Характер информации для разработки прогнозной модели

Стадии процесса прогнозирования	Результирующие показатели	Характер информации
1. Прогноз сбыта	Цена на продукцию на внутреннем и внешнем рынках, курс доллара, суммы акциза, объемы выручки от прочей реализации (работ, услуг)	Тенденции изменения индексов-дефляторов, тренды динамики курса доллара, ставок акциза, тенденции в объемах услуг, оказываемых на сторону (в натуральном и стоимостном выражении)
2. Прогноз производства	Объемы производства продукции в целом по предприятию и по структурным подразделениям, товарная продукция	Экстраполяция объемов производства за предшествующие периоды, норматив потерь при транспортировке продукции до потребителя, расход продукции на собственные нужды
3. Прогноз доходов	Объемы реализации продукции, выручка от реализации продукции, общий объем доходов, чистая выручка (без НДС и акцизов)	Остатки продукции на начало периода, период оборачиваемости остатков, среднесуточный объем производства, ожидаемая величина остатков продукции на конец периода, ставки НДС, уровень сопоставимых и действующих цен
Продолжение табл. 5.1
4. Прогноз затрат	Смета затрат по статьям, себестоимость основных видов продукции, себестоимость единицы продукции, налоги, относимые на себестоимость	Распределение затрат на условно-постоянные и условно-переменные, зависимость изменения численности от объема производства, динамика средней заработной платы под влиянием инфляции, тенденции в изменении амортизационных отчислений, изменение переменных затрат, ожидаемый уровень прочих и общепроизводственных затрат
5. Прогноз прибыли	Прибыль от реализации продукции и услуг, балансовая прибыль, чистая прибыль, налог на прибыль	Прогнозы доходов и затрат, расчет налогов, относимых на прибыль, динамика отвлеченных денежных средств из прибыли под воздействием инфляции
6. Прогнозирование инвестиций	Источники финансирования и финансовые расходы, избыток (дефицит) денежных средств)	Прогноз амортизационных отчислений, прибыли, отвлечений из прибыли, пополнение собственных оборотных средств, прогноз инвестиционной активности
7. Прогноз денежных поступлений	Объем реализации продукции по направлениям сбыта, чистая выручка от реализации продукции, услуг на сторону по направлениям, сумма денежных поступлений от потребителей продукции (работ, услуг)	Размер отгруженной продукции в натуральном и стоимостном выражении на начало года, средний срок транспортировки до потребителя, реализация продукции в прогнозном периоде по отгрузке, ожидаемый размер отгруженной продукции на конец прогнозного периода, ожидаемый размер дебиторской задолженности
8. Прогнозирование денежных расходов	Сумма денежных расходов	Прогноз капитальных вложений, прогнозное значение налоговых платежей, эксплуатационные расходы, размер кредиторской задолженности на начало прогнозного периода, период оборота кредиторской задолженности, ожидаемая величина обязательств на конец прогнозного периода
9. Финансовый прогноз	Прогноз избытка или дефицита денежных средств, возможность погашения недоимки в бюджеты и внебюджетные фонды, прогноз создания резервов денежных средств	Остаток средств на начало периода, прогноз поступления и использования денежных средств, возможность использования краткосрочных и долгосрочных заемных средств, ожидаемый остаток средств на конец прогнозного периода
10. Прогнозный баланс	Распределение капитала предприятия по статьям агрегатированного баланса, ликвидность, платежеспособность, рентабельность капитала	Результаты расчетов на предыдущих стадиях прогноза

Следует учитывать, что прогноз есть вероятность наступления тех или иных событий и практически всегда в нем присутствует ошибка неопределенности и случайного влияния на показатель неучтенных и редко происходящих фактов. Это означает, что «идеальный прогноз» часто невозможен. Прогнозировать можно только область возможных состояний, дополняя экстраполируемое значение доверительным интервалом прогноза. При прогнозировании деятельности предприятия наименее детерминированным событием является тенденция развития внешней среды, особенно цен, так как они зачастую не зависят от деятельности самой хозяйственной структуры. Поэтому именно для прогноза ценовых индексов-дефляторов определяется область возможных значений, границы которой представляют собой пессимистический и оптимистический варианты развития. Таким образом, дальнейшие расчеты ведутся по трем вариантам, добавляя к уже названным двум наиболее вероятный, соответствующий значениям линии тренда (т.е. средний вариант прогноза).

