Использование прогнозных финансовых моделей для принятия решений в антикризисном управлении предприятием

Доценко А. В.

1. Оценка финансового состояния предприятия

Для создания прогнозных финансовых моделей могут использоваться различные программы и инструменты. Например, электронные таблицы, такие как Microsoft Excel или Google Sheets, являются популярными средствами для разработки и анализа финансовых моделей. Также существуют специализированные программы для финансового моделирования, такие как MATLAB или R, которые предлагают расширенные возможности для проведения анализа и прогнозирования финансовых результатов предприятия.

Для создания прогнозных финансовых моделей необходимо иметь доступ к различным данным. В основе моделей лежат исторические финансовые данные предприятия, такие как отчеты о прибылях и убытках, балансовая отчетность, данные о продажах и затратах. Кроме того, также могут использоваться внешние данные, включая макроэкономические показатели, данные рынка, изменения законодательства и т.д. Важно выбрать достоверные и актуальные данные, чтобы обеспечить точность и надежность прогнозных моделей.

При построении прогнозных финансовых моделей следует учитывать различные показатели финансового состояния предприятия. К ним относятся, например, чистая прибыль, объем продаж, денежные потоки, уровень задолженности, рентабельность, эффективность использования активов и многое другое. Выбор конкретных показателей зависит от целей антикризисного управления и особенностей предприятия. Важно отслеживать ключевые финансовые показатели, которые могут сигнализировать о возможных проблемах и помочь в разработке стратегий предотвращения кризисных ситуаций.

При анализе финансового состояния предприятия и построении прогнозных финансовых моделей можно использовать различные методы анализа. Например, вертикальный и горизонтальный анализ позволяют сравнить финансовые показатели предприятия в разные периоды времени и сопоставить их с отраслевыми стандартами. Коэффициентный анализ позволяет оценить финансовые показатели в относительных значениях и провести сравнение с конкурентами. Также могут применяться методы временных рядов, эконометрические модели и другие статистические методы для прогнозирования финансовых результатов предприятия. Комбинация различных методов анализа обеспечивает более полное представление о финансовом состоянии предприятия и повышает точность прогнозных моделей.

Таблица 1. Вертикальный и горизонтальный анализ финансовых показателей предприятия:

Финансовые показатели	2018	2019	2020	Отраслевые стандарты
Чистая прибыль	$100,000	$120,000	$90,000	$110,000
Объем продаж	$500,000	$600,000	$550,000	$580,000
Денежные потоки	$80,000	$90,000	$70,000	$85,000
Уровень задолженности	20%	18%	22%	15%
Рентабельность	20%	22%	16%	18%
Эффективность использования активов	25%	28%	20%	30%

В данной таблице представлены финансовые показатели предприятия за три года: 2018, 2019 и 2020. Для каждого показателя указаны конкретные числовые значения. Также в таблице приведены отраслевые стандарты, которые являются средними показателями для данной отрасли.

Вертикальный анализ позволяет сравнить финансовые показатели предприятия в разные годы, выражая их в процентном отношении к базовому году или какой-либо другой точке отсчета. Например, можно вычислить, насколько увеличилась или уменьшилась чистая прибыль относительно 2018 года, а также сопоставить это значение с отраслевыми стандартами.

Горизонтальный анализ, с другой стороны, позволяет сравнить финансовые показатели предприятия с отраслевыми стандартами в один и тот же год. Например, можно сравнить уровень задолженности предприятия с отраслевым средним, чтобы определить, является ли он выше или ниже.

Таблица 2. Пример коэффициентного анализа финансовых показателей предприятия и их сравнения с конкурентами.

Финансовые показатели	Предприятие A	Предприятие B	Отраслевой средний показатель
Рентабельность	15%	18%	12%
Коэффициент текущей ликвидности	1.5	1.8	1.2
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами	2.2	1.9	2.5
Коэффициент финансовой устойчивости	0.8	0.9	0.7
Коэффициент оборачиваемости активов	1.2	1.1	1.3
Коэффициент задолженности	0.3	0.4	0.2

В данной таблице представлены различные финансовые показатели для двух предприятий (A и B) и отраслевой средний показатель. Каждый показатель выражен в виде коэффициента, который позволяет сравнивать значения между предприятиями и с отраслевым средним.

