Введение

Процесс управления предприятием представляет собой непрерывную разработку управленческих решений и применение их на практике. От эффективности разработки этих решений в значительной степени зависит успех дела. И прежде чем начинать какое-либо дело, необходимо определить цель своих действий. В процессе производства руководителям предприятия очень часто приходится сталкиваться с критическими проблемами, и от того, на сколько оптимально принятое решение, будет зависеть конечный финансовый результат деятельности предприятия.

Потребность в решении возникает только при наличии проблемы, которая в общем, виде характеризуется двумя состояниями - заданным (желаемым) и фактическим (прогнозируемым), и именно прогнозирование будет отправной точкой в процессе принятия управленческого решения. Рассогласование между этими состояниями предопределяет необходимость выработки - управленческого решения и контроля за его реализацией.

Цель данной работы -- изложить в систематизированном виде методы

прогнозирования объема прибыли от инвестиционной деятельности, наиболее часто применяемые в экономической практике. Главное внимание в работе обращено на прикладное значение рассматриваемых методов, на экономическое истолкование и интерпретацию получаемых результатов, а не на объяснение математико-статистического аппарата, который подробно освещается в специальной литературе.

Чтобы прогнозирование было наиболее эффективным, цели должны быть конкретными и измеримыми. То есть для каждой цели должны существовать критерии, которые позволили бы оценить степень достижения цели. Без этих критериев не возможна реализация одной из основных функций управления - контроля. Исходя из этого, можно сделать вывод, что цель, степень достижения которой можно количественно измерить, будет всегда лучше цели, сформулированной лишь словесно (вербально).

Прогнозирование - это своего рода умение предвидеть, анализ ситуации и ожидаемого хода её и изменения в будущем. Так как каждое решение - это проекция в будущее, а будущее - содержит элемент неопределенности, то важно правильно определить степень рисков, с которыми сопряжена реализация принятых решений.

Расчеты выполнены с применением пакета прикладных программ обработки электронных таблиц MS Excel в среде Windows.

I. Теоретическая часть

1. Классификация методов прогнозирования прибыли

Самым простым способом прогнозирования является экстраполяция, т.е. распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее. Сложившиеся объективные тенденции изменения экономических показателей в известной степени предопределяют их величину в будущем. К тому же многие рыночные процессы обладают некоторой инерционностью. Особенно это проявляется в краткосрочном прогнозировании. В то же время прогноз на отдаленный период должен максимально принимать во внимание вероятность изменения условий, в которых будет функционировать рынок.

Методы прогнозирования объема прибыли можно разделить на три основные группы:

- методы экспертных оценок;

- методы анализа и прогнозирования временных рядов;

- казуальные (причинно-следственные) методы.

Методы экспертных оценок основываются на субъективной оценке текущего момента и перспектив развития. Эти методы целесообразно использовать для конъюнктурных оценок, особенно в случаях, когда невозможно получить непосредственную информацию о каком-либо явлении или процессе.

Вторая и третья группы методов основаны на анализе количественных показателей, но они существенно отличаются друг от друга.

Методы анализа и прогнозирования динамических рядов связаны с исследованием изолированных друг от друга показателей, каждый из которых состоит из двух элементов: из прогноза детерминированной компоненты и прогноза случайной компоненты. Разработка первого прогноза не представляет больших трудностей, если определена основная тенденция развития и возможна ее дальнейшая экстраполяция. Прогноз случайной компоненты сложнее, так как ее появление можно оценить лишь с некоторой вероятностью. В основе казуальных методов лежит попытка найти факторы, определяющие поведение прогнозируемого показателя. Поиск этих факторов приводит собственно к экономико-математическому моделированию - построению модели поведения экономического объекта, учитывающей развитие взаимосвязанных явлений и процессов. Следует отметить, что применение многофакторного прогнозирования требует решения сложной проблемы выбора факторов, которая не может быть решена чисто статистическим путем, а связана с необходимостью глубокого изучения экономического содержания рассматриваемого явления или процесса. И здесь важно подчеркнуть примат экономического анализа перед чисто статистическими методами изучения процесса.

Каждая из рассмотренных групп методов обладает определенными достоинствами и недостатками. Их применение более эффективно в краткосрочном прогнозировании, так как они в определенной мере упрощают реальные процессы и не выходят за рамки представлений сегодняшнего дня. Следует обеспечивать одновременное использование количественных и качественных методов прогнозирования.

Рассмотрим подробнее сущность некоторых методов прогнозирования объема прибыли, возможности их использования в маркетинговом анализе, а также необходимые исходные данные и временные ограничения.

2. Методы экспертных оценок

1) точечного прогноза;

2) интервального прогноза;

3) прогноза распределения вероятностей.

Точечный прогноз объема прибыли - это прогноз конкретной цифры. Он является наиболее простым из всех прогнозов, поскольку содержит наименьший объем информации. Как правило, заранее предполагается, что точечный прогноз может быть ошибочным, но методикой не предусмотрен расчет ошибки прогноза или вероятности точного прогноза. Поэтому на практике чаще применяются два других метода прогнозирования: интервальный и вероятностный.

