Размещено на http://www.allbest.ru

МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ЮРИДИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Факультет Управления и права

Кафедра стратегического планирования, управления и прогнозирования

(менеджмента и маркетинга)

КУРСОВАЯ РАБОТА

По дисциплине: Финансовый Менеджмент

На тему: Прогнозирование денежных потоков на предприятии

(на примере ОАО «НК «РОСНЕФТЬ»)

Студента: Гололобова Алексея

Научный руководитель:

Анохин Сергей Александрович

Москва 2016

ВВЕДЕНИЕ

Политика влияет на экономические процессы, и, как было отмечено Президентом Российской Федерации В.В. Путиным в выступлении на пленарном заседании 18-го Петербургского Международного экономического форуме, что неумение поиска компромиссных решений, уклонение от принятия во внимание законных интересов партнёров, явное и откровенное давление только порождают беспорядок и нестабильность, вызывают новые риски при дальнейшем развитии всего экономического сообщества.

Анализируя глобальные экономические потрясения последнего времени, можно сказать, что явным выражением капитального кризиса модели развития, которая построена на стандартизации и доминировании, во всяком случае, на попытках доминирования отдельных экономических структур стал необъективный односторонний взгляд на среднесрочный и долгосрочный прогноз функционирования экономических систем. Акцентируя внимание на рассмотрении данного вопроса необходимо отметить, что серьёзным уроком является узкая направленность взглядов, не учитывающее понятия мира во всём его многообразии, не позволяющим адекватно оценить сложившуюся реальность, всю трудность складывающихся отношений.

Различные прогнозы и ориентиры, учитывающие существующее многообразие факторов играют исключительно важную роль не только в экономике в целом, но и в её отдельных субъектах, таких как финансовая система корпораций. Планирование и управление финансами охватывает всю сетевое устройство компании. Ежедневно финансовому менеджеру приходится предсказывать структуру денежных потоков в будущем на основе структуры текущих денежных потоков. В современных динамически развивающихся экономических условиях первоочередной задачей финансовых менеджеров является составление прогноза денежных потоков предприятия, как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. Это позволяет оценить ликвидность предприятия, планировать будущие доходы и расходы и вовремя предпринимать действия по предотвращению каких-либо возникающих проблем с финансами корпорации. Так же прогнозирование денежных потоков предприятия помогает инвесторам в принятии инвестиционных решений, поскольку зная будущие денежные потоки, существует возможность оценить наиболее безопасную с точки зрения сохранения финансов компанию.

Последнее время за рубежом всё больше экономистов, среди которых Timothy Jury(Cash Flow Analysis and Forecasting, 2012), Orpurt& Zang (Do Direct Cash Flow Disclosures Help Predict Future Operating Cash Flows and Earnings, 2009), Kenneth Hackel (Cash Flow and Security Analysis, 2013) и другие, уделяют внимание прогнозированию денежных потоков предприятия. Это связано преимущественно с тем, что некоторые крупные компании проводили махинации с бухгалтерской отчётностью, выдавая желаемое за действительное, при этом обманывая своих акционеров, например известный скандал, связанный с банкротством Enron в 2001 году.¹

Однако в России данному предмету пока уделяется мало внимания. Объясняется это двумя причинами. Во-первых, прогнозирование у многих по-прежнему ассоциируется с господствующей в течение долгих лет плановой экономикой. Во-вторых, не всем известен тот факт, что за последние 20 лет - благодаря появлению высокоскоростных компьютеров и созданию современных статистических пакетов - произошла настоящая революция в применение методов прогнозирования в бизнесе и конкретно прогнозирования денежных потоков.

денежный поток прогнозирование

1 Enron Corporation-- американская энергетическая компания. Журнал Fortune называл Энрон «самой инновационной компанией Америки». В конце 2001 года компания обанкротилась, ввиду того, что инвесторы и государство узнало об умышленной фальсификации финансового состояния при помощи бухгалтерского мошенничества, известного как «Дело Энрон».

Поэтому процент предприятий, использующих методы прогнозирования денежных потоков невелик, что, безусловно, сказывается на качестве работы организации в финансовой сфере и может привести к убыткам и снижению рентабельности предприятия.

Таким образом, потребность в прогнозировании денежных потоков как элемента финансового развития организации в современных условиях рынка определили актуальность работы.

Целью работы является выявление наиболее оптимального метода прогнозирования денежных потоков.

Для реализации данной цели в выпускной квалификационной работе поставлены следующие задачи:

1. Проанализировать теорию различных методов прогнозирования денежных потоков.

2. Исследовать проблему прогнозирования денежных потоков организации

3. Сформировать и обосновать на практическом примере прогноз организации денежных потоков предприятия, с применением различных методов прогнозирования денежных потоков на основе бухгалтерского баланса предприятия и отчета о прибылях и убытках за 2008-2014 гг.

4. Провести сравнительный анализ методов прогнозирования денежных потоков.

5. Показать взаимосвязь оценки компании и прогнозируемых денежных потоков методом Discounted Cash Flow (DCF)

Научной и методической основой исследовательской работы послужили работы российских и зарубежных ученых и специалистов по финансовому менеджменту и финансовому прогнозированию.

Объектом исследования является предприятие ОАО «НК «Роснефть». Предметом исследования являются методы прогнозирования денежных потоков предприятия.

Информационной базой проводимого исследования послужили данные российской и мировой топливно-энергетической статистики, материалы глобальной сети Интернет; данные нефтяной компании «Роснефть».

Работа состоит из введения, 2 глав, заключения, списка литературы приложений. Первая глава посвящена теоретическим аспектам методов прогнозирования денежных потоков предприятия. Во второй главе показано применение выявленных методов на примере нефтегазовой компании «Роснефть».