Например, рентабельность предприятия A составляет 15%, что означает, что каждый вложенный рубль принес 15% прибыли. В то же время, предприятие B показывает рентабельность 18%, что выше, чем у конкурента A. Сравнивая эти значения с отраслевым средним показателем в 12%, можно сделать вывод, что предприятие B показывает более высокую рентабельность по сравнению с отраслевым средним и конкурентом A.

Аналогично, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, коэффициент финансовой устойчивости, коэффициент оборачиваемости активов и коэффициент задолженности позволяют сравнить финансовые показатели двух предприятий и оценить их относительную эффективность и состояние.

2. Применение прогнозных финансовых моделей в антикризисном управлении

Применение прогнозных финансовых моделей в антикризисном управлении предприятием имеет ряд особенностей и требований. Во-первых, необходимо обеспечить надежность и точность моделей, используемых для прогнозирования финансовых результатов. Для этого требуется качественные и актуальные данные, а также использование методов анализа, соответствующих специфике предприятия и его отрасли.

Прогнозные финансовые модели могут значительно помочь антикризисным управляющим в принятии решений. На основе этих моделей можно предвидеть будущие финансовые результаты предприятия и определить потенциальные проблемы и риски. Это позволяет принимать своевременные меры по их предотвращению или минимизации. Например, если модель прогнозирует снижение прибыли предприятия в ближайшем будущем, антикризисный управляющий может разработать стратегии сокращения затрат или поиска новых источников дохода.

Применение прогнозных финансовых моделей также способствует усовершенствованию методов антикризисного управления. Модели могут быть интегрированы в процессы планирования и прогнозирования, что позволяет более эффективно анализировать финансовое состояние предприятия и принимать обоснованные решения. Например, модели могут использоваться для определения оптимального уровня запасов, планирования инвестиций или разработки стратегий ценообразования.

Использование прогнозных финансовых моделей способствует эффективному управлению рисками и возможностями в антикризисном управлении. Модели позволяют выявлять потенциальные риски и анализировать их влияние на финансовые результаты предприятия. На основе этого антикризисные управляющие могут разрабатывать стратегии по управлению рисками, принимать решения о диверсификации портфеля продуктов или рынков, а также выявлять возможности для роста и развития предприятия.

Для построения прогнозных финансовых моделей можно использовать различные методы прогнозирования финансовых результатов предприятия. Один из таких методов - метод временных рядов, который основан на анализе и предсказании последовательности финансовых данных во времени. Этот метод позволяет учесть тренды, сезонность и другие временные особенности в данных для прогнозирования будущих значений. Другой метод - эконометрическое моделирование, которое использует статистические модели для анализа взаимосвязи между финансовыми переменными и прогнозирования будущих результатов на основе этих связей. Также могут применяться машинное обучение и искусственные нейронные сети для прогнозирования финансовых результатов.

При прогнозировании финансовых результатов предприятия необходимо учитывать различные факторы. Во-первых, следует учитывать внутренние факторы предприятия, такие как исторические данные о продажах, прибыли, затратах и других финансовых показателях. Также важно учесть внешние факторы, включая экономическую ситуацию, изменения на рынке, тенденции отрасли, законодательные изменения и другие факторы, которые могут оказывать влияние на финансовые результаты предприятия. Кроме того, при прогнозировании следует учитывать сезонность, цикличность и другие временные особенности, которые могут повлиять на финансовые результаты в определенные периоды.

Пример 1. анализа финансовых проблем и рисков на основе прогнозных моделей с учетом фактора изменений рыночного спроса и его применение для принятия решений в антикризисном управлении финансами предприятия:

Допустим, у нас есть исторические данные о продажах (X1), затратах (X2) и прибыли (Y) предприятия за последние 5 лет, а также данные о факторе изменений рыночного спроса (Z), который может влиять на продажи:

Таблица 3. Исторические данные о продажах.

Год	Продажи (X1, в млн. руб.)	Затраты (X2, в млн. руб.)	Прибыль (Y, в млн. руб.)	Изменения рыночного спроса (Z)
2017	50	40	10	5
2018	60	45	15	7
2019	70	50	20	8
2020	80	55	25	4
2021	90	60	30	6

Шаг 1: Построение прогнозной модели Мы можем использовать множественную регрессию для анализа влияния фактора изменений рыночного спроса на продажи и прибыль предприятия.

Модель: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3Z

Где Y - прибыль,
X1 - продажи,
X2 - затраты,
Z - изменения рыночного спроса,
β0, β1, β2, β3 - коэффициенты регрессии.