Интервальный прогноз объема прибыли предусматривает установление границ, внутри которых будет находиться прогнозируемое значение показателя с заданным уровнем значимости. Примером является утверждение типа: “В предстоящем году объем прибыли составит от 11 до 12,4 млн. руб.”.

Прогноз распределения вероятностей связан с определением вероятности попадания фактического значения показателя в одну из нескольких групп с установленными интервалами. Примером может служить прогноз типа:

Хотя при составлении прогноза существует определенная вероятность, что фактический объем прибыли не попадет в указанный интервал, но прогнозисты верят, что она настолько мала, что может игнорироваться при планировании.

Интервалы, учитывающие низкий, средний и высокий уровень прибыли, иногда называют пессимистичными, наиболее вероятными и оптимистическими. Конечно, распределение вероятностей может быть представлено большим количеством групп, но наиболее часто используются три указанных группы интервалов.

Для выявления общего мнения экспертов необходимо получить данные о прогнозных значениях от каждого эксперта, а затем произвести расчеты, используя систему взвешивания индивидуальных значений по какому-либо критерию. Известны четыре метода взвешивания различных мнений:

1) использование равных весов, если эксперты, как полагают исследователи, имеют одинаковые компетентности;

2) использование весов, пропорциональных степени “важности” экспертов, соответствующей их компетентности, известности в ученом мире, опыту в конкретной области деятельности и т.п.;

3) использование весов, пропорциональных самооценкам экспертов. Имеются свидетельства наличия прямой связи между уровнем самооценки компетентности экспертов и точностью экспертных оценок;

4) использование весов, пропорциональных относительной точности последних прогнозов конкретного эксперта.

Выбор метода остается за исследователем и зависит от конкретной ситуации. Ни один из них не может быть рекомендован для использования в любой ситуации.

Избежать проблемы взвешивания индивидуальных прогнозов экспертов и искажающего влияния отмеченных нежелательных факторов позволяет Дельфи-метод. Его основу составляет работа по сближению точек зрения экспертов. Всех экспертов знакомят с оценками и обоснованиями других экспертов и предоставляют возможность изменить свою оценку.

3. Анализ временных рядов

Вторая группа методов прогнозирования основана на анализе временных рядов.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах прибыли могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени. Временные ряды, обычно служат для расчета четырех различных типов изменений в показателях: трендовых, сезонных, циклических и случайных.

Тренд - это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Выявление основной тенденции развития (тренда) называется выравниванием временного ряда, а методы выявления основной тенденции - методами выравнивания.

Один из наиболее простых приемов обнаружения общей тенденции развития явления - укрупнение интервала динамического ряда. Смысл этого приема заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим, уровни которого относятся к большим по продолжительности периодам времени.

Выявление основной тенденции может быть осуществлено также методом скользящей средней. Для определения скользящей средней формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно передвигаясь от начального уровня динамического ряда на одно значение. По сформированным укрупненным данным рассчитываем скользящие средние, которые относятся к середине укрупненного интервала.

Изучение основной тенденции развития методом скользящей средней является эмпирическим приемом предварительного анализа. Для того чтобы дать количественную модель изменений динамического ряда, используется метод аналитического выравнивания. В этом случае фактические уровни ряда заменяются теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени:

Наиболее часто могут использоваться следующие функции:

1) при равномерном развитии - линейная функция: ;

2) при росте с ускорением:

a) парабола второго порядка: ;

b) кубическая парабола: ;

3) при постоянных темпах роста прибыли - показательная функция: ;

4) при снижении с замедлением - гиперболическая функция: .

Однако аналитическое выравнивание содержит в себе ряд условностей: развитие явлений обусловлено не только тем, сколько времени прошло с отправного момента, а и тем, какие силы влияли на развитие, в каком направлении и с какой интенсивностью. Развитие явлений во времени выступает как внешнее выражение этих сил.

Оценки параметров находятся методом наименьших квадратов, сущность которого состоит в отыскании таких параметров, при которых сумма квадратов отклонений расчетных значений уровней, вычисленных по искомой формуле, от их фактических значений была бы минимальной.

Для сглаживания экономических временных рядов нецелесообразно использовать функции, содержащие большое количество параметров, так как полученные таким образом уравнения тренда (особенно при малом числе наблюдений) будут отражать случайные колебания, а не основную тенденцию развития явления.

Подбор вида функции, описывающей тренд, параметры которой определяются методом наименьших квадратов, производится в большинстве случаев эмпирически, путем построения ряда функций и сравнения их между собой по величине среднеквадратической ошибки.

Разность между фактическими значениями ряда динамики и его выровненными значениями характеризует случайные колебания (иногда их называют остаточные колебания или статистические помехи). В некоторых случаях последние сочетают тренд, циклические колебания и сезонные колебания.

4. Сезонные колебания

Сезонные колебания - повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний. Самые значительные сезонные колебания наблюдаются в определенные месяцы года. При анализе сезонных колебаний обычно рассчитывается индекс сезонности, который используется для прогнозирования исследуемого показателя.

В самой простой форме индекс сезонности рассчитывается как отношение среднего уровня за соответствующий месяц к общему среднему значению показателя за год (в процентах). Все другие известные методы расчета сезонности различаются по способу расчета выровненной средней. Чаще всего используются либо скользящая средняя, либо аналитическая модель проявления сезонных колебаний.

