Курсовая работа: Прогнозне моделювання фінансових показників відповідно до стратегії розвитку підприємства

Найпростішим є метод рухомого середнього, який можна застосовувати тоді, коли не потрібен дуже точний прогноз. В разі його використання прогноз будь-якого періоду являє собою середній показник декількох результатів спостережень часового ряду. У загальному вигляді формула рухомого середнього виглядає так;

, (1.1)

де - прогноз для часового періоду t+1;

,- фактичні значення показника:

N - кількість періодів у часовому ряді.

Розрахунки з допомогою цього методу достатньо точно відображають зміни основних показників попереднього періоду. Іноді вони навіть ефективніші, ніж методи, основані на довгострокових спостереженнях.

Дещо складнішим, ніж рухоме середнє, є метод експоненційного згладжування, який забезпечує досить швидке реагування прогнозу на всі події, що відбуваються протягом періоду, який охоплюється часовим рядом. Основна ідея цього методу полягає в тому, що кожен новий прогноз отримується шляхом зсування попереднього прогнозу в напрямку, який би давав кращі результати порівняно зі старим прогнозом. Базове рівняння має такий вигляд:

, (1.2)

де - прогноз для часового періоду t+1;

- фактичне значення показника у момент часу t;

- прогноз, зроблений у момент часу t;

- константа згладжування (0 < < І)

Константа згладжування є самокоригованою величиною.

Наведені методи рухомого середнього і експоненційного згладжування належать до і прийомів трендового аналізу. Тренд - це тривала тенденція зміни економічних показників у часі. Під час розробки моделей прогнозування тренд с основною складовою прогнозованого часового ряду, на який вже накладаються інші складові.

Аналіз доводить, що жоден з існуючих методів не може дати достатньої точності прогнозу на 20-25 років. Метод екстраполяції не дає точних результатів на тривалий термін, тому що він базується на даних минулого і теперішнього часу, і похибка поступово збільшується в міру віддаленості прогнозу. Тому екстраполяція дає позитивні результати максимум на 5-7 років.

Для стратегічного аналізу корисними с також методи прогнозування з допомогою регресійного аналізу.

Регресійний аналіз - це математичний метод прогнозування, результатом якого є рівняння 3 однією або більшою кількістю незалежних змінних, яке використовується для визначення залежної зміїної. Зміст регресійного аналізу полягає у дослідженні гою, 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. Регресійний аналіз є відносно дорогим, але комплексним і надійним прийомом.

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 спостерігаються, і відповідними оцінками (розрахунковими величинами), розрахованими згідно з підібраним рівнянням зв'язку.

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

, (1.3)

де - показник обсягу реалізації;

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

, .- значення продуктивності праці і рівня оплати праці відповідно:

- вільний член рівняння, який самостійного економічного значення не мас.

Найскладнішими серед методів кількісного прогнозування є комплексні методи фонометричного моделювання. Переважно, 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. Насправді дуже обмежена кількість компаній може застосовувати власні економетричні моделі. Інші компанії зазвичай користуються сервісними послугами консультаційних центрів або фірм, що спеціалізуються в галузі економетричного моделювання. Описаний метод є найточнішим і дуже дорогим, тому використовується лише великими компаніями.

На жаль, навіть складні економетричні моделі не можуть забезпечити стовідсоткову точність прогнозів. Кількісні прогнози - це не передбачення, які обов'язково мають справдитися, 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.

Це застереження потрібно враховувати навіть тоді, коли прогноз викликає повну довіру, оскільки ґрунтується на достовірних джерелах і підготовлений компетентними фахівцями. Справа у тому, що різні тенденції можуть мати взаємний вплив, або інакше кажучи, можуть бути тенденції, "приховані" в інших тенденціях. Отже, прогнози повинні завжди ретельно перевірятися.

1.3 Стратегічний аналіз показників фінансової звітності, їх значення в управлінні підприємством

У зарубіжних країнах менеджери і аналітики багатьох компаній складають не тільки фінансову звітність за минулий рік, але й проектовані фінансові звіти на наступний рік (або декілька років). Ці документи призначені як для внутрішнього планування, так і для подання зовнішнім користувачам (наприклад, кредитним установам для отримання позик).