Системный подход в процессе проведения финансового анализа

Цель статьи заключается в том, чтобы определить системный дедуктивный подход в изучении научной дисциплины – финансовый анализ (ФА). На рисунке 1 представлена интегративная модель данной научной дисциплины. В модели структурно представлены восемь направлений: субъект, объект, предмет, метод, структура предмета, проблема, функция и результат. Под субъектом будем понимать то (теория, практика, технологии), что мы используем при определении причинно-следственной связи, при вычислении количественной характеристики результатов финансовой деятельности предприятия. 

По определению объект – это то, что существует вне нас и независимо от нашего сознания и на него направлена познавательная деятельность. В нашем случае это две группы финансовых показателей, которые необходимо выявить в процессе анализа для характеристики изучаемого экономического объекта.

Под предметом финансового анализа понимаем одну из «сторон» объекта – финансовые ресурсы и их потоки. Освоенный, т.е. адекватно отраженный в познающем сознании объект выступает как «предмет науки». Способ отражения предмета образует метод.

Метод есть совокупность подходов, приемов, способов и правил, которые исследователь применяет для получения новых знаний и фактов, открытия новых законов и категорий, выработке основных практических рекомендаций. В модели выделены три вида методов.

Графический способ ФА предприятия осуществляется с помощью диаграмм в относительных (удельных) или абсолютных величинах показателей финансовой бухгалтерской отчетности на начало и конец анализируемого периода, а также прогнозирования финансового состояния предприятия в будущем при разработке финансовой стратегии предприятия.

Табличный способ анализа и оценка финансового состояния предприятия осуществляются с помощью расчетных таблиц абсолютных значений показателей и их удельных величин, темпа прироста для оценки показателей структуры динамики. Оценка финансового состояния предприятия табличным способом производится на основе изучения базовых и критериальных объектов ФА.

Коэффициентный способ ФА описывает финансовые пропорции между различными статьями бухгалтерской финансовой отчетности. Данный способ предусматривает: расчет соответствующего показателя, сравнение этого показателя с какой-либо базой, например со среднеотраслевыми показателями и т.д. Недостатками финансовых коэффициентов является то, что они статичны, не отражают различий в методах бухгалтерского учета и качества составляющих показателей. Однако это не означает, что финансовые коэффициенты невозможно использовать в финансовом управлении. Необходимо лишь учитывать ограничения их использования и воспринимать их как инструмент анализа, не требуя от них объяснения изучаемых вопросов.

По структуре предмета  имеем три направления. Первое направление определяет формализованные и неформализованные методы. Одни основаны на строгих аналитических зависимостях (например, расчет по формуле), а другие на логическом описании аналитических приемов (например, метод экспертных оценок, метод рейтинговой оценки). Второе направление – по применяемому инструментарию: экономические методы, статистические методы, математико-статистические методы. Третье направление – по используемым моделям: дескриптивные модели, включающие вертикальный, горизонтальный и трендовый анализ; предикативные модели (прогнозные), нормативные модели и интегральные модели.

Проблема – это констатация недостаточности достигнутого уровня знаний для теоретических и практически значимого конкретного случая. В нашем случае, скорее это не проблема, а задача – определить комплексную оценку финансового состояния экономического объекта. 

На рисунке 1 представлены пять функций науки ФА, которые определяют обязанности, круг деятельности, назначение и роль данной науки.

И, в целом, результатом будем иметь комплексную финансовую оценку эффективности и результатов деятельности организации.

Рисунок 1 – Интегративная модель финансового анализа (составлено автором)

Системный подход в проведении финансово-хозяйственной деятельности предприятия включает в себя, как известно, следующие обязательные компоненты: горизонтальный и вертикальный методы анализа, а также трендовый анализ.

При проведении трендового анализа необходимо не только оценивать основные направления развития предприятия в текущий и последующий периоды, но и составлять трендовую модель (регрессионное уравнение или многофакторная модель), которая позволила бы именно рассчитать (по уравнению), а не предположить прогнозное значение изучаемого показателя на перспективу. Для каждого основного показателя, характеризующего деятельность предприятия, проводится анализ изменения темпов роста, средних темпов роста за рассматриваемые периоды (месяц, квартал, полугодие, год), выявляются основные направления изменения этих показателей.

При построении регрессионной модели прогноза можно использовать эконометрический метод, в основе которого лежит корреляционно-регрессионный анализ. Автоматизировать процесс поиска параметров модели можно с помощью команд программы Microsoft Excel. Построенная модель прогноза имеет вид математического уравнения, которое связывает результативный признак и влияющих на него количественных факторов. Для оценки достоверности модели (возможности применения ее для прогноза) достаточно рассчитать величину достоверности и аппроксимации. Данная величина должна быть ближе к 100%. Прогнозные значения результативного показателя на перспективу рассчитываются путем подставления новых значений влияющих факторов в уравнение.

Представим алгоритм построения прогнозной модели в программе электронные таблицы.

Компьютерная модель – это инструмент экономиста для анализа и подготовки прогнозов и планов. Модель экономического объекта – это математическое выражение, связывающее входные (независимые) переменные с выходными (зависимыми) переменными с помощью прогнозов и планов необходимо в виде исходных данных иметь численные значения математических операций и параметров, имеющих экономический смысл. Для вычисления показателей параметров.