На динамику некоторых стоимостных показателей (затрат по статьям, капитальных вложений, отвлечений из прибыли) большое влияние оказывает инфляция. В результате того, что в последние годы уровень инфляции изменяется в больших пределах, ее влияние часто скрывает тенденции происходящих на предприятиях процессов.

Поэтому для учета инфляции всю накопленную за предыдущие периоды стоимостную информацию приводят сначала в сопоставимый вид, освобождая ее от влияния инфляционных процессов (то есть к единым ценам).

Сопоставимыми ценами при этом выбирают цены, действующие в период разработки прогноза, связывая прошлые и будущие значения в текущем периоде, что позволяет предварительно оценить текущее состояние предприятия. Затем сопоставимые показатели экстраполируются, и полученные прогнозные значения приводят к действующим в прогнозном периоде ценам.

Анализ состава данных, применяемых для разработки прогнозной модели, позволяет сделать вывод о детерминированности (причинно-следственной обусловленности) между объемом производства и практически всеми показателями, отражающими деятельность хозяйственной структуры.

Экономические результаты в большей степени зависят от влияния внешних факторов, часто носящих случайный характер (цены, темпы инфляции и т.п.).

При разработке долгосрочных прогнозов объем информации может быть несколько сокращен в силу большой степени инерционности показателей и эволюторного характера их развития. Внимание при прогнозировании при этом должно уделяться количественной оценке влияния «фоновых» параметров, формирующих внешнюю среду. В краткосрочном периоде все больше возрастает зависимость результатов прогноза от объема информации.

С информационным обеспечением прогнозного моделирования связан ряд проблем, которые во многом объясняются действующей в настоящее время практикой учета и отчетности.

Во-первых, действующая государственная отчетность, ориентированная в основном на внешних пользователей, имеет периодический характер, где отсутствует информация по более мелким интервалам времени. Для получения более точных и надежных прогнозов необходимым является отслеживание устойчивой сопоставимой динамики, охватывающей как минимум 7-8 интервалов. Эта проблема особенно актуальна для информации о стоимостных показателях, которая наиболее подвержена влиянию факторов неопределенности и зачастую трудно сопоставима.

Во-вторых, использование данных первичного учета для разработки прогнозов и принятия на их основе управленческих решений осложняется из-за отсутствия единообразия форм первичного учета, большого объема оперативной информации, которая зачастую носит разрозненный характер и не всегда систематизирована.

В-третьих, на предприятиях часто слабо организован сам процесс сбора и подготовки информации для последующих управленческих решений, носящих перспективный характер, практически отсутствует ответственность за подачу несвоевременной и неточной информации со стороны лиц, исполняющих учетные функции.

Для сведения к минимуму отмеченных недостатков в информационном обеспечении системы управления деятельностью предприятий, и особенно сложных интегрированных структур, можно предложить использование элементов управленческого (производственного) учета, широко используемого в зарубежной практике [24].

Управленческий учет в отличие от финансового, имеющего ориентацию на внешних пользователей, обеспечивает информацией лиц, ответственных за принятие перспективных решений.

При разработке экономических прогнозов на уровне хозяйственных структур информация может быть запрошена администрацией (дирекцией) немедленно, по мере необходимости. Учитывая, что принимаемые решения носят прогностический характер, менеджеры нуждаются в детальной информации о предполагаемых объемных показателях, затратах и доходах.

Если в настоящее время данные об объемах производимой и реализуемой продукции подаются менеджерам достаточно оперативно, то про производственные затраты этого сказать нельзя, хотя эффективное управление производством на предприятиях невозможно без развитой, хорошо отлаженной системы учета производственных затрат.

