2.3 Проблемы и пути повышения финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта на основе прогнозирования основных финансовых показателей бухгалтерской отчетности

Для прогнозирования основных показателей, характеризующих финансовую устойчивость ООО «КонсалтЭксперт» нам необходимо определить будущие значения некоторых показателей бухгалтерского баланса данного предприятия, а также отчета о финансовых результатах. К необходимым прогнозируемым показателям относятся следующие: собственный капитал, общая величина активов, заемный капитал, собственные оборотные средства, внеоборотные и оборотные активы. Прогнозные значения данных показателей будут использованы для расчеты коэффициентов автономии, соотношения собственных и заемных средств, маневренности собственного капитала, соотношения мобильных и иммобилизованных активов, а также коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами.

Для прогнозирования показателей существует множество методов. Нами были выбраны методы обработки временных, пространственных и пространственно-временных совокупностей.

Простейшим вариантом прогноза является предположение регрессии прогнозируемого параметра по фактору времени.

, (1)

где Y_t – прогнозируемый показатель;

t – период;

A₀, A₁ – коэффициенты регрессии.

Для вычисления коэффициентов регрессии используется следующая система уравнений:

(2)

Более сложным вариантом прогноза является авторегрессионная зависимость.

, (3)

где – прогнозируемый показатель;

A₀, A₁, A₂ – коэффициенты регрессии;

Y_t-1 – значение показателя в прошлом периоде;

t – период;

Для вычисления коэффициентов регрессии используется следующая система уравнений:

, (4)

где j – длина ряда динамики показателей, уменьшенная на единицу.

Для характеристики адекватности уровня авторегрессионной зависимости может быть использована величина среднего относительного линейного отклонения.

, (5)

где – расчетная величина (прогнозное значение) показателяY в момент времени t;

Y_t – фактическое значение показателя Y в момент времени t.

Если среднее относительное линейное отклонение составляет менее 15%, то уравнение авторегрессионной зависимости может применяться в прогнозных целях.

Важность применения пространственно-временных показателей обусловлена следующими основными причинами.

1. очевидно, что такая совокупность более информативна по сравнению с временной или пространственной совокупностями.

2. для реализации одного из распространенных методов анализа – корреляционно-регрессионного анализа – нужна совокупность достаточного объема.

3. статистики, характеризующие закономерности, выявленные в результате обработки пространственно-временных совокупностей показателей.

Математическая обработка данных информационных массивов может осуществляться с помощью специальных методов, которые можно условно назвать экономико-статистическими методами обработки пространственно-временных совокупностей показателей.

(6)

(7)

где A₀, A₁… A_n – коэффициенты регрессии.

Предварительный анализ данных методик, а также апробация вычислений на практике показали, что построение линейных моделей не подходит, так как наблюдается слишком большое отклонение фактических показателей от прогнозируемых.

Также было выявлено, что прогнозировать показатели методами обработки пространственно-временных совокупностей также не годится, так как данный процесс слишком трудоемок и среднее квадратическое отклонение с каждым новым включенным в модель фактором увеличивает разницу между прогнозом и фактом. Поэтому для прогнозирования вышеуказанных показателей финансовой устойчивости ООО «КонсалтЭксперт» мы будем использовать авторегрессионную зависимость.

В качестве примера приведем расчет прогнозных значений величины собственного капитала данного предприятия. Данные для прогноза представлены в следующей таблице.

Таблица 5 – Прогнозирование величины собственного капитала ООО «КонсалтЭксперт» на 2015-2017 гг.

	Yt-1	t	Yt	Y2t-1	t2	t*Yt-1	t*Yt	Yt*Yt-1
	874176	1	1003486	764183678976	1	874176	1003486	877223377536	1021006	1,746
	1003486	2	1294393	1006984152196	4	2006972	2588786	1298905253998	1333807	3,045
	1294393	3	1607194	1675453238449	9	3883179	4821582	2080340663242	1649574	2,637
	3172055	6	3905073	3446621069621	14	6764327	8413854	4256469294776		2,476

Среднее квадратическое отклонение () = 2,476%. Таким образом, уравнение адекватно и может быть использовано в прогнозных целях, так как< 15%. Прогнозные значения величины собственногокапитала ООО «КонсалтЭксперт» в 2015-2017 гг. составят: в 2015 г. – 1928703 руб., в 2016 г. – 2239908 руб., в 2017 г. – 2555460 руб.

Прогнозные значения показателей финансовой устойчивости представлены в следующей таблице.