Глава 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕНЕЖНЫХ ПОТОКОВ ПРЕДПРИЯТИЯ

1.1 Сущность, понятие и принципы формирования денежных потоков

В первой главе будут рассмотрены основные понятия, затрагивающие денежные потоки предприятия и управление денежными потоками. Для реализации исследования будет предложена классификация методов прогнозирования денежных потоков предприятия, из которой в конце главы будут выбраны основные методы прогнозирования денежных потоков, которые будут проанализированы в следующих главах.

Теория и разработка денежных потоков корпораций появилась в пятидесятые годы XX века в США. Труды зарубежных экономистов можно найти как в оригинале, так и на русском языке. В них рассмотрены определение, оценка и анализ денежных потоков предприятия. За последние десять лет данные проблемы отражаются в работах российских экономистов. Но объём цельных исследований, посвящённых прогнозированию денежных потоков крайне мал. Среди известных ученых-экономистов, которые затрагивали тему денежных потоков, встречаются такие имена, как: Дж.К.Ван Хорн, Л.А. Бернст, К. Хитчинг, Д. Стоун, Т.В. Теплова, А.Д. Шеремет, В.П. Привалов и другие авторы.

Предприятие осуществляет финансовые операции путём создания при этом определённого движения денежных средств, в форме поступлений и расходов.

Указанный выше процесс движения финансовых ресурсов является непрерывным во времени.

Есть множество определений денежных потоков согласно многим учёным-экономистам и международным стандартам финансовой отчетности, поэтому будем использовать наиболее удобное из них понятие. Таким образом, денежные потоки организации - это приток и отток денежных средств за определённый промежуток времени.

В зависимости от видов деятельности денежные потоки обычно разделяют на три вида: денежные потоки от операционной, финансовой и инвестиционной деятельности.

В данной работе будут строиться прогнозы преимущественно для денежных потоков от операционной деятельности. Операционный денежный поток (OPF) включает в себя выручку, себестоимость производства, с учетом налогов, затратами на реализацию и администрирование, инвестициями в оборотный капитал.

Грамотное распределение денежных потоков в производстве играет важную роль во всех аспектах деятельности предприятия.

Правильное управление финансовыми потоками предприятия обеспечивает устойчивое бюджетное равновесие и обеспечивает наличие свободных денежных средств необходимых для нормального функционирования и развития. Для этого необходимо четкое соблюдение и прогнозирование в течение заданного периода времени доходной и расходной части бюджета (финансов) предприятия.

Учитывая данные факты можно сформулировать основные принципы рационального распределения финансовых потоков предприятия:

1. Организация финансовых потоков является важнейшей составляющей финансового благополучия необходимого для высоких показателей деятельности предприятия.

2. Финансовые потоки являются залогом стратегически правильного развития предприятия. Ухудшение или улучшение финансовой стабильности предприятия зависят от количества, объема и разносторонности потоков финансовых средств в бюджете конкретного предприятия в периоде определенного времени.

3. Правильно спланированные финансовые потоки обеспечивают устойчиво-стабильное развитие предприятия. Срыв в бюджетном процессе (поступление, перечисление денежных средств) играет неизменно негативную роль при формировании производственных запасов товарно-материальных средств, производительность труда, реализации продукции и т.д. Вместе с тем грамотно сформированы денежные потоки обеспечивают ускорение роста производства, внедрение новых технологий и общее развитие.

4. Наличие свободных финансовых потоков позволяют уйти от использования заемных денежных средств. Эффективное управление собственными ресурсами снижают подвластность развитие предприятия от кредитов (заемного капитала).

5. Финансовые потоки играют важную роль в ускорении оборота бюджета организации, что ведет к ускорению производства а также снижают накладные расходы в производственной деятельности организации. Что в свою очередь неизменно ведет к увеличению суммы прибыли, повышению инвестиционной привлекательности и увеличению ликвидности активов предприятия.

6. Правильная организация бюджета предприятия исключают риски кризиса неплатежеспособности.

7. Правильная организация финансовых потоков с целью высвобождения денежных средств позволяют предприятию получать дополнительную прибыль от их использования (осуществление финансового инвестирования).

Анализируя данные факты можно сделать вывод о наличии следующих принципов при управлении финансовыми потоками (Рис. 1):

- информативной достоверности;

- обеспечение эффективности;

- обеспечение ликвидности;

- обеспечение сбалансированности.



Рис. 1. Принципы управления денежными потоками ²

1. Принцип информативной достоверности подразумевает формирование базы данных по финансовым потокам и отчетности предприятия за определенный период времени. При этом должностные лица предприятия несут персональную ответственность за правдивость, достоверность сформированной и представленной информации.

2 Кузнецова И.Д. Управление денежными потоками предприятия. Иваново: ИГХТУ, 2008

2. Принцип обеспечения эффективности. У предприятий денежные потоки осуществляются неравномерно приходом и расходом денежных средств в рамках временных периодов, при этом формируется свободные денежные средства предприятия, которые в свою очередь приобретают характер непроизводительных активов (до востребования их использования в производстве), их стоимость уменьшается по разным причинам, в том числе инфляция. Эффективность процесса управления денежных потоков и их реализация определяется в назначении продуктивного использования путем финансовых инвестиций организации.

3. Принцип обеспечения ликвидности. Дефицит денежных средств предприятия влияет на его платежеспособность, который возникает в результате неравномерности видов денежных потоков. На весь заданный период финансово-хозяйственный деятельности возникает необходимость в обеспечении высокого уровня ликвидности в управлении денежных потоков.

При исследовании положительного и отрицательного результата денежных потоков по выбранным временным периодам происходит реализация принципа обеспечения ликвидности.

