Прогноз деловой среды на предприятии

Второй этап. Определение и группировка сфер влияния.
Для осуществления второго этапа необходимо выделить критические точки среды бизнеса и оценить их влияние на будущее организации. Общая техника анализа сфер влияния описана в главе "Стратегическое планирование а экономической организации"
Третий этап. Установление показателей будущего развития критически важных факторов среды организации.
После того как основные сферы влияния обозначены, необходимо определить их возможное состояние в будущем исходя из намеченных фирмой целей.
Показатели будущего состояния не должны быть чрезмерно благополучными, амбициозными.
Для сфер, развитие которых может включать несколько вариантов. будущее состояние должно быть описано при помощи нескольких альтернативных показателей (например, фирму устраивает. чтобы численность населения в регионе увеличилась на 2, 3 или 5%).
Четвертый этап. Формирование и отбор согласующихся наборов предположений.
Если на третьем этапе фирма определяла будущее состояние среды и ее влияние на фирму, исходя из собственных целей, то на четвертом этапе возможное развитие сфер влияния определяется исходя из их сегодняшнего состояния и всевозможных изменений.

Различные альтернативные предположения о будущем состоянии наиболее значимых компонентов среды комбинируются в наборы. Формирование наборов обычно осуществляется при помощи компьютерных программ. Из полученных наборов отбираются, как правило, три набора. Отбор осуществляется исходя из следующих критериев:

• высокая сочетаемость предположений, входящих в набор;

• наличие большого числа значимых переменных;

• высокая вероятность событий, относящихся к набору предположений.
Пятый этап. Сопоставление намеченных показателей будущего состояния сфер влияния с предположениями о6 их развитии.
На этом этапе сопоставляются результаты третьего и четвертого этапов
Повышенные или заниженные показатели состояния среды корректируются при помощи данных, полученных на четвертом этапе.
Так, если фирма на третьем этапе прогнозировала увеличение рождаемости в регионе в 2000 г, на 5%, а анализ на четвертом этапе показал, что произойдет ухудшение экономической конъюнктуры. экологической обстановки, возможны политические и социальные коллизии, то на пятом этапе показатель
5°о должен быть изменен в сторону его уменьшения, например до 3%
Для более точного прогноза необходимо сокращать интервал между сегодняшним днем и конечным временем прогнозирования. Так, если прогноз составляется в 1995 г. для 2000 г., то период прогнозирования нужно разделить на два этапа по три года: сначала разработать сценарий для 1997 года. а уже затем для 2000 года.
Шестой этап. Введение в анализ разрушительных событий.
Разрушительное событие - это внезапно слоившийся инцидент, который не был ранее спрогнозирован и который может изменить направление тенденции,
Разрушительные события могут иметь как отрицательный характер
(наводнения, землетрясения, аварии атомных реакторов и т.д.), так и положительный (технологические взрывы, политические примирения между бывшими противниками и т.д.),
Из возможных разрушительных событий нужно выделить те, которые способны оказать наиболее сильное воздействие, и учесть их при составлении сценариев
(например, на состояние рождаемости в регионе могут повлиять, во-первых, авария на атомной станции. во-вторых, вероятность локального конфликта, в- третьих, открытие нового месторождения полезных ископаемых. Однако реальное воздействие возможно только первого из событий).
Седьмой этап. Установление последствий. На этом этапе сопоставляются стратегические проблемы фирмы (например, возможность роста за счет более широкого освоения рынка) и выбранные варианты развития среды. Определяются характер и степень воздействия тех или иных вариантов развития на стратегические области действий фирмы.

Восьмой этап. Принятие мер.
В узком смысле этот этап уже не относится к анализу. Однако он естественно вытекает из предыдущих этапов.

2.4. МЕТОДЫ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ ТРЕНДОВ.

Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тенденции (трения) его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода. Другими словами, при помощи методов экстраполяции трендов закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее.
Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально.
Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Если прогноз составляется для товара (продукта услуги), в задачи прогнозирования, основанного на экстраполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого продукта. Результаты прогнозирования используются во всех сферах внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями.
Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания.
Метод скользящего среднего. Метод исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за последние три месяца.
Например, если объем продаж составил:
> в марте - 270 единиц
> в апреле - 260 единиц
> в мае - 290 единиц. то

Прогноз продаж на июнь = Скользящая средняя = (270+290+280)/3 =277
Если реальный показатель продаж за июнь составил 280 единиц, то прогноз продаж на июль уже будет равен:

(260+290+280)/3 = 277 и так далее.
Метод экспоненциального сглаживания. Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов,
Представим, что составляется прогноз продаж на следующий месяц. Тогда:

Ft+1 = aXt + (l-a)Ft, где Ft+1 - прогноз продаж на месяц t+1;
Xt - продажи в месяце t (фактические данные);
Ft - прогноз продаж на месяц t; а - специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.

Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциального сглаживания на конкретном примере. Предположим, что а =0,3.

Тогда, используя формулу экспоненциального сглаживания, можно заполнить графу "Прогноз продаж" в таблице 23 при условии что известны фактические данные о продажах.

Так, если продажи в январе составили 50 единиц, а прогноз на январь был равен 65 единицам, то прогноз на февраль = 0,3 х продажи в январе + 0,7 х прогноз на январъ = 0,3х50+0,7х0,65=61.

Таблица 2.3.1.
|Месяц |Фактические |Прогноз продаж|
| |Продажи | |
|январь |50 |65 |
|февраль |68 |61 |
|март |47 |63 |
|апрель |39 |56 |
|май |55 |46 |
|июнь |64 |51 |
|июль |70 |57 |
|август |75 |62 |
|сентябрь |80 |67 |
|октябрь |72 |69 |
|ноябрь |67 |68 |
|декабрь |75 |80 |
|январь |58 |66 |
|февраль |62 |65 |

Как видно из таблицы, кривая прогнозов представляет собой сглаженную тенденцию по сравнению с кривой фактических продаж.
В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется взаимосвязь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов.
Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями
(множественная корреляция).
Специалистами по планированию Хиггинсом и Финном был проведен опрос о применении методов прогнозирования в британских фирмах. Результаты опроса отражены в табл.2.3.2.

Таблица 2.3.2.
|Методы прогнозирования |Процент компаний, |Процент компаний, |
| |применяющих их |полагающихся |
| |метод |исключительно на |
| | |данные методы |
|Субъективные оценки |73 |14 |
|Статистическая |76 |16 |
|зкстраполяция | | |
|Исследование операций |44 |7 |
|или экономические | | |
|модели | | |
|Технологическое |29 |6 |
|прогнозирование | | |

Как видно из таблицы, даже в условиях развитой рыночной экономики большинство компаний предпочитают относительно простые и традиционные методы прогнозирования -субъективные оценки и экстраполяцию трендов.

Полезными эти методы будут и для российских предприятий по двум причинам: они не требуют от ослабленных или только становящихся на ноги фирм значительных затрат и привлечения дорогостоящих: специалистов; в силу чрезвычайно высокой неопределенности внешней среды большинство предприятий российской экономики ориентированы, скорее, на краткосрочные цели. А методы экстраполяции оказываются наиболее эффективными именно в условиях краткосрочного планирования.

2.5. МЕТОДЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА.

Регрессионный анализ исследует зависимость определенной величины от другой величины или нескольких других величин.

Регрессионный анализ применяется преимущественно в среднесрочном прогнозировании, а также в долгосрочном прогнозировании. Средне- и долгосрочный периоды дают возможность установления изменений в среде бизнеса и учета влияний этих изменений на исследуемый показатель,

Для осуществления регрессионного анализа необходимо:

• наличие ежегодных данных по исследуемым показателям,

• наличие одноразовых прогнозов, то есть таких прогнозов, которые не поправляются с поступлением новых данных.

Регрессионный анализ обычно проводится для объектов, имеющих сложную, многофакгорную природу, таких, как:

• объем инвестиций;

• прибыль;

• объемы продаж и др.

2.6. МЕТОДЫ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.

Во внутрифирменном прогнозировании используется: модели внутренней среды фирмы, так называемые корпоративные модели; макроэкономические модели, к которым относят эконометрические модели, модели "затраты-выпуск".