Отмеченные ранее недостатки в системе учета приводят к тому, что прогноз затрат становится очень приближенным и не учитывает реальную экономическую ситуацию на местах возникновения затрат. Отсутствие персональной заинтересованности менеджеров центров ответственности за понесенные затраты приводит к частым сбоям в подаче информации, к искажению подлинного уровня затрат (преуменьшению или, наоборот, «раздуванию» расходов структурных подразделений). Особенно сложным становится формирование репрезентативной выборки по затратам и их элементам в краткосрочные периоды времени (недели, месяцы), что затрудняет вычисление сметных уравнений, широко применяемых в западной практике учета для прогнозирования характера поведения затрат (особенно при оптимизационном прогнозировании). Расчет сметных уравнений для каждого элемента затрат необходим в силу того, что затраты по отдельным элементам и статьям изменяются неравномерно в зависимости от объемов производства: одни носят ярко выраженный переменный характер (материалы, топливо, энергия); другие – постоянный (общецеховые и общепроизводственные расходы, амортизация); третьи являются смешанными, полупеременными (расходы на содержание и эксплуатацию оборудования). С помощью сметных уравнений определяют вид, тесноту связи между затратами, долю постоянных затрат в их общей сумме и прогнозируют поведение себестоимости и отдельных элементов на определенный период с достаточной степенью точностью. Имея сметные уравнения, легко можно при прогнозировании вносить поправки на инфляцию (так как разные составляющие затрат инфлируют неравномерно), что также повышает качество прогнозов.

В нашу задачу не входит описание всех методов деления затрат на постоянные и переменные. Они хорошо изучены, им посвящено множество книг и монографий [3,24,25]. Из числа наиболее часто используемых можно назвать метод высшей и низшей точки, метод наименьших квадратов, метод корреляции и т.п. Надежность использования этих методов можно повысить, проводя тщательный предварительный качественный анализ данных. Исследовать поведение различных видов затрат в зависимости от объемов производства можно при помощи вычислительной техники и стандартных статистических программ. Вводя дополнительную информацию о меняющихся затратах, можно с помощью таких программ легко корректировать параметры прогнозных уравнений и подсчитывать ожидаемые расходы. Применение средств вычислительной техники при решении прогностических задач обеспечивает, с одной стороны, оперативное, нетрудоемкое их решение, а с другой, – хорошее качество информации, получаемой для перспективного анализа и проведение на его основе прогноза.

Кроме внедрения в производственную и учетную практику хозяйствующих субъектов элементов управленческого учета, необходимым является создание системы раннего предупреждения, то есть особой информационной системы, благодаря которой руководство предприятия должно получать сведения о потенциальных опасностях со стороны внешней и (или) внутренней среды самого предприятия, с тем, чтобы своевременно и целенаправленно реагировать на «угрозы» соответствующими мероприятиями.

Данные раннего предупреждения выступают в роли своеобразных индикаторов и показывают их влияние на динамику оборота и прибыли в случае, когда менеджерами не принимаются никакие меры. По сути речь идет о комбинированной прогнозно-аналитической информации, которая исходит из во многом скрытых явлений и позволяет спрогнозировать их воздействие с высокой заданной вероятностью.

Процесс создания системы раннего предупреждения должен включать следующие этапы [46]:

1. Определение области наблюдения. При этом в соответствии с целями предприятия определяются потенциальные источники опасности, которые могут служить причиной кризисного развития предприятия. Внешними областями наблюдения могут быть специфические рынки (местный, региональный, внешний), технологические сферы; внутренними – продуктовые программы. Схематично внешние и внутренние области наблюдения показаны на рис. 5.3.

Рис. 5.3. Области наблюдения в системе раннего предупреждения

2. Определение индикаторов раннего предупреждения (об объемах заказа, ценах на рынках снабжения и сбыта, об инвестициях и т.п.).

3. Определение целевых показателей и интервалов их изменения по каждому индикатору.

4. Определение задач для центров обработки информации. При этом периферийными элементами (датчиками), которые улавливают изменение индикаторов, могут быть менеджеры всех подразделений хозяйственной структуры. В ряде случаев возможна децентрализованная оценка сигналов раннего предупреждения, а централизованная обработка может быть возложена на службы маркетинга и планово-экономический отдел, группу прогнозирования.

5. Формирование информационных каналов. Речь идет о структурировании информационных связей между внешней средой, структурными подразделениями и системой раннего предупреждения, а также между этой системой и ее пользователями – руководителями всех уровней.

