WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Экономические 7(92) Бухгалтерский учет, статистика 139

науки 2012 Оценка инвестиционной привлекательности на основе прогнозирования денежных потоков организации © 2012 П.Н. Суркин Тюменский государственный университет E-mail: analiz Предложен алгоритм динамической оценки инвестиционной привлекательности организации с использованием информации о движении денежных потоков по текущей, инвестиционной и фи нансовой деятельности.

Ключевые слова: прогноз, методы прогнозирования, экстраполяция, динамический норматив, ран жирование, инвестиционная привлекательность.

Прогнозирование денежных потоков заклю- тической формуле - аналитическое выражение чается в изучении возможного положения орга- тренда. При этом для выхода за границы иссле низации в будущем, в разработке основных на- дуемого периода достаточно продолжить значе правлений стратегии по видам деятельности для ния независимой переменной времени. Предпо обеспечения необходимой устойчивости при осу- лагается, что размер уровня, характеризующего ществлении инвестиционных процессов. явление, формируется под воздействием множе К основным методам прогнозирования от- ства факторов, причем не представляется воз носятся: можным выделить отдельно их влияние. В свя метод экспертных оценок;

зи с этим ход развития показателя (у) связыва метод прогнозной экстраполяции;

ется не с какими-либо конкретными факторами, математические методы и модели. а с течением времени (t), т.е. y = f(t).

Методы экспертных оценок - это наиболее Для описания тенденции развития явления простые и достаточно популярные методы, ос- широко используются модели кривых роста, ко нованные на формировании прогнозов на инту- торые позволяют получить выровненные или те итивном уровне. В современной интерпретации оретические значения уровней динамического методы экспертного прогнозирования могут пре- ряда.

дусматривать многоступенчатый опрос экспер- Процедура разработки прогноза с использо тов по специальным схемам и обработку полу- ванием кривых роста состоит из следующих эта ченных результатов с помощью инструментария пов:

выбор одной или нескольких кривых, форма экономической статистики. Эти методы приме няются не только при прогнозировании показа- которых соответствует характеру изменения по телей денежных потоков, но и при их анализе и казателя временного ряда;

оценка параметров выбранных кривых;

контроле.

проверка адекватности выбранных кривых Метод прогнозной экстраполяции основан на продлении на перспективу тенденций, наблюдав- прогнозируемому процессу, оценка точности мо шихся в прошлом. Для экстраполяции характер- делей и окончательный выбор кривой роста;

расчет точечного и интервального прогно ны следующие допущения: развитие явления мо жет быть охарактеризовано трендом и общие ус- зов.

ловия, определяющие тренд, не претерпят суще- Распространенным приемом при выявлении ственных изменений в будущем. и анализе тенденции развития является сглажи Математические методы и модели, исполь- вание временного ряда. Суть различных при зуемые при прогнозировании, могут относиться емов сглаживания сводится к замене фактичес к самым различным разделам математики: к рег- ких уровней временного ряда расчетными уров рессионному анализу, анализу временных рядов, нями, которые в меньшей степени подвержены формированию и оцениванию экспертных мне- колебаниям. Это способствует более четкому про ний, имитационному моделированию, системам явлению тенденции развития.

одновременных уравнений, дискриминантному Методы сглаживания можно условно разде анализу и т. д. лить на два класса, опирающиеся на различные Ведущее место среди методов прогнозиро- методы:

методы механического сглаживания;

вания занимает прогнозная экстраполяция на ос методы аналитического выравнивания.

нове выравнивания рядов по какой-либо анали Экономические 7(92) Бухгалтерский учет, статистика 140 науки К методам механического сглаживания в Важнейшими характеристиками качества мо большей степени относят метод скользящей сред- дели, выбранной для прогнозирования, являют ней, расчет которой проходит в такой последо- ся показатели ее точности. Они описывают ве вательности: личины случайных ошибок, полученных при определяется количество временных про- использовании модели. Таким образом, чтобы межутков, включаемых в укрупненный интер- судить о качестве выбранной модели, необходи вал;

мо проанализировать систему показателей, ха рассчитывается средний уровень для каж- рактеризующих точность модели. По видам дея дого укрупненного интервала. Интервалы пос- тельности это:

денежный поток по текущей деятельности ледовательно, начиная с первого ряда, включа ют в себя следующие уровни ряда и исключают (тек);

денежный поток по инвестиционной дея предыдущие. Считается, что расчетный средний уровень относится к середине укрупненного ин- тельности (инв);

денежный поток по финансовой деятель тервала;

если количество промежутков времени, ности (фин).