Большинство методов предполагает использование компьютера. Относительно простым методом расчета индекса сезонности является метод центрированной скользящей средней.

5. Циклические колебания

Объемы продаж большинства компаний показывают значительные колебания. Они растут и падают в зависимости от общей ситуации в бизнесе, уровня спроса на продукты, производимые компаниями, деятельности конкурентов и других факторов. Колебания, отражающие конъюнктурные циклы перехода от более или менее благоприятной рыночной ситуации к кризису, депрессии, оживлению и снова к благоприятной ситуации, называются циклическими колебаниями. Существуют различные классификации циклов, их последовательности и продолжительности. Например, выделяются двадцатилетние циклы, обусловленные сдвигами в воспроизводственной структуре сферы производства; циклы Джанглера (7 - 10 лет), проявляющиеся как итог взаимодействия денежно-кредитных факторов; циклы Катчина (3 - 5 лет), обусловленные динамикой оборачиваемости запасов; частные хозяйственные циклы (от 1 до 12 лет), обусловленные колебаниями инвестиционной активности.

Методика выявления цикличности заключается в следующем. Отбираются рыночные показатели, проявляющие наибольшие колебания, и строятся их динамические ряды за возможно более продолжительный срок. В каждом из них исключается тренд, а также сезонные колебания. Остаточные ряды, отражающие только конъюнктурные или чисто случайные колебания, стандартизируются, т.е. приводятся к одному знаменателю. Затем рассчитываются коэффициенты корреляции, характеризующие взаимосвязь показателей. Многомерные связи разбиваются на однородные кластерные группы. Нанесенные на график кластерные оценки должны показать последовательность изменения основных рыночных процессов и их движение по фазам конъюнктурных циклов.

6. Казуальные методы прогнозирования

Казуальные методы прогнозирования объема продаж включают азработку и использование прогнозных моделей, в которых изменения в уровне продаж являются результатом изменения одной и более переменных.

Казуальные методы прогнозирования требуют определения факторных признаков, оценки их изменений и установления зависимости между ними и объемом продаж.

Из всех казуальных методов прогнозирования рассмотрим только те, которые с наибольшим эффектом могут быть использованы для прогнозирования объема продаж. К таким методам относятся:

1) корреляционно-регрессионный анализ;

2) метод ведущих индикаторов;

3) метод обследования намерений потребителей и др.

К числу наиболее широко используемых казуальных методов относится корреляционно-регрессионный анализ. Техника этого анализа достаточно подробно рассмотрена во всех статистических справочниках и учебниках.

Рассмотрим лишь возможности этого метода применительно к прогнозированию объема продаж.

Может быть построена регрессионная модель, в которой в качестве факторных признаков могут быть выбраны такие переменные, как уровень доходов потребителей, цены на продукты конкурентов, расходы на рекламу и др.

Уравнение множественной регрессии имеет вид:

где Y - прогнозируемый (результативный) показатель; в данном случае - объем продаж;

- факторы (независимые переменные); в данном случае - уровень доходов потребителей, цены на продукты конкурентов и т.д.;

n - количество независимых переменных;

- свободный член уравнения регрессии;

- коэффициенты регрессии, измеряющие отклонение результативного признака от его средней величины при отклонении факторного признака на единицу его измерения.

Последовательность разработки регрессионной модели для прогнозирования объема продаж включает следующие этапы:

1) предварительный отбор независимых факторов, которые по убеждению исследователя определяют объем продаж. Эти факторы должны быть либо известны (например, при прогнозировании объема продаж цветных телевизоров (результативный показатель) в качестве факторного признака может выступать число цветных телевизоров, находящихся в эксплуатации в настоящее время); либо легко определяемы (например, соотношение цены на исследуемый продукт фирмы с ценами конкурентов);

2) сбор данных по независимым переменным. При этом строится временной ряд по каждому фактору либо собираются данные по некоторой совокупности (например, совокупности предприятий). Другими словами, необходимо, чтобы каждая независимая переменная была представлена 20 и более наблюдениями;

3) определение связи между каждой независимой переменной и результативным признаком. В принципе, связь между признаками должна быть линейной, в противном случае производят линеаризацию уравнения путем замены или преобразования величины факторного признака;

4) проведение регрессионного анализа, т.е. расчет уравнения и коэффициентов регрессии, и проверка их значимости;

5) повтор этапов 1 - 4 до тех пор, пока не будет получена удовлетворительная модель. В качестве критерия удовлетворительности модели может служить ее способность воспроизводить фактические данные с заданной степенью точности;

6) сравнение роли различных факторов в формировании моделируемого показателя. Для сравнения можно рассчитать частные коэффициенты эластичности, которые показывают, на сколько процентов в среднем изменится объем продаж при изменении фактора Xj на один процент при фиксированном положении других факторов. Коэффициент эластичности определяется по формуле:

где bj - коэффициент регрессии при j-м факторе.

Регрессионные модели могут использоваться при прогнозировании спроса на потребительские товары и средства производства.

Метод ведущих индикаторов чаще используется для прогнозирования изменений в бизнесе в целом, чем для прогнозирования объема прибыли отдельных филиалов.