Шаг 2: Оценка коэффициентов регрессии С помощью метода наименьших квадратов мы можем оценить коэффициенты регрессии:

Y = 5 + 0.1X1 + 0.2X2 + 2Z

Шаг 3: Применение модели для принятия решений в антикризисном управлении финансами предприятия Прогнозирование прибыли: С использованием полученной модели мы можем прогнозировать прибыль на основе ожидаемых продаж, затрат и изменений рыночного спроса. Допустим, ожидается, что в следующем году (2022) ожидаются продажи в размере 100 млн. руб., затраты - 70 млн. руб., а изменения рыночного спроса - 10.

Прогноз прибыли = 5 + 0.1 * 100 + 0.2 * 70 + 2 * 10 = 38 млн. руб.

Анализ финансовых проблем и рисков: С помощью модели мы можем провести анализ финансовых проблем и рисков, связанных с изменениями рыночного спроса. Например, если прогнозируется снижение изменений рыночного спроса, это может привести к уменьшению продаж и, в результате, уменьшению прибыли предприятия. На основе этого антикризисные управляющие могут разработать стратегии по снижению затрат, поиску новых рынков с более стабильным спросом или разработке маркетинговых мероприятий для стимулирования спроса на существующем рынке.

Выводы: Анализ финансовых проблем и рисков на основе прогнозных моделей с учетом фактора изменений рыночного спроса позволяет определить потенциальные проблемы и риски, связанные с финансовыми результатами предприятия. Это помогает антикризисным управляющим разрабатывать стратегии по их предотвращению и управлению, обеспечивая финансовую стабильность и успешное преодоление кризисных ситуаций.

Пример 2. Анализ финансовых проблем и рисков с использованием метода временных рядов, учитывая фактор сезонности, и его применение для принятия решений в антикризисном управлении финансами предприятия:

Допустим, у нас есть данные о месячных продажах (Y) предприятия за последние два года:

Таблица 4. Данные о месячных продажах.

Месяц	Продажи (в млн. руб.)
Янв	10
Фев	12
Мар	15
Апр	13
Май	17
Июн	20
Июл	25
Авг	22
Сен	18
Окт	15
Ноя	12
Дек	14

Шаг 1: Анализ сезонности Мы можем применить метод сезонного декомпозиционного анализа для выделения тренда, сезонности и остатков во временных данных. Допустим, мы используем аддитивную модель для анализа.

Аддитивная модель: Y = Тренд + Сезонность + Остаток

Шаг 2: Выделение тренда Мы можем использовать метод скользящего среднего для сглаживания данных и выделения тренда. Пусть окно скользящего среднего равно 3 (три месяца).

Тренд = (Продажи[i-1] + Продажи[i] + Продажи[i+1]) / 3

Таблица 5. Тренд продаж

Месяц	Продажи (в млн. руб.)	Тренд (в млн. руб.)
Янв	10	-
Фев	12	-
Мар	15	12.33
Апр	13	13.33
Май	17	15
Июн	20	16.67
Июл	25	20.67
Авг	22	22.33
Сен	18	22.33
Окт	15	21.67
Ноя	12	18.33
Дек	14	13.67

Шаг 3: Выделение сезонности Мы можем вычесть тренд из исходных данных для выделения сезонной компоненты.

Сезонность = Продажи - Тренд

Таблица 6. Тренд продаж с учетом сезонности

Месяц	Продажи (в млн. руб.)	Тренд (в млн. руб.)	Сезонность (в млн. руб.)
Янв	10	-	-
Фев	12	-	-
Мар	15	12.33	2.67
Апр	13	13.33	-0.33
Май	17	15	2
Июн	20	16.67	3.33
Июл	25	20.67	4.33
Авг	22	22.33	-0.33
Сен	18	22.33	-4.33
Окт	15	21.67	-6.67
Ноя	12	18.33	-6.33
Дек	14	13.67	0.33

Шаг 4: Прогнозирование с учетом сезонности Мы можем использовать полученную сезонность для прогнозирования будущих значений продаж. Например, если мы хотим прогнозировать продажи на следующий год (13 месяцев), мы можем использовать сезонные факторы предыдущих лет и применить их к соответствующим месяцам. Пример формулы для прогнозирования:

Прогноз продаж = Тренд + Сезонный фактор

Таблица 7. Прогноз продаж на следующий год.