включенных в укрупненный интервал, четное, Эффективность движения денежных пото то выполняется центрирование расчетных уров- ков будет характеризовать следующее соотноше ней ряда. Центрирование - определение средней ние темпов роста чистых денежных потоков арифметической простой из двух расположен- (ЧДП):

ных рядом значений расчетных средних уровней Т ТЕК Т ЧДП Т ФИН.

ЧДП ЧДП ряда;

ИНВ Можно предложить другое соотношение тем определяется по полученным средним (или пов роста, которое будет выражено соотношени центрированным) уровням ряда основная зако ем положительных денежных потоков (ПДП) и номерность (тренд).

отрицательных денежных потоков (ОДП):

Более точным способом отображения тен денции динамического ряда является аналити- ПДП ОДП ПДП ОДП ПДП ОДП Т ТЕК Т ИНВ Т ФИН Т ТЕК Т ИНВ Т ФИН.

ческое выравнивание, т.е. выравнивание с по Соблюдение представленных соотношений мощью аналитических формул.

ведет к повышению инвестиционной привлека Метод аналитического выравнивания осно тельности организации, формированию положи ван на выборе модели, в лучшей степени описы тельных тенденций развития. Подобное упоря вающей протекание процесса в динамике. При дочение (ранжирование) показателей называется выборе модели ее неизвестные коэффициенты эталонным рядом темпов роста (динамическим определяются методом наименьших квадратов.

нормативом). Такой подход позволяет применить Суть метода состоит в нахождении таких пара механизм ранговой корреляции.

метров, при которых сумма квадратов отклоне С точки зрения оценки инвестиционной при ний расчетных значений уровней от фактичес влекательности более надежная оценка будет по ких значений была бы минимальной.

лучена при использовании двойных темпов рос Коэффициенты в моделях определяются при та притоков и оттоков денежных средств:

помощи решения системы нормальных уравне ПДП ОДП ПДП ОДП ний (каждой модели соответствует своя система ТТ ТЕК ТТ ИНВ ТТ ФИН ТТ ТЕК нормальных уравнений), которые достаточно ПДП ОДП ТТ ИНВ ТТ ФИН.

полно описаны в экономической литературе.

Заключительным этапом применения моде- С использованием динамического нормати лей является экстраполяция тенденции на базе ва динамический анализ будет проводиться в та выбранного уравнения. Прогнозные значения кой последовательности:

исследуемого показателя вычисляют путем под- формирование эталонного ряда темпов ро становки в уравнение кривой значений времени ста показателей;

t, соответствующих периоду упреждения. Полу- формирование моделей для прогнозирова ченный таким образом прогноз называют точеч- ния денежных потоков, получение прогнозных ным, так как для каждого момента времени оп- оценок и их ранжирование на основе соотноше ределяется только одно значение прогнозируе- ний темпов роста;

мого показателя. статистическая обработка фактических ран На практике в дополнение к точечному про- гов показателей на основе расчета коэффициен гнозу желательно определить границы возмож- тов ранговой корреляции Спирмена.

ного изменения прогнозируемого показателя, т.е. Приведем зависимости, отражающие связь сформировать интервальный прогноз. денежных потоков со временем (t) для одного из Экономические 7(92) Бухгалтерский учет, статистика науки газодобывающих предприятий Тюменской обла- ОДП ПДП ТТ ФИН ТТ ИНВ.

сти (табл. 1).

Для расчета коэффициента ранговой корре На основе моделей получены прогнозные ляции Спирмена определим разность рангов меж данные по движению денежных потоков на сле ду эталонным и фактическим рядами темпов ро дующий расчетный год (табл. 2).

ста показателей (табл. 4).

Рассчитаем темпы роста показателей с уче Коэффициент Спирмена рассчитывается том прогнозной оценки (табл. 3).

по формуле (n - число наблюдений) Используя значения двойных темпов роста, составим фактическое соотношение денежных 6 d 2 6 потоков по видам деятельности: 0,66.