Хотя нельзя отрицать, что уровень объема прибыли большинства компаний зависит от общей рыночной ситуации, сложившейся в регионах и стране в целом. Поэтому перед прогнозированием собственного объема прибыли филиалам часто бывает необходимо оценить общий уровень экономической активности в регионе.

Существенным обоснованием прогноза объема прибыли потребительского назначения могут служить данные обследований намерений потребителей.

Они знают о собственных перспективных покупках больше, чем кто-либо, поэтому многие компании проводят периодические обследования мнений потребителей о производимой продукции и вероятности ее покупки в будущем. Чаще всего эти обследования касаются товаров и услуг, приобретение которых планируется потенциальными покупателями заранее (как правило, это дорогие покупки типа автомобиля, квартиры или путешествия).

Конечно, нельзя недооценивать полезность такого рода обследований, но также нельзя не учитывать, что намерения потребителей относительно какого-то товара могут измениться, что скажется на отклонении фактических данных о потреблении от прогнозных.

Итак, при прогнозировании объема прибыли могут быть использованы все рассмотренные выше методы. Естественно, возникает вопрос об оптимальном методе прогнозирования в конкретной ситуации. Выбор метода связан, по крайней мере, с тремя ограничивающими условиями:

1) точность прогноза;

2) наличие необходимых исходных данных;

3) наличие времени для осуществления прогнозирования.

Если требуется прогноз с точностью 5%, то все методы прогнозирования, обеспечивающие точность 10%, могут не рассматриваться. Если нет необходимых для прогноза данных (например, данные временных рядов при прогнозировании объема продаж нового продукта), то исследователь вынужден прибегнуть к казуальным методам или экспертным оценкам. Подобная ситуация может возникнуть в связи со срочной потребностью в прогнозных данных. В этом случае исследователь должен руководствоваться временем, имеющимся в его распоряжении, осознавая, что срочность расчетов может сказаться на их точности.

Необходимо отметить, что мерой качества прогноза может служить коэффициент, характеризующий отношение числа подтвердившихся прогнозов к общему числу сделанных прогнозов. Очень важно осуществлять расчет этого коэффициента не по окончании прогнозируемого срока, а при составлении самого прогноза. Для этого можно использовать метод инверсной верификации путем ретроспективного прогнозирования. Это означает, что правильность прогнозной модели проверяется ее способностью воспроизводить фактические данные в прошлом. Других формальных критериев, знание которых позволило бы априорно заявить об аппроксимирующей способности прогнозной модели, не существует.

Прогнозирование объема прибыли - неотъемлемая часть процесса принятия решения; это систематическая проверка ресурсов компании, позволяющая более полно использовать ее преимущества и своевременно выявлять потенциальные угрозы.

Компания должна постоянно следить за динамикой объема прибыли и альтернативными возможностями развития рыночной ситуации с тем, чтобы наилучшим образом распределять имеющиеся ресурсы и выбирать наиболее целесообразные направления своей деятельности.

Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что при современных условиях функционирования рыночной экономики, невозможно успешно управлять коммерческим банком , без эффективного прогнозирования его деятельности. От того, на сколько прогнозирование будет точным и своевременным, а также соответствовать поставленным проблемам, будут зависеть, в конечном счете, прибыли, получаемые банком.

Что касается самих прогнозов, то они должны быть реалистичными, то есть их вероятность должна быть достаточно высока и соответствовать ресурсам банка.

Для улучшения качества прогноза необходимо улучшить качество информации, необходимой при его разработке. Эта информация, в первую очередь, должна обладать такими свойствами, как достоверность, полнота, своевременность и точность.

Так как прогнозирование является отдельной наукой, то целесообразно (по мере возможности) использование нескольких методов прогнозирования при решении какой-либо проблемы. Это повысит качество прогноза и позволит определить “подводные камни”, которые могут быть незамечены при использовании только одного метода. Также необходимо соотносить полученный прогноз с прецедентами в решении данной проблемы, если такие имели место при похожих условиях функционирования аналогичной организации (конкурента). И при определенной корректировке, в соответствии с этим прецедентом, принимать решения.

ІІ. Расчетная часть

Имеются следующие выборочные данные за отчетный период о деятельности филиалов одного из коммерческих банков с ценными бумагами (выборка 10%-ная механическая), млн. руб.:

Таблица 1

Задание 1

1) Построить статистический ряд распределения организаций по признаку объем вложений в ценные бумаги, образовав пять групп с равными интервалами.

2) Графическим методом и путем расчетов определить значения моды и медианы полученного ряда распределения.

3) Рассчитайте характеристики интервального ряда распределения: среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Сделать выводы по результатам выполнения задания.

Решение

1) Размер интервала = = = 600 млн. руб.

Статистический ряд распределения по цене товара

Таблица 2

2) Данные для расчета характеристик интервального ряда распределения

Таблица 3

Средняя арифметическая

() = = 2200 млн. руб.

Среднее квадратическое отклонение

()== = 601,6млн. руб.

Коэффициент вариации

= Ч 100 = 27,3 %

Мода

х_Mo + i_Mo = = 740,05млн. руб.

Медиана

х_Me + i_Me = = 1157млн. руб.

Выводы:

1) Наибольшее количество филиалов находится в интервалах по объему вложений в ценные бумаги от 1800-2400 млн.руб.