4. Принцип обеспечения сбалансированности. В организации управление денежными средствами имеет много видов и разновидностей. Для единых целей и задач управления необходимо гарантия согласованности денежных потоков по объемам, видам, временным интервалам и другим характеристикам. Реализация этого принципа связана с реструктуризацией денежных потоков при управленческом процессе организации. Факторы управления денежных потоков подразделяют на внешние и внутренние.

Определение промежутка времени, во время которого наблюдается самый высокий рост фирмы - одна из самых сложных задач прогнозирования.

Существует ряд факторов, которые влияют на сохранение высокого роста фирмы, среди них:

? Размер фирмы;

? Существующий темп роста фирмы;

? Конкурентоспособность фирмы.

Для финансового менеджера важно понимать, какие средства предприятие получит и отдаст в разрезе каждого дня, недели, месяца, года и нескольких лет. В зависимости от времени планируемого прогноза различают различные способы его получения.

Для среднесрочного и долгосрочного прогнозирования данная методика не подойдёт, поскольку большинство отделов корпорации обычно не могут назвать точные цифры платежей сроком более недели.

Для долгосрочных прогнозов, а именно на месяц, на год и несколько лет потребуется более сложные расчеты, которые будут рассмотрены в следующих

1.2 Методы прогнозирования денежных потоков предприятия

По подсчетам ученых в сфере бизнеса имеет место более 150 разных методов прогнозирования. Нужно отметить ,что находят свое применение только 15-20 методов. Существует много источников в которых представлены многообразие классификационных принципов способов прогнозирования.

По классификации к первому способу метода прогнозирования можно отнести оценку степени формализации. Она со всех сторон захватывает прогностические способы. Второе место присваивается общему принципу действия метода прогнозирования. К третьему есть возможность причислить средство получения информации по прогнозу.

Дадим определение методу экономического прогнозирования.

Они включают в себя множество приемов и способов мышления, которые необходимы для анализа ретроспективных данных, внешних и внутренних связей прогноза по предприятию. На основе их измерений в рамках рассматриваемого периода или процесса делаются выводы необходимой правдивости относительно будущего развития предприятия.

Из огромного количества способов и различных методик прогнозирования денежных потоков предприятия, выделим наиболее часто встречающуюся классификацию, методы из которой будут использованы в дальнейшем исследовании и построении прогнозных значений, представленных на Рис. 2.



Рис. 2. Классификация основных методов прогнозирования³

Наличие и эффективность использования финансовых ресурсов оказывает влияние на результаты хозяйственной деятельности предприятия, поэтому они являются неотъемлемой частью любой организации. Финансы имеют первостепенное значение в деятельности предприятий, поскольку они участвуют во всём жизненном цикле предприятия - от зарождения до банкротства.

По результатам о финансовой деятельности организации судят о её состоянии и эффективности её работы. Прогнозирование является одним из способов анализа эффективности работы и способствует исследованию производства с разных сторон. Построение финансовых показателей и параметров является одним из ключевых составляющих прогноза, но результаты прогнозов могут варьироваться в зависимости от экспертной оценки предполагаемых финансовых показателей и тенденций.

3 Громова Н.М., Громова Н.И. Основы экономического прогнозирования. М: АкадемияЕстествознания . 2006.

В отчете прогноза потоков денежных средств отражаются будущие сделки за определённый период, выраженные в поступлении и расходовании денежных средств.

Результат прогноза даёт возможность предсказать излишек или дефицит денежных средств еще до их появления и при необходимости провести корректировку поведения предприятия.

При возникновении непредвиденных обстоятельств в финансовом году, которые требуют неотлагательного изменения плановых показателей, отвечающих текущим обязательствам. Требуемые новые показатели-прогнозы рассчитываются в зависимости от финансового положения корпорации.

Контроль притока и оттока денежных средств осуществляется путём тщательного и точного отражения их появления и их движения. Методы прогноза включают в себя следующие процедуры:

1. Прогнозирование притока денежных средств за определённые промежутки времени;

2. Прогнозирование оттока денежных средств за определённые промежутки времени

3. Вычисление чистого денежного потока;

4. Нахождение необходимой потребности в финансировании.

1.3 Выбор методов прогнозирования денежных потоков

На сегодняшний день создано и продолжает создаваться огромное множество методов и моделей экономического прогнозирования, поэтому остановимся на основных из них, которые были бы самыми оптимальными для применения на предприятии. Для удобства понятийного аппарата в таблицу 2 вынесены причины отбора исследуемых методов из всех рассматриваемых экономического прогнозирования. Более подробно будут рассмотрены методики и алгоритмы, расчет которых производился для нефтегазовой компании « Роснефть».

Таблица 2.

Методы, которые не рассматриваются в работе

Название метода	Причины отбора
Метод экспертных оценок	Отсутствие выявленной проблемы, в которой эксперты могли бы помочь. Субъективность мнений
Метод нейронных сетей	Сложный расчет для применения в обычной фирме или корпорации
Метод средней взвешенной	Подходит для построения экспресс - прогнозов
Метод коэффициентов	Подходит для построения экспресс прогнозов на неделю, месяц, квартал или несколько лет
Метод экстраполяции	Подходит для определения тренда, популярный при экономическом прогнозировании
Метод скользящей средней	Подходит для экспресс прогнозов
Метод экспоненциального сглаживания	В итоге прогнозирует 3 значения для одной величины, поэтому можно найти среднее для точности
Метод построения множественной модели регрессии	Выявление факторов, влияющих на величину денежных потоков

Рассмотрим краткую характеристику методов, которые не были применены в данном исследовании:

1. Метод экспертных оценок.