Параметры экономической модели – это постоянные величины, связывающие зависимые переменные (функции) с влияющими на них независимыми переменными (факторами, аргументами).

Например, зависимость объема продаж от затрат на рекламу можно выразить функцией (моделью):

У = аХ + в,

где У – объем продаж, зависимая переменная (функция); Х – затраты на рекламу, независимая переменная (фактор); а, в – параметры модели.

Модель используется для прогнозирования объема продаж в зависимости от затрат на рекламу продукции. Параметры модели имеют конкретные числовые значения. Для выполнения с помощью моделей прогнозных и плановых расчетов при различных значениях факторов надо заранее знать величины параметров, предварительно определить их. 

Определением параметров моделей в экономике занимается эконометрия, регрессионный анализ. Математики называют это приближением, сглаживанием и аппроксимацией функций. 

Для установления параметров прогнозирующих и плановых моделей чаще всего используются нормативные, экспертные и статистические методы.

Влияние рекламы на объем продаж, однофакторная линейная модель.

Анализ, прогнозирование и планирование объема продаж – важнейшие функции менеджера и маркетолога. В планах должны стоять конкретные цифры, которые лучше брать не с потолка, а вычислять с помощью моделей. Числовые параметры моделей лучше определять на основе практической статистики.

Задание: на основе статических данных построить математическую модель зависимости объемов продаж от затрат на рекламу и численно оценить параметры модели.

Методика выполнения задания: параметры однофакторной линейной модели оцениваются методом наименьших квадратов с использованием графопостроителя Мастера диаграмм. 

Порядок выполнения задания

В Excel ввести исходные данные, как показано на рисунке 1.

Столбцы чисел представляют статистические данные за прошедший период по затратам на рекламу и объемам продаж продукции. 

Рисунок 1 – таблица с исходными данными, графиком и формулой с оценкой параметров линейной модели зависимости объемов продаж от затрат на рекламу.

Построить линию тренда и уравнение с оценкой параметров.

Левой кнопок мыши щелкнуть на любой статической точке диаграммы.

Правой кнопкой мыши вызвать контекстное меню, в нем – команду Добавить линию тренда. На экране появляется диалоговое окно линий тренда рисунок 2.

Выберем линейную линию тренда и перейдем к листу Параметры.

В открывшемся диалоговом окне параметров пометим галочкой опции показывать уравнение на диаграмме и поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2).

Анализ результатов

В результате обработки статистических данных графическими методами и алгоритмом наименьших квадратов получено уравнение зависимости объема продаж от затрат на рекламу. Получены числовые значения параметров и оценка их достоверности. С увеличением затрат на рекламу объемы продаж увеличиваются. Наша маленькая модель готова для применения в прогнозировании и планировании.

Расширение работы

Студентам рекомендуется предложить модели зависимости объема продаж и от других факторов.

Влияние цены на объем продаж, однофакторная регрессия

Определение проблемы

В теории и практике экономического равновесия макро-микроэкономик всегда рассматриваются функции зависимости спроса и предложения от цены товаров. Предполагается, что функцию платежеспособного спроса достаточно точно отражает статистика объемов продаж в зависимости от цены при условии, что предложение всегда не меньше спроса. Имея данные за предыдущий период по объемам продаж и ценам, можно построить модель и оценить ее параметры. В дальнейшем модель используется для прогнозирования и планирования объемов продаж.

Цель работы – на основе статистических данных построить математическую модель зависимости объемов продаж от цены товара и численно оценить параметры оценки модели. 

Методика выполнения задания

Полностью совпадает с представленной выше методикой параметров модели зависимости объема продаж от затрат на рекламу.

Анализ результатов

В результате обработки статических данных графическими методами и алгоритмом наименьших квадратов получено уравнение зависимости объема продаж от цены товара. Получены числовые значения параметров и оценка их достоверности.

С увеличением цены объемы продаж уменьшаются, сокращается платежеспособные спрос. Наша маленькая модель готова для применения в прогнозировании, планировании и исследовании рыночного равновесия. 

Совместное влияние затрат на рекламу и цены на объем продаж, оценка параметров двухфакторной линейной  модели.

Цель работы – на основе заданных статистических данных линейной регрессией оценить параметры двухфакторной модели зависимости объемов продаж от затрат на рекламу и цены.

Методика выполнения задания

Параметры линейной многофакторной модели оцениваются в Excel  с помощью ПАКЕТА АНАЛИЗА РЕГРЕССИЯ.

Порядок выполнения задания

Загрузить Excel, открыть новый лист и ввести в него исходные данные в соответствии с рисунком:

Выполнив команду СЕРВИС- АНАЛИЗ ДАННЫХ - РЕГРЕССИЯ, получим:

Прогноз на основе трендовых моделей позволяет с определенной степенью надежности рассчитать значение прогнозируемого фактора, выбирать наиболее рациональные управленческие решения и оценить последствия этих решений для финансово-хозяйственной деятельности предприятия.

Таким образом, системный подход в проведении финансового анализа предприятия заключается в интеграции восьми направлений, представленных в схеме, а также в построении прогнозной трендовой расчетной модели (уравнения). 

ЛИТЕРАТУРА

1. Романов А.Н. Советующие информационные системы в экономике. - М., 2000.

2. Бобылева А.З. Финансовые управленческие технологии. - М., 2007.