Корпоративные модели обычно представляют собою набор формул (уравнений), которые выражают отношения ряда переменных к определенному объекту; например к объему продаж.

Помимо формульных моделей во внутрифирменном планировании могут использоваться матричные модели (модели в виде таблиц), структурно- иерархические модели, описывающие внутреннюю структуру и взаимосвязь в рамках экономической организации.

При использовании корпоративных моделей полезно делать не только перспективные, но и ретроспективные (обращенные в прошлое) прогнозы.
Сравнение данных ретроспективного прогноза и фактических данных за прошлый период позволяет сделать вывод о надежности моделей.

Большая часть математических моделей имеет форму компьютерных программ.
Находясь в процессе выполнения, такие программы позволяют исследовать развитие внутрифирменных взаимосвязей, то есть придают моделям динамический характер.

К недостаткам применения методов экономико-математического моделирования в рамках прогнозирования будущего экономической организации можно отнести:

• необходимость серьезных затрат на организацию исследовательской работы и оплату труда специалистов,

• невозможность охватить в моделях все наиболее существенные тенденции развития;

• высокую вероятность внезапных изменений разрушительных событий, существенно снижающих полезный эффект модели.

В качестве отдельной отрасли экономического прогнозирования на уровне фирмы выделяют прогнозирование продаж (сбыта).
В финансовом прогнозе применяется большинство названных здесь методов.

3. ФИНАНСОВЫЙ ПРОГНОЗ.

3.1. СУЩНОСТЬ И ЗАДАЧИ ФИНАНСОВОГО ПРОГНОЗА.

В отличие от планирования, финансовое прогнозирование — исследование долговременных перспектив изменения финансового состояния объекта в целом и его различных частей — не предполагает непременного осуществления на практике разработанных прогнозов. Прогнозирование может осуществляться как на основе экстраполяции прошлого в будущее с учетом экспертных оценок тенденции изменения, так и на основе прямого предвидения изменений.
Изменения могут возникать неожиданно. Управление на основе предвидения этих изменений требует от финансового менеджера превосходного знания рыночного механизма, развитой интуиции, а также способности быстро принимать нетривиальные решения.
Несмотря на значительную сложность финансового прогнозирования, объективные трудности и проблемы, которые приходится решать при составлении прогнозов, руководители предприятий все больше убеждаются в необходимости проведения такого рода работы.
В западной практике существует понятие «руководство путем доведения до кризиса». Данным термином обозначается практика управления, при которой дела на предприятии идут «самотеком» до тех пор, пока оно не оказывается в кризисной ситуации, ставящей под вопрос само существование предприятия Если и после разрешения кризиса стиль руководства не меняется, то «борьба за выживание» становится обыденностью Подобная ситуация типична для многих отечественных предприятий и организаций. Вместе с тем практический опыт показывает, что в современных условиях массовых неплатежей, сложностей расчетов с покупателями и поставщиками оценка финансового положения
(платежеспособности, доходности) даже на ближайшую перспективу, выполненная
«на глаз», оказывается малоэффективной.
По данным опроса, проведенного Российской ассоциацией маркетологов в 1998 г., до 60% руководителей предприятий не имели ни малейшего понятия о том, каков платежеспособный спрос на продукцию этих предприятий, каков технический уровень продукции конкурентов и какие шаги следует предпринимать для расширения своего присутствия на рынке.
Для того чтобы результаты финансовых прогнозов были надежными, они должны быть основаны на точных данных, в первую очередь — данных бухгалтерского учета, и получены Методами финансового анализа. Прогнозирование, в том числе финансовое, позволяет в некоторой (нередко весьма значительной) степени улучшить управление предприятием вследствие координации всех факторов производства и сбыта, взаимосвязи деятельности всех подразделений, распределений ответственности и т.п.
Понятия «прогноз» и «смета», часто рассматриваемые как синонимы, таковыми не являются.
Прогноз есть предварительная оценка (предсказание), которая может лечь в основу программы деятельности и обрести форму сметы, бизнес-плана, а может
— и нет. Прогноз принимает форму сметы только в том случае, если руководство предприятия выбирает его в качестве цели развития (ближайшей или перспективной).
Финансовая смета, представляющая собой часть бизнес-плана, включает, как правило, смету движения денежных средств, кассовую смету, прогнозный отчет о финансовых результатах, прогнозный баланс, прогноз инвестиций.
Составлению финансовой сметы обычно предшествует выявление основных факторов, определяющих масштабы деятельности предприятия. Для многих предприятий таким фактором является рыночный платежеспособный спрос на выпускаемую продукцию, реализуемые товары.
Если рыночный спрос превышает возможности производства вследствие дефицита материальных ресурсов или оборудования, отсутствия персонала требуемой квалификации, исходным пунктом составления сметы являются производственные мощности.
Однако в большинстве случаев отправной точкой составления финансовой сметы выступает прогноз объема реализации. Для отечественной практики данный подход, несмотря на его кажущуюся очевидность, относительно нов. В течение длительного периода у нас господствовала концепция производства, а не сбыта. Именно объемные показатели «произведенной» продукции (валовой, нормативно-чистой, товарной) рассматривались в качестве оценочных в
«дорыночный» период. Соответственно этому строилась методология анализа финансово-хозяйственной деятельности, направленная в первую очередь на выявление резервов роста выпуска продукции.
Одной из основных задач финансового прогнозирования является оценка достаточности денежных средств на предстоящий период, которую хотелось бы рассмотреть подробнее.

