Методы прогнозного анализа

из "Финансовая отчетность анализ финансовой отчетности "

Данные финансовой отчетности, рассматриваемые в динамике, используются прежде всего для выявления тенденций, свойственных тому или иному показателю выручке, величине активов, чистой прибыли, рентабельности и др. [c.190]
Наиболее распространенным, безусловно, является регрессионный анализ как метод установления аналитического выражения стохастической зависимости между исследуемыми признаками. Уравнение регрессии в общем виде также описывается моделью (7.4) и показывает, как в среднем изменяется результативный (зависимый) показатель у при изменении любого из независимых показателей (факторов) хь. [c.190]
Если зависимая переменная одна, имеет место простой регрессионный анализ. Если же их несколько, т. е. п 2, такой анализ называется многофакторным. [c.190]
Применяется регрессионный анализ главным образом для прогнозирования, планирования, а также для разработки нормативной базы. [c.190]
В отличие от корреляционного анализа, который только отвечает па вопрос, существует ли связь между анализируемыми признаками, регрессионный анализ дает и ее формализованное выражение. Кроме того, если корреляционный анализ изучает любую взаимосвязь факторов, то регрессионный - причинно-следственную зависимость, т. е. одностороннюю, показывающую, каким образом изменение факторных признаков влияет на признак результативный. [c.190]
Построение уравнения регрессии осуществляется, как правило, методом наименьших квадратов, суть которого состоит в минимизации суммы квадратов отклонений фактических значений результатного признака от его расчетных значений. [c.191]
Одной из очевидных особенностей действующей фирмы как системы является естественным образом согласованное взаимодействие ее отдельных элементов. Поскольку многие стороны деятельности компании могут быть описаны с помощью количественных оценок, подобная согласованность распространяется и на эти оценки. Это означает, что многие показатели, даже не будучи связанными между собой формализованными алгоритмами, тем не менее изменяются в динамике согласованно. Очевидно, что если некая система находится в состоянии равновесия, то отдельные ее элементы не могут действовать хаотично, по крайней мере вариабельность действий имеет определенные ограничения. [c.191]
Вторая характеристика - инерционность — в приложении к деятельности компании также достаточно очевидна. Смысл ее состоит в том, что в стабильно работающей компании с устоявшимися технологическими процессами и коммерческими связями не может быть резких всплесков в отношении ключевых количественных характеристик. Так, если доля себестоимости продукции в общей выручке составила в отчетном периоде около 70%, как правило, нет основания полагать, что в следующем периоде значение этого показателя существенно изменится. [c.191]
Эти достаточно очевидные заключения в отношении хозяйствующих субъектов послужили основой для разработки и широкого использования обсуждаемого метода прогнозирования. Его основу составляет тезис о том, что можно идентифицировать некий показатель, являющийся наиболее важным с позиции характеристики деятельности компании, который благодаря такому свойству мог бы быть использован как базовый для определения прогнозных значений других показателей в том смысле, что они привязываются к базовому показателю с помощью простейших пропорциональных зависимостей. В качестве базового показателя чаще всего используется либо выручка от реализации, либо себестоимость реализованной (произведенной) продукции. Обоснованность этого выбора достаточно легко объясняется с позиции логики и, кроме того, находит подтверждение при изучении динамики и взаимосвязей других показателей, описывающих отдельные стороны деятельности компании. [c.191]
Описанный метод основан на предположении, что, во-первых, значения большинства статей баланса и отчета о прибылях и убытках изменяются прямо пропорционально объему реализации и, во-вторых, сложившиеся в компании уровни пропорционально меняющихся балансовых статей и соотношения между ними оптимальны (имеется в виду, что, например, уровень производственных запасов па момент анализа и прогнозирования оптимален). Пример использования метода прогнозирования на основе пропорциональных зависимостей можно найти в [Ковалев, 2001, с. 517-520]. [c.192]

Вернуться к основной статье