Эксперты выявляют проблемы, по которым впоследствии принимаются решения или делают выбор. Метод экспертных оценок включается в одну из безграничных областей теории принятия решений. По классификации сложности проблемы, ее современности, нехватки необходимой информации, невозможности построения математической формы решения задачи возникает необходимость к привлечению специалистов, обладающих знаниями в данной области. По решению экспертов задач, аргументации, формирование количественной оценки, обработка последних формальных методов получили название метода экспертных оценок

2. Метод нейронных сетей

Для экспертов возможен способ применения средства технического прогнозирования или нейронных сетей для прогноза коньюктуры. Сами нейронные сети относятся к модели обработки элементов их взаимная связка и впоследствии как одно из средств запоминания информации.

Нейронные сети подразделяются на 2 класса: однослойные и многослойные Модель Хопфилда относится к однослойным .К многослойной сети подводятся входные ,выходные ,с которых снимается ответ и скрытые слои которые учувствуют в обработке. Список отдельных областей, где возникает необходимость в решении поставленных задач включает в себя экономику и бизнес: прогнозирование временных кодов (цен на сырьё, объемы продаж и т.д.), оценивается риски не возврата кредитов, банкротств, выявление достойных и недостойных компаний, оптимизация товарных и денежных потоков.

Для дальнейшего анализа проблемы прогнозирования денежных потоков понадобятся более подробное описание методов для понятия работы моделирующих аппаратов.

Метод средних взвешенных. Метод основан на определении прогноза данных с использованием среднего арифметического, взвешенного для данных предшествующих периодов. В этом случае наибольшим весом наделяются периоды более близкие к прогнозируемому и такие же периоды времени прошедших лет (учет сезонности)

Для расчета данного прогноза потребуется знание фактических показателей за последние несколько периодов. Тем периодам, которые по значению наиболее далеки от прогнозируемого присваиваются самые маленькие веса. После этого находится сумма всех значений прогнозируемого показателя за периоды и делится на сумму весов. Для удобства расчета легче использовать составленную в ходе исследования таблицу 3.

Таблица 3.

Расчет методом средних взвешенных

Метод коэффициентов. Данный метод широко используется в практике крупных публичных компаний западных стран, при публикации отчетности предприятий. Заключается он в том, что текущее значение показателей умножается на рассчитанный заранее коэффициент. Чтобы рассчитать нужный коэффициент и построить прогноз требуются значения промежуточных показателей, таких как, например коэффициенты оборачиваемости, которые позволяют в дальнейшем спрогнозировать будущую дебиторскую и кредиторскую задолженности. В представленных таблицах 4 и 5 указаны необходимые для вычисления формулы.

Таблица 4.

Формулы, используемые для расчета

Для применения данной методики так же понадобится знание формул коэффициентов оборачиваемости. (Табл.5)

Данный метод основан на выявлении будущих тенденций и трендов, на основе наблюдавшихся тенденций в прошлом. Для экстраполяции характерны следующие допущения: развитие явления может быть охарактеризовано трендом и общие условия, определяющие тренд, не претерпят существенных изменений в будущем.

Период упреждения - это такой отрезок времени, который располагается от периода с последними статистическими данными об объекте до прогнозируемого периода.

Часто при методе экстраполяции используются простые однофакторные функции, при которых прогнозируемое значение зависит от одного факторного признака.

Для экономического и научно-технического построения прогноза характерно использование одного главного фактора-аргумента - времени.

Известно, что на величину прогнозируемого показателя влияет не только время, но и многие другие факторы, но и они со временем изменяются. Поэтому величину времени можно рассматривать как интеграл суммы всех факторных признаков.

Одним из наиболее простых методов экономического прогнозирования является выявления тренда и его экстраполяция. Данная тенденция описывает процесс изменения исследуемой величины за определённый промежуток времени и исключает сезонные колебания. Для нахождения тренда аппроксимирую фактические уровни временного ряда выбранной математической функцией.

Для построения прогнозного значения в работе будут использоваться 2 вида функций: степенной полином и степенная функция. Это сделано потому, что степенной полином описывает любые изменения значений прогнозируемой величины от значений времени. Функцию степенного полинома, которая будет использоваться для дальнейшего построения прогноза:

Так же ля построения прогноза будет использоваться степенная функция, которую вы можете увидеть ниже.

Одним из способов подсчетов денежных потоков является метод скользящей средней. В основу расчета и интерпретации скользящих средних взято само определение скользящей средней это средняя стоимость какого-нибудь продукта за определенный период. Сам период расчета выбирается на усмотрение аналитика.

Скользящее среднее используется для наблюдения за скачками цены на сырье и материалы. Инвесторы быстро скупают ценные бумаги, если они в цене поднимаются выше среднего и продают если наоборот. На Рис. 3 взят за образец дневное скользящее среднее цен закрытия акций компании.

Рис. 3. Дневное скользящее среднее цен закрытий акций компании⁴

Достоинство такой системы с помощью скользящего среднего она позволяет играть в направлении текущего финансового положения организации.

Метод экспоненциального сглаживания. Данный метод основан на методе средней взвешенной и методе скользящей средней. От средневзвешенной он взял веса, а от скользящей средней- сглаживание значения, чтобы в прогнозируемом периоде не было выбросов. Он может использоваться как для построения краткосрочных прогнозов, так и для построения долгосрочных прогнозов величины. и может быть отработан до автоматизма чтобы скорректировать полученный прогноз..

При этом методе учитываются все предшествующие фактические данные - предыдущее учитывается с большим весом, предшествующее ему - с меньшим, самое ранее наблюдение влияет на результат с более маленьким статистическим весом.

4 Акелис С.Б. Технический анализ от А до Я. - М. -Евро, 366 с.

Сам алгоритм расчета основан на трех величинах для любого ряда i: фактическое значение Ai в данной точке ряда i, прогноз в точке ряда Fi заданное значение коэффициент сглаживания, равен W, является постоянным по всему ряду.

Метод построения множественной модели регрессии.

Стандартный вид регрессии - это функция, где на переменную оказывают влияние различные факторы.

Y = f(X1, X2, . . . , XM; в) + е, (1.5.)

