутої у розділі 2.2 даного підручника.

В процесі проведення стратегічного аналізу також доцільно здійснювати прогнозування за допомогою регресійного (кореляційного) аналізу.

^ Регресійний аналіз – це математичний метод прогнозування. Одним з основних завдань такого аналізу є визначення впливу факторів на величину результативного показника (в абсолютному вимірі). Для вирішення цього завдання необхідно підібрати відповідний тип математичного рівняння, яке відображає характер досліджуваного зв'язку (прямолінійний чи криволінійний). Зміст регресійного аналізу полягає у дослідженні того, як зміна незалежних змінних впливає на залежну змінну. Один раз визначені взаємозв'язки вважаються усталеними (у вигляді рівняння регресії), а майбутні значення залежної змінної прогнозуються шляхом підстановки у рівняння певних значень незалежних змінних. Теоретичною лінією регресії називають ту лінію, навколо якої групуються точки кореляційного поля і яка вказує основний напрямок, основну тенденцію зв'язку. Теоретична лінія регресії повинна відображати зміну середніх величин результативної ознаки (у) по мірі зміни величини факторної ознаки (t) за умови повного взаємопогашення всіх інших – випадкових по відношенню до фактора t причин. Отже, ця лінія повинна бути проведена так, щоб сума відхилень точок поля кореляції від відповідних точок теоретичної лінії регресії дорівнювала нулю, а сума квадратів цих відхилень була б мінімальною величиною.

Важливим етапом регресійного проектування є визначення типу функції, за допомогою якої характеризується залежність між ознаками. За наявності прямої кореляційної залежності коефіцієнт регресії має позитивне значення, а при оберненій залежності значення коефіцієнта регресії від'ємне.

Коефіцієнт регресії показує, наскільки в середньому зміниться величина результативної ознаки (у) при зміні факторної ознаки (t) на одиницю. Наприклад, для розглянутого вище лінійного рівняння Уt = b0 + b1 × t, коефіцієнт регресії можна визначити за формулою:



де σyt та σt - середні квадратичні відхилення відповідних значень результативної та факторної ознак.

Коефіцієнт регресії використовують для визначення коефіцієнта еластичності, який показує, на скільки % в середньому зміниться величина результативної ознаки (у) при зміні ознаки – фактора (t) на 1%.

Для визначення коефіцієнта еластичності використовують формулу:



Регресійний аналіз є відносно дорогим, але комплексним і надійним прийомом.

Найбільш складними в сукупності методів кількісного прогнозування є методи економетричного моделювання. Економетричні моделі прив'язуються до математичної моделі цілої економіки. Складні економетричні моделі базуються на численних рівняннях регресії, які кількісно описують взаємозв'язки між різними секторами економіки. Застосування таких методів потребує значної кількості коштів (враховуючи необхідність залучення відповідних спеціалістів), і тому на практиці вони мають обмежене використання. У той же час, нові складні економетричні моделі не можуть забезпечити стовідсоткову точність прогнозів навіть тоді, коли прогноз викликає повну довіру, оскільки ґрунтується на достовірних джерелах та здійснюється компетентними фахівцями. Справа у тому, що різні тенденції можуть мати взаємний вплив. Тому прогнози повинні ретельно перевірятись.

^ Спеціальні застереження, пов'язані з методами прогнозування зовнішнього середовища. Перед тим, як прогнозувати параметри зовнішнього середовища, необхідно знати спеціальні застереження, пов'язані з цим процесом. Кількісні прогнози - це не стовідсоткові передбачення, а лише припущення. Різниця між цими поняттями величезна. Коли історичні тенденції проекціюються (екстраполюються) у майбутнє, може статися розрив між минулим і майбутнім - тоді прогнози будуть неточними.

Для знаходження параметрів приблизних залежностей між двома або декількома прогнозованими величинами за їх емпіричними значеннями найчастіше застосовується метод найменших квадратів. Його зміст полягає у мінімізації суми квадратичних відхилень між величинами, що досліджуються, і відповідними оцінками (розрахунковими величинами), розрахованими згідно з підібраним рівнянням зв'язку.

