Другие технологии прогнозирования финансовых отчетов.

Если какой-либо из перечисленных выше эффектов (эффект масштаба, излишняя мощность или крупные активы) имеет место, то отношение не будет постоянным, и, значит, при прогнозировании гипотеза о постоянстве роста не должна использоваться.

Линейная регрессия

Если предположить, что отношение между определенным типом активов и выручкой является линейным, то мы можем воспользоваться простой линейной регрессией для оценки потребности фирмы в этих активах при любом заранее заданном приросте уровня выручки. Например, выручка, материально-произ­водственные запасы и дебиторская задолженность компании «К» за последние пять лет представлены в нижней части рис. 4.3 и обе этих статьи оборотных активов отложены на графике в верхней части (по вертикали); по горизонтали отложена выручка компании. Уравнения регрессии, построенные при помощи финансового калькулятора или электронной таблицы, также представлены на каждом графике. Например, прогнозируемое отношение материально-производ­ственных запасов и выручки (в млн рублей) составляет:

Материально-производственные запасы = -35,7 + 0,186 ´ Выручка.

Нанесенные точки лежат очень близко к линии регрессии, что указывает на то что на изменения материально-производственных запасов мало влияют факторы, отличные от изменений объемов продаж. На самом деле коэффициент корреляции между материально-производственными запасами и выручкой равен всею 0.71, что указывает на то, что существует не очень сильная линейная связь между этими двумя переменными.

Тем не менее регрессионная связь оказывается достаточно очевидной, чтобы иметь основание использовать ее для прогнозирования уровня материально-производственных запасов как функции от выручки. Например, мы можем использовать отношение регрессии для прогнозирования уровня материально-производственных запасов на 2002 год. Поскольку выручка за 2002 год планируется на уровне 3300 млн рублей, материально-производственные запасы на 2002 год должны составлять 578 млн рублей:

Запасы в 2002 году = -35,7 + 0,186 ´ 3300 = 578 млн рублей.

Полученное значение на 99 млн рублей меньше, чем результат предварительной оценки, основанной на методе прогнозирования финансовых отчетов. Эта разница возникает, потому что при использовании последнего метода принималось, что отношение материально-производственных запасов к выручке будет оставаться неизменным, когда на самом деле, вероятно, оно будет снижаться. Заметьте также, что, хотя наши графики отображают линейные отношения, мы легко могли использовать модель нелинейной регрессии, если бы подобное отношение было указано.

При проведения анализа результатов регрессии менеджеры компании «К» решили, что новый прогноз необходимых дополнительных фондов должен разрабатываться, исходя из короткого периода оборота дебиторской задолженности и большего коэффициента оборота материально-производственных запасов. Менеджеры признали, что уровни соответствующих активов в 2001 году были выше средних показателей по отрасли, следовательно, предварительные оценки их значении на 2002 год в табл. 4.3 были тоже завышенными. Когда для прогнозирования счетов дебиторской задолженности и материально-производственных запасов была использована линейная регрессия, прогноз 2002 года отразил как средние отношения значений этих счетов к выручке в течение пятилетнего периода, так и тенденцию изменения значений переменных, в то время как метод прогнозирования финансовых отчетов, рассмотренный ранее, предполагал, что неоптимальные соотношения 2001 года сохранятся в 2002 году и дальше.

Таблица 4.9

Данные, вычисленные по модели линейной регрессии, в млн руб.

Материально-производственные запасы

Дебиторская задолженность

Рис. 4.3. Модель линейной регрессии, млн руб.