где:

Y -- эндогенная переменная;

f(·) -- функциональная взаимосвязь;

M -- количество экзогенных переменных;

Xj -- j-ая экзогенная переменная, j = 1, M;

в -- вектор неизвестных параметров;

е -- случайная переменная.

В случае неизвестной функциональной взаимосвязи эндогенной и экзогенных переменных возникает также и задача подбора формы модели (линейная, квадратичная, логарифмическая и т.д.).

Для проверки построенной регрессии используется коэффициент детерминации, который характеризует степень связи зависимой переменной с факторами, влияющими на неё. В зависимости от значений данного показателя можно оценить силу связи факторов с зависимой переменной.

Таблица 5.

Зависимость значения коэффициента детерминации и силы связи

Далее слудует провести различные тесты для проверки качества модели: тесты на выявление проблемы гетероскедастичности (тест Уйта, Бройша-Пагана), проблемы мультиколлинеарности, ошибки спецификации и др.

Для построения прогноза с помощью модели регрессии будут использоваться прогнозируемы аналитиками данные оказывающих влияние факторов на прогнозируемый период или прогнозные значения, построенные с помощью Exel.

Выводы по главе 1

В данной главе были рассмотрены следующие методы прогнозирования денежных потоков предприятия:

? Метод экспертных оценок;

? Метод нейронных сетей;

? Метод средней взвешенной;

? Метод коэффициентов;

? Метод экстраполяции;

? Метод скользящей средней;

? Метод экспоненциального сглаживания;

? Метод построения множественной модели регрессии

Для дальнейшего исследования были выбраны все методы, кроме метода нейронных сетей и экспертных оценок, поскольку они требуют специфических знаний и могут быть проанализированы в следующих исследованиях.

Глава 2. АПРОБАЦИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕНЕЖНЫХ ПОТОКОВ НА ПРЕДПРИЯТИИ ОАО «НК «РОСНЕФТЬ»

2.1 Применение методов прогнозирования

По зарубежным оценкам, Россия вышла на третье место в мире по объёму привлечения прямых иностранных инвестиций, отмечу также роль Российского фонда прямых инвестиций в выстраивании стратегических альянсов с зарубежными инвесторами.»⁵

Приведём, в качестве примера актуальности данной проблемы, функционирование самой крупной российской и мировой открытой нефтегазовой компании ОАО «НК «Роснефть», которая является лидером российской нефтегазовой отрасли и находится в списке стратегических предприятий России. Главным акционером, которому принадлежит порядка 69,5% акций, является компания ОАО «РОСНЕФТЕГАЗ», чьи акции, в свою очередь, на 100 процентов принадлежат государству. Следующим, по величине, акционером является компания BP с 19,75%, оставшиеся 10,75% акций находятся в свободном обращении.

В постановлении Российского правительства от 1995 года декларировалось преобразование «Роснефть» в ОАО «НК «Роснефть». После преобразования, «НК «Роснефть» становиться одной из последний, со времен приватизации, последующей за распадом Советского Союза, вертикально интегрированных акционерных нефтегазовых компаний.

⁵ Портал президент России. Петербургский экономический форум. URL: http://www.kremlin.ru/news/21080 (дата обращения - 20.05.2014)

В условиях современной конъюнктуры рынка технологическое развитие является одним из важнейших факторов развития конкурентоспособной компании, данное высказывание актуально и для нефтяных компаний. Технологическое лидерство подкрепляется инновационной деятельность, заключающейся в использовании новейшего оборудовании, внедрении современных технологий, использование передового, позитивного опыта, а так же в улучшении качества управления и непрерывном повышении уровня компетенции специалистов, работающих в компании. Компания «Роснефть», проанализировав данные тенденции развития игроков нефтегазового сектора, осознала необходимость инноваций и инновационного пути развития, и пошла путём накопления научного потенциала, в тесном сотрудничестве с ВУЗами и отраслевыми НИИ, а так же различными предприятиями отрасли

В настоящий момент компания «Роснефть» является лидером российского рынка по добыче нефти, добывая более 20% нефти от всех объёмов добыче по России. В качестве поставщика нефти для рядового потребителя, с помощью автозаправочных станций, компания находится на втором месте.

Являясь стратегическим предприятием Российской Федерации, компания, по основным видам деятельности, разделяется на добычу нефти и газа, производство нефтегазовых продуктов и продажу произведённой продукции.

Важнейшей концепцией развития НК «Роснефть» является программа инновационного развития. Инновации затрагивают: производственную базу, технологии, точнее их создание и внедрение, для решения производственных задач, например увеличение коэффициента извлечения, при добыче нефти, увеличение использование попутного газа, увеличение глубины переработки нефти, эффективное разработка шельфовых месторождений, повышение энергоэффективности, минимизация затрат и обеспечение промышленной и экологической безопасности. При внедрении программы инновационного развития, руководством «Роснефть» была поставлена задача обеспечения достижения стратегических целей предприятий и ответов на глобальные вызовы, стоящие перед ней.

Рассмотрим в качестве примера применение метода средней взвешенной.

Прогноз будет строиться для трёх элементов денежных потоков, а именно: выручки налога и чистой прибыли. Для построения прогноза с помощью рассматриваемого метода следует выявить тенденции соотношения и изменения по кварталам для каждого из показателей.

Как видно на рис.6 самые высокие показатели выручки во втором и третьем кварталах, поэтому для них возьмём одинаковые веса. Нам необходимо спрогнозировать первый, поэтому для него возьмем самый большой вес.

Рис.7 показывает, что самая большая чистая прибыль наблюдается в 4 квартале, а самая маленькая во втором квартале. Первый и третий квартал характеризуется примерно одинаковыми весами.