2) Средняя величина объема вложений составляет 2200млн. руб.

3) Значения объема вложений в ценные бумаги в среднем на один филиал отклоняются от их средней арифметической величины на 601,6 млн. руб.

4) Коэффициент вариации в рассматриваемом случае свидетельствует об однородности совокупности по данному признаку, так как его значение меньше показателя 33%.

5) Значение медианы показывает, что половина объема вложений в ценные бумаги в среднем на один филиал меньше уровня в 1157 млн. руб., объем вложений другой половины напротив больше данного значения.

Задание 2

По исходным данным таблицы 1:

1) Установить наличие и характер связи между объемом вложений в ценные бумаги и прибылью, образовав пять групп с равными интервалами по обоим признакам методом аналитической группировки.

2) Оценить силу и тесноту корреляционной связи между названными признаками, используя коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение.

Сделать выводы по результатам выполнения задания.

Решение

1)

Таблица 4 Ранжированные данные

Таблица 5 Аналитическая группировка

2) Коэффициент детерминации

(з²) =

д²_у=== 634163,53 млн. руб.

= = -155868982560млн. руб.

Эмпирический коэффициент детерминации

=

Эмпирическое корреляционное отношение:

Следовательно, объем вложений в ценные бумаги оказывает заметное влияние на прибыль в расчете на один филиал.

Выводы:

1) С ростом объема вложений уменьшается количество прибыли.

2) Т.к. эмпирический коэффициент детерминации (з²) равен 0,000004, следовательно, можно считать, что связь между признаками объем вложений и прибыли существует.

Задание 3

По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,954 определить:1) Ошибку выборки средней величины объема вложений в ценные бумаги и границы, в которых будет находиться средний объем вложений в ценные бумаги для генеральной совокупности филиалов коммерческого банка;

2) Ошибку выборки доли филиалов коммерческого банка с объемом вложений в ценные бумаги 2400 млн.руб. и более, а также границы, в которых будет находиться генеральная доля.

Решение

1) При случайном бесповторном отборе

м =

Задание 4

Определите:

1) Провести аналитическое выравнивание исходного ряда динамики с использованием линейного уровня регрессии и построить соответствующий график.

2) На основе построенного уравнения сделать прогноз прибыли от инвестирования в предприятие на два года вперед.

Сделать выводы.

III. Аналитическая часть

прогнозирование прибыль оборотный капитал детерминация

Теоретическая часть

Оборотными средствами (текущими активами) являются активы, которые могут быть в течение одного производственного цикла либо одного года превращены в денежные средства.

Оборотные активы включают в себя: материально-производственные запасы и затраты, готовую продукцию, дебиторскую задолженность, денежные средства. Находясь в постоянном движении, оборотные активы обеспечивают бесперебойный процесс производства. При этом происходит постоянная и закономерная смена форм стоимости: из денежной она превращается в товарную, затем в производственную и снова в товарную и денежную. Таким образом, возникает объективная необходимость авансирования средств для создания нормальных условий производственной деятельности до момента получения выручки от реализации продукции. Кругооборот оборотных (текущих) активов можно выpaзить следующей схемой (рис. 1):

Рис. 1. Кругооборот текущих активов

Оборотные активы составляют существенную долю всех активов предприятия. От умелого управления ими во многом зависит успешная предпринимательская деятельность хозяйствующего субъекта. Управление оборотными активами занимает особое место в работе финансового менеджера, поскольку является постоянным, ежедневным и непрерывным процессом.

Объектами управления оборотными (текущими) активами являются: степень их ликвидности, состав, структура, величина, источники покрытия и их структура.

К медленнореализуемым оборотным активам относятся запасы сырья, материалов, незавершенного производства, готовой продукции. При этом запасы готовой продукции являются более ликвидной частью медленнореализуемых активов. Определение величины оборотных средств, необходимых для образования запасов готовой продукции на складе, тесно связано с прогнозированием объемов реализации выпускаемой продукции. При достаточно глубокой проработке вопросов сбыта готовой продукции ее накопление на складе может быть минимальным.

K быстрореализуемым оборотным активам относятся дебиторская задолженность, поскольку она способна достаточно быстро трансформироваться в денежные средства. Дебиторская задолженность образуется во время реализации продукции и представляет собой денежные средства, которые покупатели должны предприятию. B наличные денежные средства она превращается через определенный срок. B составе оборотных активов учитывается дебиторская задолженность, срок погашения которой не превышает одного года. Она включает в себя: дебиторскую задолженность по основной деятельности, поскольку предприятия в основном продают готовую продукцию в кредит; дебиторскую задолженность по финансовым операциям; авансы служащим; средства на депозитах.

K абсолютно ликвидным активам относятся денежные средства в кассе и на счетах в банках. В составе оборотных средств учитываются денежные средства, предназначенные для текущих денежных платежей.

На состав, структуру, величину оборотных средств влияют: характер и сложность производства, длительность производственного цикла, стоимость сырья, условия его поставки, принятый порядок расчетов, отраслевая специфика, конъюнктура рынка. Так, в торговле большую долю в составе оборотных средств составляют товарные запасы, в строительных организациях - незавершенное производство, на транспорте - производственные запасы, y финансовых компаний значительна доля денежных средств.

