Прогназирование и планирование

Метод простого динамического анализа исходит из предпосылки, что прогнозируемый показатель (Y) изменяется прямо (обратно) пропорционально с течением времени. Поэтому для определения прогнозных значений показателя Y строится, например, следующая зависимость:

(1),

где t - порядковый номер периода.

Параметры уравнения регрессии (a, b) находятся, как правило, методом наименьших квадратов. Существуют также другие критерии адекватности ( функции потерь), например метод наименьших модулей или метод минимакса. Подставляя в формулу (1) нужное значение t, можно рассчитать требуемый прогноз.

Авторегрессионые зависимости

В основу этого метода заложена достаточно очевидная предпосылка о том, что экономические процессы имеют определенную специфику. Они отличаются, во-первых, взаимозависимостью и, во-вторых, определенной инерционностью. Последняя означает, что значение практически любого экономического показателя в момент времени t зависит определенным образом от состояния этого показателя в предыдущих периодах ( в данном случае мы абстрагируемся от влияния других факторов), т.е. значения прогнозируемого показателя в прошлых периодах должны рассматриваться как факторные признаки. Уравнение авторегрессионой зависимости в наиболее общей форме имеет вид:

(2),

где Yt - прогнозируемое значение показателя Y в момент времени t; 
Yt-i - значение показателя Y в момент времени (t-i); 
Ai - i-й коэффициент регрессии.

Достаточно точные прогнозные значения могут быть получены уже при k = 1. На практике также нередко используют модификацию уравнения (2), вводя в него в качестве фактора период времени t, то есть объединяя методы авторегрессии и простого динамического анализа. В этом случае уравнение регрессии будет иметь вид:

(3)

Коэффициенты регрессии данного уравнения могут быть найдены методом наименьших квадратов. Соответствующая система нормальных уравнений будет иметь вид:

(4)

где j - длина ряда динамики показателя Y, уменьшенная на единицу.

Для характеристики адекватности уравнения авторегрессионой зависимости можно использовать величину среднего относительного линейного отклонения:

(5),

где Y*i - расчетная величина показателя Y в момент времени i; 
Yi - фактическая величина показателя Y в момент времени i.

Если e < 0,15 , считается, что уравнение авторегрессии может использоваться при определении тренда временного ряда экономического показателя в прогнозных целях. Ввиду простоты расчета критерий e достаточно часто применяется при построении регрессионных моделей.

Многофакторный регрессионный анализ

Метод применяется для построения прогноза какого-либо показателя с учетом существующих связей между ним и другими показателями. Сначала в результате качественного анализа выделяется k факторов (X1, X2,..., Xk), влияющих, по мнению аналитика, на изменение прогнозируемого показателя Y, и строится чаще всего линейная регрессионная зависимость типа

(6),

где Ai - коэффициенты регрессии, i = 1,2,...,k.

Значения коэффициентов регрессии (A0, A1, A2,..., Ak) определяются в результате сложных математических вычислений, которые обычно проводятся с помощью стандартных статистических компьютерных программ.

Определяющее значение при использовании данного метода имеет нахождение правильного набора взаимосвязанных признаков, направления причинно-следственной связи между ними и вида этой связи, которая не всегда линейна. Влияние этих элементов на точность прогноза будет рассмотрено ниже.

Прогнозирование на основе пропорциональных зависимостей

Основой для разработки метода пропорциональных зависимостей показателей послужили две основные характеристики любой экономической системы - взаимосвязь и инерционность.

Одной из очевидных особенностей действующей коммерческой организации как системы является естественным образом согласованное взаимодействие ее отдельных элементов (как качественных, так и поддающихся количественному измерению). Это означает, что многие показатели, даже не будучи связанными между собой формализованными алгоритмами, тем не менее изменяются в динамике согласованно. Очевидно, что если некая система находится в состоянии равновесия, то отдельные ее элементы не могут действовать хаотично, по крайней мере вариабельность действий имеет определенные ограничения.

Вторая характеристика - инерционность - в приложении к деятельности компании также достаточно очевидна. Смысл ее состоит в том, что в стабильно работающей компании с устоявшимися технологическими процессами и коммерческими связями не может быть резких "всплесков" в отношении ключевых количественных характеристик. Так, если доля себестоимости продукции в общей выручке составила в отчетном периоде 70%, как правило, нет основания полагать, что в следующем периоде значение этого показателя существенно изменится.

Метод пропорциональных зависимостей показателей опирается на тезис о том, что можно идентифицировать некий показатель, являющийся наиболее важным с позиции характеристики деятельности компании, который благодаря такому свойству мог бы быть использован как базовый для определения прогнозных значений других показателей в том смысле, что они "привязываются" к базовому показателю с помощью простейших пропорциональных зависимостей. В качестве базового показателя чаще всего используется либо выручка от реализации, либо себестоимость реализованной (произведенной) продукции.

Последовательность процедур данного метода такова:

Идентифицируется базовый показатель B (например, выручка от реализации).

Определяются производные показатели, прогнозирование которых представляет интерес (в частности, к ним могут относиться показатели бухгалтерской отчетности в той или иной номенклатуре статей, поскольку именно отчетность представляет собой формализованную модель, дающую достаточно объективное представление об экономическом потенциале компании). Как правило, необходимость и целесообразность выделения того или иного производного показателя определяются его значимостью в отчетности.

Для каждого производного показателя P устанавливается вид его зависимости от базового показателя: P=f(B). Чаще всего выбирается линейный вид этой зависимости.