Сбор, документирование и обработку информации раннего предупреждения следует осуществлять при помощи компьютерной техники и современных информационных технологий. Новые информационные технологии включают:

· новые технологии коммуникаций на основе локальных и распределительных сетей ЭВМ;

· новые технологии обработки информации на основе персональных компьютеров (ПЭВМ) и специализированных рабочих мест;

· технологии, исключающие бумагу как основной носитель информации;

· новые технологии принятия решений на основе средств искусственного интеллекта – баз знаний, экспертных систем, систем моделирования с различными формами представления моделируемых ситуаций и т.п.

Внедрение новых информационных технологий в управленческую и прогностическую деятельность преследует не только автоматизацию рутинных методов обработки информации, но и организацию информационно-коммуникационного процесса прогнозирования на качественно новом уровне.

Создание ориентированной на результат системы раннего предупреждения требует полной автоматизации обработки информации, что обусловлено большим объемом данных, которые должны быть обработаны и сохранены, необходимостью обращения к различным целям и исходным данным, большим количеством расчетных операций, которые необходимо выполнить в короткое время, чтобы своевременно подготовить текущую проблемно структурированную управленческую информацию.

В сложной хозяйственной структуре такая автоматизация возможна на основе создания интегрированной информационно-управленческой системы (УИС), которая позволит:

· получать машинное представление широкого спектра управленческой информации (плановой, оперативной, контрольной, прогнозной) в документированной форме:

· обсчитывать на ЭВМ и представлять программируемые виды (процессы) управленческой деятельности.

Достоинство такой системы – ее ориентация не только на прошлые периоды, но и на будущее. В отличие от автоматизированных систем плановых расчетов (которые в настоящее время используются на большинстве предприятий) в системе УИС должна учитываться прогнозная информация, подготовленная на базе расчетных моделей, в соответствии с принципом замкнутого контура управления, а на базе прогнозных, контрольных показателей и данных раннего предупреждения формируется информация для регулирующих воздействий.

Во многих хозяйственных структурах, учитывая их системную сложность, создать всеобъемлющую информационно-коммуникационную сеть предприятия практически невозможно. Однако если первоначально нельзя достичь полной интеграции, то возможно создать локальные субсистемы (например, по центрам ответственности), которые формируются в отдельности, а в дальнейшем могут быть объединены в замкнутую информационную сеть, где получают большое количество информации и проводят машинную подготовку принимаемых прогнозных решений. В связи с этим функциональные связи между субсистемами должны быть учтены уже на первой фазе реализации, и должна существовать единая концепция создания глобальной системы. Внедрение такой системы позволит упорядочить документооборот, исключить несогласованность документов, ускорить процесс их формирования, улучшить качество принимаемых решений.

Работоспособность информационной системы во многом будет зависеть от характера данных, поступающих из различных подразделений предприятия. Новый подход к прогнозированию (прежде всего краткосрочному) приведет к увеличению информационных потребностей и расширению перечня исходных данных, необходимых для осуществления прогноза.

В результате формируется новая информация о доходности и рентабельности подразделений предприятий и видов продукции, составляются модели трендов объемных показателей, сметные уравнения ожидаемых затрат по центрам ответственности, информация о минимально необходимых выплатах из прибыли, о портфеле заказов по поставщикам, подрядчикам, покупателям и заказчикам и т.д.

Вся перечисленная информация, включая традиционные учетные данные, содержащиеся в официальной статистической и финансовой отчетности, составляет банк базовых данных, являющихся входной информацией для банка моделей. Для получения на основе этих данных управленческой информации их следует подвергнуть обработке специальными программами обобщения данных, и тогда они уже в обобщенном виде послужат материалом для управления на различных ступенях иерархии.

При создании интегрированной УИС устраняется негативное воздействие искусственных границ между подразделениями. Информационные потоки в интегрированной системе становятся естественным отражением действительных взаимосвязей всех процессов в рамках предприятия и позволяют создать имитационную модель сложной хозяйственной структуры.

Используя имитационные и оптимизационные модели из банка управленческих моделей (например, балансовые модели, экстраполяционные модели, сметные уравнения), можно определить воздействие изменений в производственной программе и потенциале предприятия или влияние изменения стоимостных параметров на высшие конкретные (стоимостные) цели предприятия, что может служить основой для принятия необходимых решений руководством предприятия.