На Рис.8 самые большие суммы по налогам наблюдаются во втором и третьем квартале, что взаимосвязано с динамикой выручки. Первый квартал характеризуется наименьшей долей уплаты налогов.

При использовании метода коэффициентов прогнозирование производится не с помощью расчёта среднего значения, а с помощью среднего с весами, где веса являются корректирующими параметрами. Веса высчитывается исходя из априорной оценки значимости различных периодов. В таблице ниже продемонстрировано использование данного метода для расчёта чистой прибыли, выручки и налога, для первого квартала 2014 года, с учётом взвешивания, исходя из удалённости данных по времени.

Для наглядности метода построим прогноз по трём разным показателям денежного потока. В расчете используем данные за последние 3 периода, которые предшествуют текущему значению, и один близкий по значению, чтобы учесть фактор сезонности. Наиболее точный прогноз получился для величины налога. Больше всего отклонение с фактическим значением получили для величины выручки. Отклонение величины чистой прибыли в пределах нормы. На таблице 6 указаны все расчетные показатели.

Таблица 6

Расчет прогноза методом средней взвешенной, млн. долл.

Выручка	1 кв 2013	2 кв 2013	3 кв 2013	4 кв 2013	1кв 2012	Итого
Вес	4	1	3	3	4	15
Поступления	25161,173	37 459,52	44 517,48	44 091,00	22 100,91	173330,08
Взвешенные значения январь	100644,69	37459,52	133552,44	132273	88403,62667	492333,28
Прогноз	32822,219
Факт	46 750
RE	30%
Налог	1 кв 2013	2 кв 2013	3 кв 2013	4 кв 2013	1кв 2012	Итого
Вес	4	1	3	3	4	15
Поступления	5 825,49	8 250,01	9 553,53	9 340,76	4 757,01	37 726,81
Взвешенные значения январь	23301,973	8250,0133	28660,59	28022,28	19028,05333	107262,91
Прогноз	7150,8607
Факт	6633
RE	8%
Чистая прибыль	1 кв 2013	2 кв 2013	3 кв 2013	4 кв 2013	1кв 2012	Итого
Вес	4	1	2	1	4	12
Поступления	3 129,65	987,45	4 629,03	17 799,70	3 309,23	29 855,06
Взвешенные значения январь	12518,613	987,45333	9258,06	17799,7	13236,90667	53800,73333
Прогноз	3586,7156
Факт	2904
RE	24%

Рассмотрим применение метода коэффициентов. При расчете методом коэффициентов были рассчитаны прогнозные значения для следующих показателей: выручка, себестоимость, зарплата, амортизация, дебиторская и кредиторская задолженности и материально-производственные запасы. Наиболее точный прогноз был построен для выручки и материально-производственных запасов. Наименее точный прогноз для себестоимости товара. Это можно объяснить тем, что для нефтяных компаний себестоимость варьируется от периода к периоду и на неё влияет множество факторов, например как открытие новых скважин или использование старых, поэтому величина себестоимости сложна для прогноза и планирования на предприятии в нефтегазовой области. Все рассчитанные показатели представлены в таблице 7.

Таблица 7.

Расчет прогноза методом коэффициентов, млн. долл.

Рассмотрим применение метода экстраполяции. Перед тем, чтобы построить прогноз методом экстраполяции, необходимо выявить зависимость или тренд значения во времени. Поскольку мы будем предсказывать выручку, то построим в Excel различные функции в виде тренда для выручки. Результат построения функций можно увидеть на Рис.9.

Самая лучшая зависимость была выявлена при построении полиномиальной и степенной функции, поэтому рассчитаем прогнозные значения выручки экстраполяцией этих двух математических функций. В таблице 8 можно увидеть насколько хорошо построенная модель описывает данные. Поскольку доверительный интервал достаточно большой, то данный метод не подходит для построения долгосрочных прогнозов.

Таблица 8.

Расчет прогнозного значения методом экстраполяции, млн. долл.

Как можно видеть на таблице 9, процент ошибки невелик при экстраполяции через полиномиальную функцию. Поэтому данная методика больше подходит для построения прогноза для нефтяной компании «Роснефть».

Таблица 9.

Процент отклонения от факта

Рассмотрим практику использования метода скользящей средней. Метод скользящего среднего широко используется биржевыми аналитиками для построения экспресс прогнозов, но он может быть полезен так же и финансовым менеджерам.

На таблице 10 приведён пример расчета методом скользящей средней для показателя выручки за 4 периода.

Таблица 10.

Пример расчета методом скользящей средней

Метод скользящего среднего предполагает выбор периода сглаживания. На рис.10 изображены линии тренда при высчитывании скользящего среднего по три и пять периодов.

Поскольку линия тренда, описывающая значения среднего по три периода выявляет наиболее точную тенденцию, то рассчитаем прогнозное значения выручки на первый квартал 2014 года данной методикой.



Как можно увидеть, процент ошибки достаточно мал для прогнозного значения на 1 период, но это не означает, что данная методика подходит для построения долгосрочных прогнозов.

Проанализируем и сделаем выводы при применении метода экспоненциального сглаживания. Для построения прогнозов метод экспоненциального сглаживания, в отличие от метода скользящей средней, требуются веса, которые учитывают все предыдущие учетные периоды - так называемый учет сезонности. Выбор значения весов является чисто субъективным и принимает значение от 0 до 1, поэтому возьмём два различных коэффициента - 0,7 и 0,3.Рассчитанное прогнозное значения для этих двух коэффициентов можно увидеть в таблице 12.

Таблица 12.

Прогнозирование величины выручки методом экспоненциального сглаживания, млн. долл.