При разработке прогнозной отчетности прежде всего составляется прогнозный вариант отчета о прибылях и убытках, поскольку в этом случае рассчитывается прибыль, являющаяся одним из исходных показателей для разрабатываемого баланса.

При прогнозировании баланса рассчитывают прежде всего ожидаемые значения его активных статей. Что касается пассивных статей, то работа с ними завершается с помощью метода балансовой увязки показателей, а именно, чаще всего выявляется потребность во внешних источниках финансирования.

Собственно прогнозирование осуществляется в ходе имитационного моделирования, когда при расчетах варьируют темпами изменения базового показателя и независимых факторов, а его результатом является построение нескольких вариантов прогнозной отчетности. Выбор наилучшего из них и использование в дальнейшем в качестве ориентира делаются уже с помощью неформализованных критериев.

Балансовая модель прогноза экономического потенциала предприятия

Суть данного метода ясна уже из его названия. Баланс предприятия может быть описан различными балансовыми уравнениями, отражающими взаимосвязь между различными активами и пассивами предприятия. Простейшим из них является основное балансовое уравнение, которое имеет вид:

A = E + L

(7),

где А - активы, Е - собственный капитал, L - обязательства предприятия.

Левая часть уравнения отражает материальные и финансовые ресурсы предприятия, правая часть - источники их образования. Прогнозируемое изменение ресурсного потенциала должно сопровождаться: а) неизбежным соответствующим изменением источников средств; б) возможными изменениями в их соотношении. Поскольку модель (7) аддитивна, такая же взаимосвязь будет между показателями прироста:

(8)

На практике прогнозирование осуществляется путем использования более сложных балансовых уравнений и сочетания данного метода с другими методами прогнозирования.

Аналитические формы отчетности

Проведение анализа непосредственно по данным российской бухгалтерской отчетности - дело довольно трудоемкое, так как слишком большое количество расчетных показателей не позволяет выделить главные тенденции в финансовом состоянии организации. Еще более неэффективным представляется прогнозирование форм бухгалтерской отчетности в их типовой номенклатуре статей. В связи с этим возникает необходимость перед проведением анализа уплотнить исходные формы отчетности путем агрегирования однородных по составу балансовых статей для получения сравнительного аналитического баланса (баланса-нетто), а также аналитического отчета о прибылях и убытках.

Кроме того, российская отчетность не удовлетворяет требованию временной сопоставимости данных, так как структура отчетных форм неоднократно менялась. Данное требование к отчетности чрезвычайно важно, так как все рассчитанные по ее данным аналитические показатели будут бесполезны, если не будет возможно их сравнение в динамике. И, конечно же, в этом случае будет невозможно спрогнозировать финансовое состояние предприятия даже на ближайшую перспективу. В свете вышесказанного становится ясным, что анализ и прогнозирование, базирующиеся на российской бухгалтерской отчетности, становятся возможными только после приведения данных за разные годы к какому-то единому аналитическому виду. При этом преобразование исходных форм бухгалтерской отчетности в аналитические формы единого вида можно рассматривать как необходимый первый шаг предварительного этапа, предшествующего проведению анализа и прогнозирования финансового состояния предприятия.

 

4. Анализ плана социально-экономического развития г.о. Самары до 2025 года

 

Главной движущей силой экономического развития городского округа Самара является человеческий капитал. Основной целью деятельности, обеспечивающей устойчивое экономическое развитие городского округа Самара, является преобразование экономических форм хозяйственной деятельности, через реализацию креативного потенциала жителей, способного обеспечить существенно более высокий уровень производительности труда, преодолевающей дефицит трудовых ресурсов и обеспечивающей высокий уровень доходов населения, что позволит вывести конкурентоспособность экономики города на мировой уровень.

В качестве основного показателя, определяющего уровень экономического развития города, используется «производительность труда», рассчитанная как объем произведенной добавленной стоимости на одного работающего.

В 2010 году объём произведенной валовой добавленной стоимости составил 197,1 млрд. руб.

Средний уровень производительности труда с учетом малого бизнеса составил 408,3 тыс. руб. на 1 человека в год.

Рассчитывать на высокий уровень конкурентоспособности товаров и услуг и качественный рост внутреннего спроса позволит двукратный рост производительности труда к 2025 году.

Основной угрозой, отрицательно влияющей на объем произведенной добавленной стоимости, является прогнозируемое снижение численности трудоспособного населения в городском округе Самара, увеличивающее стоимость трудовых ресурсов в условиях их дефицита.

В экономике г.о. Самара наблюдается высокая дифференциация по уровню производительности труда между видами экономической деятельности. В сфере добычи, переработки и транспортировки нефти производительность труда многократно выше среднего значения по экономике города. В основных отраслях, обеспечивающих занятость населения (обрабатывающие производства, транспорт и связь, малый бизнес, социальная сфера) производительность труда ниже среднего уровня. Это требует разных подходов к видам экономической деятельности при разработке сценариев развития.

При разработке сценариев развития экономики городского округа виды экономической деятельности разделена на четыре группы.

1. Отрасли с высокой производительностью труда, имеющие высокую зависимость от ценовой конъюнктуры на сырье, а также ограничения в прогрессе технологий (по ОКВЭД: Подраздел СА Добыча топливно-энергетических полезных ископаемых; Подраздел DF Производство нефтепродуктов; Транспортирование по трубопроводам). Для данных отраслей существующий на 2010 год уровень производительности труда является оптимистическим на весь прогнозируемый период. На рисунке представлен фактический уровень производительности труда и прогноз соотношения производительности труда к среднему уровню с учетом численности занятых по данному виду деятельности.