= p 1 6 ( 36 1 ) n( n 1 ) ОДП ОДП ПДП ПДП ТТ ИНВ ТТ ТЕК ТТ ТЕК ТТ ФИН Таблица 1. Прогнозные модели денежных потоков по видам деятельности Форма Денежный поток Уравнение связи зависимости Положительный денежный поток по текущей деятельности Линейная y = 389 560,54t + 6 860 772, Отрицательный денежный поток по текущей деятельности Линейная y = 270 462,14t + 5 305 322, Положительный денежный поток по инвестиционной Логарифмическая y = -187 939,90Ln(t) + 494 222, деятельности y = 234 431,19t 3 - 2 672 592,06t2 + Отрицательный денежный поток по инвестиционной Полином деятельности третьей степени + 8 444 970,60t - 4 644 299, y = 414 525,33t 3 - 5 149 002,29t2 + Положительный денежный поток по финансовой Полином деятельности третьей степени + 18 289 473,24t - 12 674 724, y = 348 954,28t 3 - 4 418 513,52t2 + Отрицательный денежный поток по финансовой Полином деятельности третьей степени + 15 881 821,06t - 10 714 648, Таблица 2. Прогнозные данные по движению денежных потоков, тыс. руб.

Денежные потоки 2010 г. 2011 г. Прогноз Положительный денежный поток по текущей деятельности 8 968 509 9 102 280 9 587 Отрицательный денежный поток по текущей деятельности -6 305 325 -7 267 142 -7 198 Положительный денежный поток по инвестиционной деятельности 391 811 1060 164 Отрицательный денежный поток по инвестиционной деятельности -516 954 -309 919 -923 Положительный денежный поток по финансовой деятельности 2 125 000 1 175 000 2 232 Отрицательный денежный поток по финансовой деятельности -1 859 408 -945 286 -1 942 Таблица 3. Темпы роста денежных потоков на прогнозный период, тыс. руб.

Двойные Темпы роста Денежные потоки темпы роста 2011/2010 Прогноз/ Положительный денежный поток по текущей деятельности 101,4916 105,3329 103, Отрицательный денежный поток по текущей деятельности 115,254 99,05622 106, Положительный денежный поток по инвестиционной деятельности 0,270539 15491,51 64, Отрицательный денежный поток по инвестиционной деятельности 59,95098 297,8743 133, Положительный денежный поток по финансовой деятельности 55,29412 190,0054 102, Отрицательный денежный поток по финансовой деятельности 50,83801 205,4599 102, Таблица 4. Данные для расчета коэффициента ранговой корреляции, тыс. руб.

Ранги Ранги Разность Квадрат Денежные потоки эталонного фактического рангов разности (d2) ряда ряда Положительный денежный поток по текущей деятельности 1 3 2 Отрицательный денежный поток по инвестиционной деятельности 2 1 -1 Положительный денежный поток по финансовой деятельности 3 4 1 Отрицательный денежный поток по текущей деятельности 4 2 -2 Положительный денежный поток по инвестиционной деятельности 5 6 1 Отрицательный денежный поток по финансовой деятельности 6 5 -1 Сумма Экономические 7(92) Бухгалтерский учет, статистика 142 науки Коэффициент Спирмена характеризует сред- работки, а также границы достижимой достовер нюю корреляционную связь между рангами эта- ности получаемых результатов. Стоит отметить, лонного и фактического рядов темпов роста де- что погрешность входной информации может су нежных потоков, что характеризует невысокую щественно повлиять на представление о тенден инвестиционную привлекательность организации. циях и закономерностях развития объекта.

Это обусловлено более быстрым ростом отрица тельных денежных потоков по текущей деятель- 1. Дуброва Т.А., Архипова М.Ю. Статистические методы прогнозирования в экономике : учеб. посо ности по сравнению с темпами роста положи бие. М., 2004.

тельных денежных потоков.

2. Лапыгин Ю.Н., Крылов В.Е., Чернявский А.П.

Отметим, что процесс оценки качества про Экономическое прогнозирование : учеб. пособие. М., 2009.

гноза следует начинать с проверки качества ис 3. Ме тоды математической статистики в ходной информации. Качество исходной инфор- обработке экономической информации : учебное мации, точность измерений задают пределы ис- пособие. / Т.Т. Цымбаленко [и др.];

под ред.

пользования математического аппарата для ее об- Т.Т. Цымбаленко. М.;

Ставрополь, 2007.

Поступила в редакцию 04.06.2012 г.




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.