3.2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ ПРЕДПРИЯТИЯ.

Изменение денежных средств за некоторый период определяется финансовыми потоками, представляющими собой, с одной стороны, поступления, с другой — платежи поставщикам, работникам, бюджету, органам социального страхования и обеспечения и т.д., поэтому необходимо заранее выявить ожидаемый дефицит средств и принять меры для его покрытия.
Поскольку основной статьей притока денежных средств являются поступления от дебиторов, рассмотрим порядок расчета данного показателя. Для наглядности воспользуемся информацией о предприятии, деятельность которого по итогам истекшего периода характеризовалась следующими данными:

дебиторская задолженность, руб. 357 320 средний период погашения дебиторской задолженности, дней 45 кредиторская задолженность поставщикам, руб. 204 280 средний период погашения кредиторской задолженности, дней 31, 5 производственные запасы, руб. 242 600 средний период хранения запасов, дней 49

Предприятие выпускает четыре основных вида продукции. сумма поступлений денежных средств находится в непосредственной зависимости от прогноза объема реализации (отгрузки), а также от состояния дебиторской задолженности.
Прогноз объема реализации является результатом изучения таких факторов, как: прошлый объем продаж; рыночная конъюнктура и ее возможное изменение; общая экономическая ситуация; доходность продукции; ценовая политика; производственные мощности; долгосрочные тенденции продаж различных видов продукции и др.

3.3. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОДАЖ.

В практике различных предприятий используются разные методы прогнозирования продаж. В их числе можно выделить следующие: эмпирическое прогнозирование — оно использует опыт знания маркетологов, финансовых, производственных руководителей и, как правило, обеспечивает принятие решения наиболее простым и быстрым способом, однако практически Исключает персональную ответственность за сделанный прогноз и принятую финансовую смету; статистическое прогнозирование — исследование тенденций изменения объема продаж с помощью анализа темпов роста показателей реализации или использование более сложных методов, например корреляционного анализа; это может делать прогноз более надежным, но способно и привести к серьезным просчетам, поскольку результаты прогнозирования, полученные методами статистики, подвержены влиянию случайных колебаний данных.

3.4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ.

Для анализа дебиторской задолженности необходимо привлечь данные о сроках ее погашения, сложившихся в прошедших периодах, о наличии маловероятной ко взысканию и нереальной задолженности. Замедление оборачиваемости дебиторской задолженности влечет за собой сокращение притока денежных средств.
В целом между поступлением денежных средств, объемом реализации и изменением остатков дебиторской задолженности существует следующая зависимость:

Сумма поступлений = Объем реализации + + Дебиторская задолженность на начало периода -- Дебиторская задолженность на конец периода.

Предположим, отделом сбыта подготовлен прогноз продаж на предстоящий период — месяц .

Страницы: 1, 2, 3