Наприклад, рівняння зв'язку між обсягом реалізації та показником продуктивності праці і рівнем оплати праці можна формально записати:

Y=а01х12х2

де Y - показник обсягу реалізації:

а1, а2- коефіцієнти, які показують вплив відповідно продуктивності праці і рівня оплати праці на зміну обсягу реалізації;

х1,х2 - значення продуктивності праці і рівня оплати праці відповідно;

а0 - вільний член рівняння, який самостійного економічного значення не має.

Для знаходження конкретних значень коефіцієнтів а0, а1, а2 будується система нормальних рівнянь. Загальні принципи побудови системи нормальних рівнянь розглянуто у розділі 2.2. даного посібника.

Інформаційний метод передбачає використання минулих оцінок ділової активності підприємства. У сучасних умовах зазначений метод прогнозування є найбільш поширеним та надійним. Його переваги – високий рівень об'єктивності та кількісний вимір процесів та явищ. Недоліки даного методу пов'язані із складністю урахування змін майбутньої ринкової ситуації.


4.3. Методи прогнозування банкрутства підприємства


У передбаченні можливого банкрутства крім підприємства заінтересовані його численні партнери: інвестори, позичальники, постачальники, страхові агенції тощо.

Існують різні підходи діагностики можливого банкрутства підприємства. Сукупність методів прогнозування банкрутства підприємства можна умовно розділити на формалізовані багатофакторні моделі діагностики банкрутства та неформалізовані моделі.

^ Багатофакторні формалізовані моделі діагностики банкрутства підприємств.

В економічно розвинених країнах моделі прогнозування банкрутства підприємства почали з'являтися починаючи з 50-х років XX ст. Причиною цього було посилення конкуренції після другої світової війни, коли багато підприємств скорочувало свою діяльність або банкрутувало. Спочатку банкрутство намагалися передбачати емпірично, на основі вже відомих фактів банкрутства компаній відповідної галузі. Звичайно, такий підхід призводив до численних помилок.

Перші моделі передбачення банкрутства, в яких було використано статистико-математичний апарат, були розроблені у 60-х роках. Серед них найвідомішими є Z-рахунок Альтмана (США), коефіцієнт Таффлера (Велика Британія), А-рахунок Арженті та деякі інші.

З часом методики передбачення банкрутства почали застосовувати для прогнозування ризиків в антикризовому управлінні, а потім і для діагностики стратегічних проблем. Кожна методика має свої позитивні та негативні характеристики, які потрібно знати при їх виборі для вирішення діагностичних завдань.

Для визначення кількісного оцінювання ризику банкрутства спеціалісти економічно розвинених країн використовують 2-факторну, 5-факторну і 7-факторну моделі. 2-факторпа модель була одержана в результаті дискримінантного аналізу фактичних даних про настання банкрутства західних фірм, мета якого — визначення межі між платоспроможністю і банкрутством. Точність прогнозу банкрутства підприємства на один рік за допомогою двофакторної моделі досить низька — 45—50 %.

Двофакторна модель прогнозування банкрутства підприємства має вигляд:

Z= -0,3877 - 1,0736- [(Х1 –Х2)/А] +0,0579(Х3/А),

де Z дискримінантна границя;

—0,3877; - 1,0736; 0,0579 — коефіцієнти, одержані дослідним шляхом;

Х1 власні кошти підприємства;

Х2 довготермінові зобов'язання підприємства;

Х3 боргові зобов'язання підприємства:

А — підсумок активу балансу.

Оцінка одержаного значення Z проводиться таким чином. Якщо Z< 0. то найбільш імовірно, що фірма залишиться платоспроможною. Якщо Z> 0, то найбільш імовірно банкрутство цього підприємства.

Z - рахунок Альтмана був запропонований у 1968 р. відомим економістом Едвардом І. Альтманом. Z-рахунок було побудовано з допомогою мультиплікативного дискримінантного аналізу. Він дозволяє визначити, чи належить певне підприємство до потенційних банкрутів, чи ні.