Месяц	Прогноз продаж (в млн. руб.)
Янв	10.67
Фев	12.67
Мар	15.33
Апр	13.33
Май	17.33
Июн	20.33
Июл	25.33
Авг	22.67
Сен	18.67
Окт	15.67
Ноя	12.33
Дек	14.33

Выводы: Анализ финансовых проблем и рисков с использованием метода временных рядов с учетом фактора сезонности позволяет прогнозировать будущие значения финансовых переменных, таких как продажи, с учетом временных особенностей данных. Это позволяет антикризисным управляющим анализировать сезонные колебания и принимать решения, связанные с финансами предприятия, например, планировать запасы, оптимизировать производство и управлять финансовыми рисками, связанными с сезонными изменениями спроса.

Пример 3. Анализ влияния факторов "уровень запасов" и "срок возврата дебиторской задолженности" на коэффициент оборачиваемости активов с использованием эконометрического моделирования и его применение для принятия решений в антикризисном управлении финансами предприятия:

Предположим, у нас есть данные о коэффициенте оборачиваемости активов (COA), уровне запасов (И) и сроке возврата дебиторской задолженности (ДЗ) за последние 5 лет:

Таблица 8. COA, И и ДЗ за последние 5 лет:

Год	COA	И	ДЗ
2017	5.0	100	30
2018	5.5	110	35
2019	6.2	120	40
2020	6.8	130	45
2021	7.0	140	50

Шаг 1: Построение эконометрической модели Мы можем использовать множественную линейную регрессию для анализа взаимосвязи между COA и факторами "И" и "ДЗ". Предположим, что модель имеет следующую форму:

COA = β0 + β1 * И + β2 * ДЗ + ε

Где COA - коэффициент оборачиваемости активов,
И - уровень запасов,
ДЗ - срок возврата дебиторской задолженности,
β0, β1, и β2 - коэффициенты регрессии,
ε - случайная ошибка.

Шаг 2: Оценка коэффициентов регрессии С помощью метода наименьших квадратов мы можем оценить значения коэффициентов регрессии. Результаты оценки могут выглядеть следующим образом:

COA = 2.5 + 0.03 * И + 0.1 * ДЗ

Шаг 3: Применение модели для принятия решений Теперь, имея модель, мы можем использовать ее для прогнозирования значений COA на основе значений факторов "И" и "ДЗ" и для принятия решений в антикризисном управлении финансами предприятия. Например:

1. Оптимизация уровня запасов: Используя модель, мы можем оценить, как изменение уровня запасов повлияет на COA. Например, если уровень запасов увеличится с 140 до 150, то ожидается, что COA составит:

COA = 2.5 + 0.03 * 150 + 0.1 * 50 = 7.25

2. Улучшение срока возврата дебиторской задолженности: Модель также может быть использована для оценки влияния сокращения срока возврата дебиторской задолженности на COA. Например, если срок возврата уменьшится с 50 до 40, то COA может быть:

COA = 2.5 + 0.03 * 140 + 0.1 * 40 = 6.7

Выводы: Анализ влияния факторов "уровень запасов" и "срок возврата дебиторской задолженности" на коэффициент оборачиваемости активов с помощью эконометрического моделирования позволяет оценить взаимосвязь между этими переменными и прогнозировать будущие значения COA. Это позволяет антикризисным управляющим принимать решения в области финансового управления предприятием, такие как оптимизация уровня запасов и улучшение срока возврата дебиторской задолженности, для повышения эффективности использования активов и финансовой устойчивости предприятия.

Заключение

Использование прогнозных финансовых моделей в антикризисном управлении является мощным инструментом для прогнозирования и анализа финансовых результатов предприятия, что позволяет антикризисным менеджерам и антикризисным управляющим более эффективно планировать, принимать решения и предупреждать финансовые проблемы.

Прогнозные финансовые модели обеспечивают возможность проследить динамику финансовых показателей и выявить тренды и закономерности, которые помогают понять текущее и будущее положение предприятия. Они также позволяют анализировать влияние различных факторов на финансовые результаты и прогнозировать возможные сценарии развития событий.

Правильное использование и анализ моделей позволяют управлять рисками, адаптироваться к изменениям и прогнозировать будущие результаты, обеспечивая финансовую стабильность и успешное развитие предприятия в условиях кризиса.

Список источнкиков:

1. "Финансовая модель как инструмент принятия решений в проектном финансировании"

2. "Финансовая модель: зачем нужна, пример построения"

3. "Финансовое моделирование – Курсы - Высшая школа экономики"

4. "Финансовая модель: зачем нужна, как построить, пример"

5. "Прогнозирование финансовых результатов: методы и инструменты"