Классификация оборотного капитала проводится по различным признакам:

1. По характеру источников формирования:

Ш Валовые оборотные активы (оборотные средства в целом) - общий объем оборотных активов, сформированных как за счет собственного, так и заемного капитала.

Ш Чистые оборотные активы (ЧОА) - часть оборотных активов, сформированных за счет собственного и долгосрочного заемного капитала.

ЧОА = ОА - ТП,

где ОА - валовые оборотные активы;

ТП - текущие пассивы (краткосрочные финансовые обязательства)

Ш Собственные оборотные средства - стоимость оборотных средств за вычетом суммы долгосрочного заемного капитала, инвестированного в оборотные активы и краткосрочных финансовых обязательств.

2. По виду оборотных активов:

Ш Запасы сырья, материалов и полуфабрикатов (характеризуют объем входящих материальных потоков оборотных активов в форме запасов), относятся к текущим активам за исключением тех, которые превышают текущие потребности.

Ш Запасы готовой продукции - характеризуют объем выходящих материальных потоков оборотных активов в форме запасов производственной продукции, предназначенной к реализации.

Ш Дебиторская задолженность и векселя к получению (за вычетом резервов по безнадежным долгам) - сумма задолженности в пользу предприятия, представленная финансовыми обязательствами по расчетам за товары, работы, услуги.

Ш Денежные активы - остатки денежных средств во всех формах и сумма краткосрочных финансовых вложений (спекулятивный остаток денежных средств).

Ш Денежные эквиваленты - вложения временно свободных денежных средств в краткосрочные и надежные инструменты с целью получения прибыли.

Ш Прочие виды активов - например, расходы будущих периодов (авансовые платежи за услуги и поставки, которые в противном случае требовали бы текущих денежных расходов).

При нормальной работе компании за счет имеющихся текущих активов покрываются текущие пассивы (краткосрочные обязательства). К текущим пассивам относят: кредиторскую задолженность; векселя к оплате; краткосрочные банковские и прочие ссуды; налоги и другие обязательные платежи; доля долгосрочной задолженности, подлежащая выплате в текущем периоде.

3. По характеру участия в операционном процессе:

Ш Оборотные активы, обслуживающие производственный цикл предприятия (они представляют собой совокупность оборотных активов предприятия в форме запасов сырья, материалов и полуфабрикатов, объема незавершенной продукции и запасов готовой продукции);

Ш Оборотные активы, обслуживающие финансовый (денежный) цикл предприятия (они представляют собой совокупность всех товарно- материальных запасов и суммы текущей дебиторской задолженности за вычетом суммы кредиторской задолженности).

4. По периоду функционирования оборотных активов выделяют следующие их виды:

Ш Постоянная часть оборотных активов. Она представляет собой неизменную часть их размера, которая не зависит от сезонных и других колебаний деятельности предприятия. Иными словами, она рассматривается как неснижаемый минимум оборотных активов, необходимый предприятию для осуществления операционной деятельности.

Ш Переменная часть оборотных активов. Она представляет собой варьирующую их часть, которая связана с сезонным возрастанием объема производства и реализации продукции. В составе этого вида оборотных активов выделяют обычно максимальную и среднюю их часть. Движение оборотных активов предприятия в процессе их кругооборота проходит четыре основных стадии, последовательно меняя свои формы.

Управление оборотными активами предприятия связано с конкретными особенностями формирования его операционного цикла. Операционный цикл представляет собой период полного оборота всей суммы оборотных активов, в процессе которого происходит смена отдельных их видов. Он характеризует промежуток времени между приобретением производственных запасов и получением денежных средств от реализации, произведенной из них продукции.

На первой стадии денежные активы (включая их эквиваленты в форме краткосрочных финансовых инвестиций) используются для приобретения сырья и материалов.

На второй стадии входящие запасы материальных оборотных активов в результате непосредственной производственной деятельности превращаются в запасы готовой продукции.

На третьей стадии запасы готовой продукции реализуются потребителям и до наступления их оплаты преобразуются в текущую дебиторскую задолженность.

На четвертой стадии инкассированная (т.е. оплаченная) текущая дебиторская задолженность вновь преобразуется в денежные активы (часть которых до их производственного востребования может храниться в форме высоколиквидных краткосрочных финансовых инвестиций).

Важнейшей характеристикой операционного цикла, существенно влияющей на объем, структуру и эффективность использования оборотных активов, является его продолжительность. Она включает период времени от момента расходования предприятием денежных средств на приобретение входящих запасов материальных оборотных активов до поступления денег от дебиторов за реализованную им продукцию.

Уровень расходов в сфере приложения капитала подвержен сезонным и циклическим колебаниям. Например, пик расходов строительных фирм приходится на весну и лето; торговых - на рождественские праздники. Поставщики строительных фирм и ремонтные компании ориентируются на колебания в уровнях спроса своих клиентов, следуя установившейся модели. Аналогичным образом все фирмы пополняют свои активы в период экономического подъема и, напротив, продают товарно-материальные запасы и сводят дебиторскую задолженность к минимуму в период спада. Поскольку величина оборотных средств крайне редко опускается до нуля, можно выдвинуть предположение о постоянной их величине, сохраняемой в любой момент.