Для побудови Z-рахунка Альтман дослідив фінансові показники 66 підприємств, половина яких збанкрутувала у період 1946 - 1965 рр., а половина продовжувала успішно працювати. Він спочатку визначив 22 коефіцієнта, які могли би бути корисні для прогнозування можливого банкрутства, а потім відібрав з них 5 найбільш важливих і побудував багатофакторне регресійне рівняння. Таким чином, Z - рахунок Альтмана являє собою функцію від декількох показників, що характеризують економічний потенціал підприємства і результати його роботи за минулий період. У загальному виді Z - рахунок має вигляд:

Z = 1,2 х1 + 1,4 х2 + 3,3 х3 + 0,6 х4 + 1,0 х5

де х1, - оборотний капітал / сукупні активи;

х2 - нерозподілений прибуток / сукупні активи;

х3- прибуток від операційної діяльності / сукупні активи;

х4 - ринкова вартість акцій / зобов'язання;

х5- виручка від реалізації / сукупні активи.

Результати численних розрахунків за моделлю Альтмана показали, що узагальнюючий показник Z може приймати значення у межах [-14, +22]. При цьому шкала значень Z (табл. 22.) дозволяє виділити чотири категорії підприємств за імовірністю банкрутства протягом наступного року.

Z-рахунок має декілька суттєвих недоліків, які не дозволяють беззастережно використовувати його для аналізу показників вітчизняних підприємств.

По-перше, Z-рахунок придатний лише для крупних компаній, акції яких котируються на біржі. Тільки для таких компаній можна отримати об'єктивну ринкову оцінку власного (акціонерного) капіталу.

По-друге, показники звітності, які використовуються для розрахунку, можуть виявитися недостовірними. Як правило, компанії, у яких погіршується фінансове становище, намагаються прикрасити свою звітність для запобігання відтоку капіталу.

Таблиця 22.

Прогнозування можливості банкрутства з допомогою Z-рахунка Альтмана

Z – рахунок

Імовірність банкрутства

1,8 і менше

від 1,8 до 2,7

від 2,7 до 2,9

2,9 і вище

Дуже висока

Висока

Можлива

Дуже низька



По-третє, методика Альтмана була розрахована на фінансові коефіцієнти, які визначалися за даними балансу, звіту про прибутки і збитки та приміток до річної звітності компаній, складених на основі GААР- загальних принципів (стандартів) бухгалтерського обліку, прийнятих у США та деяких інших країнах. У зв'язку з прийняттям в Україні П(С)БО (національних Положень (стандартів) бухгалтерського обліку) - потрібно шукати відповідні показники для того, щоб проводити аналіз фінансових коефіцієнтів вітчизняних підприємств.

По-четверте, в зарубіжних країнах та в Україні існують різні критерії та процедури визнання підприємств банкрутами. Відповідно, використання Z-рахунку Альтмана для вітчизняних підприємств обмежується прогнозуванням негативних тенденцій платоспроможності і фінансового стану, а прогнозування банкрутства через законодавчу неврегульованість цього процесу залишається проблематичним.

Щоправда, в 1983 році Альтман запропонував нову модель, яка дозволяла виправити перший з перерахованих вище недоліків. За новою формулою можна було визначати імовірність банкрутства компаній, акції яких не були представлені на біржі:

Z = 0,717 х1 + 0,847х2 + 3,107 х3 + 0,42 х4 + 0,995 х5

де х4- облікова вартість акцій / зобов'язання.

Інші змінні ідентичні традиційній моделі.

Фірма характеризується доброю фінансовою ситуацією, якщо Z > 2,9; та поганою фінансовою ситуацією, якщо Z < 1,2. За умови 1,2 < Z < 2,9 фінансовий стан фірми вважається задовільним з середньою імовірністю банкрутства.

Пам'ятаючи про недоліки Z-рахунка, його все ж таки можна застосовувати для проведення перспективного фінансового аналізу, особливо для визначення фінансової стійкості підприємств і передбачення кризових явищ.

Починаючи з 1992 р., 5-факторна модель прогнозування банкрутства підприємства почала використовуватись і в Україні. Але проведений аналіз використання 2- і 5-факторних моделей показав обмеження їхнього використання через не адаптованість вагових коефіцієнтів та оцінки числового значення моделі Альтмана до умов України. З урахуванням зазначеного, Z-рахунок Альтмана все ж таки можна розрахувати для оцінки ймовірності банкрутства великих акціонерних товариств у промисловості України.