Из таблицы становится понятно, что прогнозное значение при коэффициенте равным 0,7 получилось наиболее точным. Поэтому субъективный подход играет достаточно большую роль, что может сказаться на качестве прогноза. Для описания данных построим графики функций для этих двух коэффициентов. Данные графики представлены на рисунке 11. Можно заметить, что тренд для коэффициента равного 0,2 наиболее сглаживает значения выручки, а коэффициент, равный 0,7 представляет собой кривую с острыми углами, что наиболее точно описывает имеющиеся данные.

Применим практику построения множественной модели регрессии. Поскольку стандартная экономическая формула выручки представляет собой выражение цены проданного товара на количество проданного товара, то для того, чтобы выполнить построение уравнения множественной регрессии, где бы выражалась зависимость выручки от факторов, были использованы следующие параметры:

? Цена и количество нефти, где цена на нефть - это динамика цен на нефть марки Urals за кварталы, а количество - это количество проданных баррелей нефти за квартал; взято из ежеквартальной отчетности ОАО « НК Роснефть» с сайта компании;

? Цена и количество газа; где цена на газ - это динамика цен товарных фьючерсов на газ на Нью - Йоркской товарной бирже NYMEX, а количество газа, соответственно - количество проданных галлонов газа за квартал;

? Динамика курса доллара США в среднем по кварталам.

Перед построением модели регрессии следует оценить существующую зависимость факторов от заданной зависимой переменной. Для этого следует построить точечную диаграмму, которая изображена на рисунке. Для

построения была использованы данные по цене на нефть и выручке. Очевидно, что зависимость нелинейная, поскольку точки расположились в виде логарифмической, либо экспоненциальной функции.(Рис.12)

Теперь перейдём непосредственно к построению модели, используя один из известных статистических пакетов Stata. Для построения использовались данные поквартально с 2008 по 2013 год для выручки, цены на нефть(USD/барр.), цены на газ и количества реализованной нефти (барр.). Выборка равна 25 переменным, что для построения эффективной модели регрессии недостаточно, поскольку более точный анализ требует большего количества данных, но для демонстрации работы методики подойдёт.

Для построения модели использовались различные преобразования показателей, такие как логарифм, или возведение в степень, на Рис.12 представлены обобщенные данные о всех переменных.



Рис. 12. Обобщение данных обо всех переменных

На Рис.13 изображён первичный анализ с помощью МНК - оценок построенной, сделанный автоматически программой.

Рис. 13. Построение модели регрессии в Stata

Значение множественного коэффициента детерминации.

Показывает, что 98,1 % общей вариации результативного признака объясняется вариацией факторных признаков - логарифмом цены на нефть и газ и логарифмом количества реализованной нефти. Значит выбранные факторы существенно влияют на прибыль предприятий, что подтверждает правильность их включения в построенную модель.

Рассчитанный уровень значимости коэффициентов 0,05 подтверждает значимость

Проблемы мультиколлениарности нет, поскольку очень высокий.

Нет ошибки спецификации. Были протестированы гипотезы на наличие на гетероскедастичности (Link-test (Рис.9), Уайт тест) - проблемы гетероскедастичности не выявлено, следовательно, можно приступать к этапу прогнозирования.

Рис.14 Проверка гипотезы на наличие гетероскедастичности

Рассчитанные в Stata коэффициенты регрессии позволяют построить уравнение, выражающие зависимость выручки предприятия от цены на нефть и газ и количества реализованной нефти.

Проведя несколько тестов, в итоге получили данное множественное уравнение регрессии

После построения модели регрессии появляется задача прогнозирования, которая сводится к тому, чтобы решить данное уравнение с известными значениями факторов. Поскольку, если прогнозировать будущее, факторы, влияющие на зависимую переменную, так же неизвестны, то возьмём прогнозируемые аналитиками величины в прошлом.

Для прогноза можно использовать функции Excel типа «ПРЕДСКАЗ» и другие.

Таблица 12.

Расчет прогнозного значения по модели регрессии

На таблице 12 видно, что величина количества добываемой нефти сильно завышена, но это не сильно повлияло на точность прогнозного значения.

2.2 Сравнение существующих методик

Был проведён анализ существующих методик. Для анализа существующих методик необходимо оценить средний процент отклонения по каждому из методов, который можно увидеть в таблице 13.

Таблица 13.

Процент ошибки применённых методик

Метод	Отклонение
Метод средних взвешенных	20,7%
Метод коэффициентов	19%
Метод экстраполяции	2 %
Метод скользящей средней	6%
Метод экспоненциального сглаживания	15%
Метод построения множественной регрессии	20%

Из результатов приведённой таблицы можно сделать вывод, что большинство рассчитанных показателей (средний процент отклонения) различаются незначительно, в рамках статистической погрешности. Наиболее точные методы в рамках компании нефтяной компании «Роснефть» является метод экстраполяции. Этот метод удобен при построении экспресс-прогнозов и даёт достаточно точные результаты при краткосрочных периодах прогнозирования.

Важной особенностью методов, представленных выше, является наличие параметров для прогнозирования данных, которые существенно влияют на точность оценки прогнозируемых данных.

Тем не менее, несмотря на схожие результаты применения шести методик, для определённого набора данных, существенным образом отличается способы построения прогнозируемого значения. По данным способом методы можно разделить на две группы: с выбором параметра, исходя из экспертного знания, например предсказанной цены на нефть, и с автоматическим выбором параметр, исходя из статистических данных.

К первой категории можно отнести «Метод построения множественной регрессии» и «Метод средних взвешенных», ко второй относится «Метод коэффициентов». С учётом подобной классификации методов, радикально отличается сфера применимости групп методов для решения управленческих задач. Методы второй группы не вариативны и не могут служить построению системы предсказаний, исходя из различных значений параметров. Методы первой группы могут быть использованы для предсказывания значений, зависящих от параметра, что, соответственно, позволяет прийти к возможности выбора оптимальной управленческой стратегии при различных вариантов параметров. Рассмотрим более подробно методы первой категории, а так же параметры, влияющие на результативное значение характеристик и возможные управленческие решение, базирующиеся на данных знаниях.

a) Принятие решений в случае применения метода средних взвешенных

Расчёт показателей с использованием данного метода основывается на вычисление арифметического взвешенного, где веса выступают в качестве параметров для модели.