Таблица 6 – Прогнозные значения показателей финансовой устойчивости ООО «КонсалтЭксперт»

Показатели	2015 г.	2016 г.	2017 г.
Величина собственного капитала (= 2,476%)	1928703	2239908	2555460
Общая величина активов (= 8,404%)	3551430	3640713	4067685
Величина заемного капитала (= 14,406%)	1338260	1067308	1185717
Собственные оборотные средства (=12,473%)	963788	986495	1223173
Внеоборотные активы (= 6,624%)	1963788	1986495	2223173
Оборотные активы (= 10,571%)	1562067	1933270	1828090
Коэффициент автономии	0,543	0,615	0,628
Коэффициент соотношения заемных и собственных средств	0,694	0,476	0,464
Коэффициент маневренности собственного капитала	0,500	0,440	0,479
Коэффициент соотношения мобильных и иммобилизованных активов	1,257	1,028	1,216
Коэффициент обеспеченности оборотного капитала собственными источниками финансирования	0,617	0,510	0,669

Для наглядности представим некоторые показатели в виде диаграмм.

Рисунок 16 – Фактические и прогнозные значения коэффициента автономии ООО «КонсалтЭксперт» в 2011 – 2017 гг.

Рисунок 17 – Фактические и прогнозные значения коэффициента соотношения заемных и собственных средств ООО «КонсалтЭксперт» в 2011 – 2017 гг.

Как видно из вышеприведенных рисунков и таблицы финансовая устойчивость ООО «КонсалтЭксперт» будет продолжать расти: например, согласно прогнозу коэффициент автономии должен вырасти до 0,628, что почти в 2 раза выше уровня 2011 г. Коэффициент соотношения заемных и собственных средств также свидетельствует о продолжающемся укреплении финансовой устойчивости фирмы: если в 2011 г. заемный капитал почти в 2 раза превышал собственный капитал, то согласно наблюдаемым тенденциям и прогнозу к 2017 г. будет наблюдаться обратная картина и собственный капитал будет превалировать в структуре капитала предприятия.

По нашему мнению, данный прогноз является вполне адекватным не смотря на то, что многие аналитики утверждают о начале полномасштабного экономического кризиса в Российской Федерации. Это связано с тем, что виды экономической деятельности, которые прописаны в Уставе фирмы, не столько сильно подвержены негативному влиянию внешней экономической среды (например, оказание консалтинговых услуг в сфере финансов, оценки имущества, юридической сфере и т.д.), как например нефтяная отрасль. Наоборот, на предприятии за первый квартал 2015 г. наблюдается тенденция к росту выручки от реализации товаров (офтальмологическая продукция) и оказания различного вида услуг населению и предприятиям.

Однако, не следует слишком позитивно рассматривать данную ситуацию, так как существует ряд проблем, которые необходимо решить. Во-первых, необходимо отметить, что задействованная в процессе прогнозирования информационная база, включавшая только внутреннюю бухгалтерскую отчетность и юридические документы, не вполне достаточна для проведения такого рода анализа развития предприятия и прогнозирования будущей финансовой устойчивости, потому что так или иначе кризис в российской экономике затронет и данное предприятие: если в экономике будет наблюдаться банкротство предприятий, не будет совершаться сделок купли-продажи объектов недвижимости и т.д., то, соответственно, и обращений в данную компанию для оказания консалтинговых услуг будет меньше. Таким образом, первой рекомендацией является необходимость расширения информационной базы для построения более адекватного прогноза финансовой устойчивости предприятия, то есть она должна включать не только внутренние данные, но и внешние (например, возможное изменение спроса или цен на товары и услуги). При этом данная информационная база должна отвечать следующим требованиям:

– быть достаточной для понимания прошлой, текущей и будущей деятельности компании;

– быть сопоставимой, т.е. позволяющей сравнивать результаты анализируемой компании за несколько периодов, а также с результатами деятельности других компаний;

– иметь прямое отношение к реальной стоимости компании.

Следует отметить, что включение дополнительного параметра в прогнозное уравнение будет способствовать увеличению отклонения (не всегда, но в большинстве случаев). Однако, такой прогноз будет считаться адекватным и будет отвечать современным условиям.

Второй рекомендацией является необходимость сохранения той тенденции, которая сложилась на предприятии: снижении доли заемного капитала в структуре пассива, повышение мобильности активов (снижение соотношения мобильных и иммобилизованных активов) и т.д. Согласно прогнозу, если приложить к этому усилия, то предприятие может вполне безболезненно пережить негативные явления, наблюдающиеся в российской экономике.

Третьей рекомендацией является постоянное ведение мониторинга на предприятии для прогнозирования финансовой устойчивости предприятия. Предлагается внедрять на предприятии финансовый мониторинг как средство обеспечения эффективного и более объективного функционирования системы прогнозирования, т.е. систематическое наблюдение и оценка текущего состояния объекта. Но существует и другая проблема: чтобы по полученным данным определить прогноз на будущее в отношении финансовой устойчивости предприятия и выработать, при необходимости, своевременные управленческие решения.