Величину фактора Х4 у 5-факторній моделі не можна визначити через відсутність ринкової вартості акцій більшості підприємств України, а багато підприємств не є акціонерними товариствами. І, хоч можна приблизно визначити курсову вартість акцій, як відношення суми дивідендів до середнього рівня позичкового відсотка, але ця оцінка буде мати велику похибку, пов'язану з обмеженням кількості факторів, які впливають на курс акцій. Крім того, величини факторів для підприємств США і України значно відрізняються, майже в 5,5 рази.

Основні особливості української економіки: інформаційна закритість підприємств, що веде до невизначеності при інвестуванні; потужний податковий прес, який спонукає підприємців викривляти дійсні результати своєї діяльності; відсутність ринку нерухомості, що не дає запрацювати механізму іпотеки, а отже, призводить до того, що ризик кредитора стає вищим, ніж внутрішній підприємницький ризик. До того ж, в Україні інші рівні місткості основних засобів й енерго- місткості виробництва, інша продуктивність праці.

Зазначені особливості української дійсності не дають змоги механічно використовувати моделі американського дослідника Е. Альтмана.

Безперспективними є спроби вирішити завдання шляхом заміни числових значень коефіцієнтів моделі. Відмінності умов України і США настільки значні, що моделі прогнозування банкрутства підприємств в Україні мають базуватись на іншому групуванні показників. Це важливо підкреслити, тому що просте перенесення американської практики в умови українського ринку не забезпечує всебічної оцінки фінансового стану підприємств і призводить до значних відхилень прогнозу від реальності та дезорієнтації. Для оцінювання ймовірності банкрутства підприємств, які не котирують свої акції, рекомендується модель бальної оцінки, яка використовується в західній практиці:

Z=0,8 х1+0,6 х2+1,0 х3+1,2 х4 + 1,1 х5 + 0,09 х6,

де х1 — короткотермінова дебіторська заборгованість, інші розрахунки та грошові кошти / короткотермінові зобов'язання;

х2 довготермінові зобов'язання / власний (акціонерний) капітал;

х3 прибуток до оподаткування / чистий дохід від реалізації продукції (нетто-дохід);

х4—прибуток до оподаткування / власний (акціонерний) капітал;

х5 — прибуток після оподаткування / власний (акціонерний) капітал;

х6 — чистий дохід від реалізації продукції (нетто-дохід) / довготермінові зобов'язання плюс власний (акціонерний) капітал мінус необоротні активи;

Для цієї моделі критерії оцінювання мають такий розподіл балів:

1,30—1,80 — низький рівень ризику підприємства на ринку і стійкий фінансовий стан;

0,80—1,3 — помірно низький рівень ризику і знижена стійкість фінансового стану;

0,50—0,80 — помірно високий рівень ризику і нестійкий фінансовий стан;

0,01—0,50 — високий рівень ризику з загрозою банкрутства.

Крім індексу Альтмана у зарубіжних країнах використовують показник діагностики платоспроможності Конана і Гольдера:

Z= 0,16х1 - 0,22 х2+ 0,87 х3 + 0,10 х4 - 0,24 х5,

де х1 = Дебіторська заборгованість + Кошти / Активи

х2 = Постійний капітал / Пасиви

х3 = Фінансові витрати / Виручка від реалізації

х4 = Витрати на персонал / Додана вартість

х5 = Валовий прибуток / Залучений капітал

Наведені рівняння були отримані методами кореляційного аналізу статистичної вибірки даних щодо 95 малих і середніх промислових підприємств. Наведемо вірогідність затримки платежів для різних значень Z (табл. 23].



Скачати 4,91 Mb.
залишити коментар
Сторінка7/19
Дата конвертації30.09.2011
Розмір4,91 Mb.
ТипДокументы, Освітні матеріали
Додати документ в свій блог або на сайт
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   ...   19
отлично
  2
Ваша оцінка:
Додайте кнопку на своєму сайті:
uadocs.exdat.com


База даних захищена авторським правом ©exdat 2000-2014
При копировании материала укажите ссылку
звернутися до адміністрації
Документи

Рейтинг@Mail.ru
наверх