При применении метода, эксперт оценивает вес периодов, исходя из априорных знаний о значимости периода. В качестве примера можно привести взвешивание, при котором наибольший вес присваивается периодам, наименее отдалённым от оцениваемого.

При применении данного метода проблематично сопоставить параметры и результат, а так же создать набор действий для различных параметров.

б) Принятие решений в случае применения метода построения множественной регрессии

Управленческие решения, принятые на основе анализа данных метода построения множественной регрессии основываются на сопоставлении значащих переменных в регрессии и результата. В ходе применения данного метода, была выявлена зависимость прибыли от цены на газ и нефть, а так же на количество нефти.

Основным фактором в данной модели является цена и количество нефти.

Рассмотрим три возможных сценария: цена на нефть в 2014 упала и составила 95$ за баррель, останется прежней, на уровне 107$ за баррель или возрастёт и станет 125$ за баррель.

Будем считать количество нефти одинаковой для всех трёх случаев, а цену на газ равной прошлогодней.

в) Принятие решений при методе простого скользящего среднего

При анализе данного метода было выявлено два основных недостатка. Первый заключается в том, что вычисление прогнозируемого значения требует хранения большого объема информации. Второй говорит о том, что все периоды имеют одинаковый вес, что противоречит известному представлению о том, что более близкие периоды к прогнозируемому значению должны иметь больший вес.

При построение прогнозов данным методом фактическое значение всегда меньше прогнозного, если данные имеют тенденцию к монотонному возрастанию, и убывают, если фактическое значение получилось меньше. Вот почему этот метод не помогает построить точных прогнозов и подходит для данных с небольшими случайными отклонениями.

2.3 Рекомендации по улучшению методов

После проведения сравнительного анализа, составим рекомендации по улучшению рассмотренных методов прогнозирования денежных потоков предприятия.

1. Для обеспечения прогнозирования денежных потоков на эффективно-высоком уровне требуется применять методы , учитывающие влияние на данный процесс внешних факторов, к которым можно отнести действия других участников рынка или глобальные экономические события в стране и в мире.

Изучение влияния различных факторов на формирование денежных потоков помогает более качественно определить значение прогнозируемых показателей, заблаговременно оценивать необходимых действий и их последствий, что явно способствует повышению эффективности решений принимаемых руководством компаний. При этом необходимо, чтобы взаимосвязь анализируемых значений давала возможность сравнивать как планируемые, так и фактические показатели исследований. Выявление и установление правильных взаимосвязей анализируемых значений позволяет вовремя отслеживать появляющиеся несоответствия в планировании денежных потоков и фактической эффективности их организации. Наличие указанной информации позволит руководству компании принимать своевременные и эффективные меры по организации финансовых потоков и конкретных экономических ситуациях.

Для поднятия точности оценки прогнозирования денежных потоков на качественный новый уровень требуется применение методик, адекватно оценивающих влияние внешних факторов на движение денежных средств и позволяющих вписать данные внешние события , как одну из компонент в прогнозирующей модели. Изучение взаимосвязи между денежными потоками и осуществлением мероприятий и событий , позволяет рассчитать ожидаемые значения, связанных с ними показателей , и оценить целесообразность мероприятий и проследить взаимосвязь между показателями и событиями.

Критически важным является возможность установить данные взаимосвязи и для фактических и для прогнозируемых значений. Только в этом случае возможно гарантировать одно из важнейших условий анализа , которое заключается в сопоставлении фактических и прогнозных значений анализируемых показателей, что дает возможность своевременного выявления возникающих отклонений и принятия актуальных мер по регулированию денежных потоков предприятия.

2. Так же для обеспечения наиболее точных прогнозов один из вариантов внедрить комбинированную модель прогнозирования, где удобным в применении методам устанавливаются веса, чем точнее метод, тем больше вес. Так же можно совместить метод экспертных оценок и присвоить ему вес. Используя данный метод, где задействован со статистическими и математическими методами, есть вероятность достижения оптимального результата. Приведём пример данной методики.

Для этого используем все полученные значения по выручке и присваиваем наибольший вес 0, 6 величине выручки, спрогнозированной методом экстраполяции, вес 0,3 для метод экстраполяции и вес 0,1для множественной регрессии.

Выводы по главе 2

Для описания методов прогнозирования денежных потоков предприятия, рассмотренных в первой главе работы, на примере предприятия ОАО «НК «Роснефть» были построены прогнозы элементов денежных потоков на первый квартал 2014 года, с использованием данных отчетности компании в период 2008 - 2013 годов. Была предложена регрессионная модель зависимости выручки компании от рыночных цен на нефть, газ и запланированной реализации нефти.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенный анализ исследований в области эффективного менеджмента денежных потоков позволяет сделать следующие выводы:

1.Денежный поток - объединённый анализ объемов поступлений и выбытий денежных средств, участвующих в результате хозяйственной деятельности организации, за определенный период времени

Одна из важнейших составляющих для организации эффективной и прибыльной деятельности предприятия является денежный поток. Правильная организация денежных потоков необходима для формирования и получение прибыли любым предприятием.

2. В условиях рынка эффективное управление денежными потоками , а также их прогнозирование становятся наиболее актуальными задачами для управления предприятием поскольку в решении данных задач сосредоточены основные пути получения положительных финансовых результатов.

Профессиональное регулирование и анализ денежных потоков является важным фактором и эффективности управления бизнесом, и именно правильная организация денежных потоков позволяет избежать большинства финансовых рынков и обеспечить получение стабильной прибыли.