Способ, которым фирма финансирует постоянную и переменную часть оборотных средств, определяется стратегией финансирования оборотных средств.

Метод согласования сроков существования активов и обязательств. Суть данного метода, отвечающего стратегии, представленной на рис. 2а, состоит в определенном согласовании сроков существования активов и обязательств по группам. Основной целью подобной стратегии является минимизация риска того, что фирма окажется не в состоянии рассчитаться по своим обязательствам при наступлении сроков платежа по ним. Например, предположим, что компания заняла на один год сумму средств для строительства и оборудования завода. Денежные поступления от этого проекта (прибыть плюс амортизация) практически никогда не бывают достаточными, чтобы выплатить кредит к концу первого года, поэтому он должен быть продлен (возобновлен).

Рис. 2

Если по какой-то причине кредитор откажется возобновить кредит, то у компании возникнут серьезные проблемы. Если вместо краткосрочного был взят долгосрочный кредит, то выплаты по нему сочетаются с поступлениями прибыли и амортизационных отчислений более благоприятным образом, а проблемы продления кредита не возникают.

В известной степени фирма может привести в точное соответствие сроки расчетов с дебиторами и кредиторами. Например, продажа товарно-материальных ценностей, ожидаемые сроки которой составляют 30 дней, может быть профинансирована 30-дневным банковским кредитом; покупка станка, эксплуатация которого ожидается в течение пяти лет, может быть профинансирована при помощи 5-летнего кредита; 20- летнее строительство может финансироваться при помощи ипотечного кредита и т. д. Однако существуют два фактора, мешающие точному согласованию сроков: 1) относительная непредсказуемость сроков службы активов; 2) использование в качестве частичного источника покрытия обыкновенных акций, не имеющих сроков погашения.

Агрессивная стратегия финансирования представлена на рис. 2б. В этом случае фирма финансирует весь объем основных и некоторую долю постоянной части оборотных средств путем долгосрочных кредитов, а оставшуюся долю постоянной части оборотных средств - при помощи краткосрочных кредитов. На рис. 2б использовано слово «относительно», поскольку существуют разные степени агрессии. Например, прерывистая линия может проходить ниже линии, показывающей уровень основных средств. В этом случае вся постоянная часть оборотных и некоторая доля основных средств финансируются путем краткосрочных кредитов (высоко-агрессивная политика). Проводя подобную политику, фирма может попасть в такую ситуацию, что будет вынуждена согласиться с повышением процентной ставки при возобновлении кредита в случае невозможности его возврата. Но, тем не менее, цена краткосрочного кредита в большинстве случаев ниже, чем долгосрочного, и порой фирмы жертвуют надежностью ради получения дополнительной прибыли.

Консервативная стратегия финансирования показана на рис. 2в. Прерывистая линия может находиться выше линии, показывающей уровень постоянной части оборотных средств. В этом случае при помощи долгосрочных обязательств и спонтанной краткосрочной задолженности (если такая возникает) происходит финансирование постоянной части оборотных и некоторой доли их переменной части. В данной ситуации фирма использует незначительный объем планового краткосрочного кредита только в моменты, когда потребность в средствах достигает пика. В период затишья резервные средства сохраняются в виде высоколиквидных ценных бумаг, которые в случае возникновения финансовых потребностей, превышающих обычный уровень, будут обращены в денежные средства (политика с минимальной долей риска).

Практическая часть

Для финансирования инвестиционного проекта стоимостью 250 млн. руб. ОАО привлекает такие источники, как:

амортизационные отчисления - 50 млн. руб.,

кредиты банка - 100 млн. руб.,

эмиссия обыкновенных акций - 75 млн. руб.,

эмиссия привилегированных акций - 25 млн. руб.

Цена капитала по каждому источнику соответственно составляет: 15%, 25%, 20%, 25%.

Предполагается, что срок окупаемости проекта составит 4 года.

Определите средневзвешенную цену капитала, экономически обоснуйте целесообразность реализации инвестиционного проекта и сделайте вывод.

Решение:

Средневзвешенная цену капитала нахожу по формуле:

WACC =?r_i*d_j

где: r_i - требуемая доходность (норма прибыли) по капиталу, полученному из i-ого источника (цена i-ого источника);

d_j - доля капитала (инвестиционных ресурсов), полученного из j-ого источника.

Структура финансирования инвестиционного проекта выглядит следующим образом:

ACC =?r_i*d_j

где: r_i - требуемая доходность (норма прибыли) по капиталу, полученному из i-ого источника (цена i-ого источника);

d_j - доля капитала (инвестиционных ресурсов), полученного из j-ого источника.

Структура финансирования инвестиционного проекта выглядит следующим образом:

WACC =15*0,2+25*0,4+20*0,3+25*0,1=21,5%

Ответ: поскольку доходность проекта выше, чем средневзвешенная цена капитала (проект окупается за 4 года, 25%>21,5%), то проект целесообразно реализовать, т.к. будет получен доход.

1. Постановка задачи

Обобщенную оценку эффективности деятельности хозяйствующих субъектов дают достигнутые ими финансовые результаты. Одним из направлений изучения финансовых результатов деятельности коммерческого банка является анализ кредиторской задолженности, полученной за несколько отчетных периодов, т.е. ее динамика.

По данным Российского статистического ежегодника за несколько периодов, представленных в табл. 1, проведем анализ динамики кредиторской задолженности, для чего рассчитаем следующие показатели:

· абсолютный прирост;

· темп роста;

· темп прироста;

· абсолютное значение 1 % прироста;

· средние за период уровень ряда, абсолютный прирост, темпы роста и прироста.

Таблица 1 Задолженность по кредитам в рублях, предоставленным кредитными организациями юридическим лицам, по Омской области (на начало года; млн. руб.)

2. Методика решения задачи

Расчет показателей анализа ряда динамики осуществим по формулам, представленным в табл. 2

Таблица 2 Формулы расчета показателей

Средний уровень в интервальном ряду динамики вычисляется по формуле:

Для определения абсолютной величины, стоящей за каждым процентом прироста кредиторской задолженности, рассчитывают показатель абсолютного значения 1% прироста (А%). Один из способов его расчета - расчет по формуле:

Числовые обозначения:

У₁ - уровень первого периода; у_i - уровень сравниваемого периода; у_i-1 - уровень предыдущего периода; у_n - уровень последнего периода; n - число уровней ряда динамики.

3. Технология выполнения компьютерных расчетов

Расчеты показателей анализа динамики кредиторской задолженности выполнены с применением пакета прикладных программ обработки электронных таблиц MS Excel в среде Windows.

Расположение на рабочем листе Excel исходных данных (табл. 1) и расчетных формул (1) - (11) представлено в табл. 3

Таблица 3 Таблица для расчета исходных данных

Таблица 4 Расчетная таблица для нахождения показателей динамики

Рис.1. Диаграмма динамики задолженности по кредитам

4. Анализ результатов статистических компьютерных расчетов

Результаты проведенных расчетов позволяют сделать следующие выводы.

Сумма кредиторской задолженности за 5 лет выросла на 199,1%, что в абсолютном выражении составляет 25452,6 млн. руб.

Наблюдается возрастающая динамика в течение всего периода. Она носит скачкообразный характер. Об этом говорят цепные абсолютные приросты (с 2004 года возрастает, причем скачкообразно, а в 2007г. убывает) и цепные темпы роста (в 2004г. 140,8%, а в 2005г. 137,9%, в 2006г. опять возрастает - 149,1%, а в 2007г. убывает - 117,5%) и прироста (в 2004г. 40,8%, в 2005г. меньше - 37,9%, в 2006г. возрастает, а в 2007г. снова убывает). Возрастающую кредиторскую задолженность подтверждает и графическое изображение динамики задолженности (см.рис.1).

В течение анализируемого пятилетнего периода средний размер задолженности по кредитам составил 22574,6 млн. руб., в среднем за год она увеличивалась на 6363,1 млн. руб. ( или на 35,8% (.

Ускоренный рост задолженности по кредитам можно увидеть и по увеличивающемуся абсолютному значению 1% прироста. В 2004г. - 106,1млн руб., в 2005г. Увеличилось на 43,2 млн. руб. и составило уже 149,3 млн. руб., в 2006г. 205,8 млн. руб., а к 2007 году составило 307,0 млн. руб.

Заключение

Рассмотрев основные методы статистических расчетов, становится отчетливо видно, что такая наука, как статистика оказывает незаменимую помощь в решении государственных, экономических, социологических вопросов и во многом способствует развитию данных наук и сфер деятельности. Учитывая тот факт, что влияние статистики распространяется на управленческую и экономическую деятельность предприятий и фирм, можно заключить, что эта наука очень важна для функционирования, роста и успешности предприятий.

В банковской деятельности применение статистических данных и проведение статистического наблюдения, с последующим анализом полученной информации, - неотъемлемая часть деятельности любого предприятия. Это обосновывается тем, что банк должен непрестанно следить за изменением спроса на кредиты, быть в курсе экономических и финансовых изменений (как на мировом и государственном уровнях, так и на уровне отдельно взятых социальных групп) и т.д. Для этого необходимо постоянно проводить исследования банковского рынка, осуществлять сбор разнообразных данных о населении (их возможностях и потребностях), а также способствовать предприятиям найти оптимальные для них решения, встающих перед ними задач. Правильно проведённый сбор, анализ данных и статистические расчёты позволяют обеспечить заинтересованные структуры и общественность информацией о развитии экономики, о направлении её развития, показать эффективность использования ресурсов, учесть занятость населения и его трудоспособность, определить темпы роста цен и влияние торговли на сам рынок или отдельно взятую сферу.

Список использованной литературы

1. Громыко Г.Л. Теория статистики: Практикум. - М.: ИНФРА-М, 2003.

2. Громыко Г.Л. Теория статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2005.

3. Гусаров В.М. Теория статистики: Учебное пособие для вузов. - М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998.

4. Леонтьев В.Е., Радковска Н.П. Финансы. Деньги. Кредит и банки. - С-Пб., 2002.

5. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник/Под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. - М.: Финансы и статистика, 2005.

6. Российский статистический ежегодник. 2007 (электронная версия)

7. Теймурова Т.Ю., Клизогуб Л.М. Финансовая статистика: Учебное пособие/Под ред. Т.Ю. Теймуровой. - Калуга: Эйдос, 2003.

Размещено на Allbest.ru