Прогнозирование финансового развития предприятия на примере ЗАО Торговый дом ПЕРЕКРЕСТОК (стр. 12 из 15)

Но в нашем случае воспользуемся расчетами в ПП MS Office Excel. Надстройка Анализ данных —> Регрессия.

Рисунок 8 Расчеты в Excel

Уравнение с учетом полученных коэффициентов имеет вид Y(t) = 9201795,076 + 1650411,168*t. Из этого уравнения находим расчетные значения Yрасч(t) и сопоставляем их с фактическими значениями.

Такое сопоставление позволяет оценить приближенные значения коэффициентов сезонности кварталов F(-3), F(-2), F(-1) и F(0) Эти значения необходимы для расчета коэффициентов сезонности первого года F(1), F(2), F(3), F(4) и других параметров модели Хольта –Уинтерса.

Находим начальные оценки параметров (a0;a1) и мультипликативных индексов (F(0,1); F(0,2); F(0,3); F(0,4)) по первым восьми значениям признака.

t	y	yрасч	y(t) / yрасч	F(t)
1	10708887	10852206	0,987	0,622
2	12460851	12502617	0,997	0,654
3	12587381	14153029	0,889	0,682
4	17306142	15803440	1,095	0,705
5	16311826	17453851	0,935
6	18255760	19104262	0,956
7	21349126	20754673	1,029
8	32652281	22405084	1,457

F(0,1) = 0,622; F(0,2) = 0,654; F(0,3) = 0,682; F(0,4) = 0,705. Оценив значения а0 и а1, а также F(0,1), F(0,2), F(0,3), F(0,4) перейдем к построению адаптивной модели Хольта Уинтерса.

Рассчитаем значения Ypасч(t), a0(t), а1(t), F(t) для t=1 значения параметров сглаживания α1=0,3, α2=0,6, α3=0,3 по следующим формулам:

(9)

(10)

(11)

год	квартал	t	y(t)	a0(t)	a1(0)	y расч (t)	F(t)
0	1	0,622
0	2	0,654
0	3	0,682
0	4	9201795	1650411	0,705
1	1	1	10708887	12763548,392	2223813,717	10852206,244	0,752
1	2	2	12460851	16203286,115	2588590,919	12502617,411	0,723
1	3	3	12587381	18691933,910	2558607,982	14153028,579	0,677
1	4	4	17306142	22236034,574	2854255,787	15803439,747	0,749
2	1	5	16311826	24069551,249	2548034,053	17453850,915	0,707
2	2	6	18255760	26205261,853	2424337,018	19104262,083	0,707
2	3	7	21349126	29503767,499	2686587,607	20754673,251	0,705
2	4	8	32652281	35609576,696	3712354,084	22405084,418	0,850
3	1	9	16128818	34364765,854	2225204,606	24055495,586	0,565
3	2	10	23426913	35549949,691	1913198,375	25705906,754	0,678
3	3	11	28881861	38516270,541	2229135,118	27356317,922	0,732
3	4	12	29083766	38788844,881	1642166,884	29006729,090	0,790

Из расчетов получаем значения параметров для последнего квартала 2009 года а0(12) = 38788844,881; а1(12) = 1642166,884. Тогда модель Хольта-Уинтерса будет иметь вид Y(t) = [38788844,881 + 1642166,884*k ] * F(t-a).

Построим точечный прогноз на 4 шага вперед, то есть на 1 год. Рассчитав значения а0(12) и а1(12), определим значения Yпрог для t = 13, t = 14, t = 15, t = 16 по формуле:

(12)

Yпрог(13) = Y(12+1) = [a0(12) + 1*a1(12)]* F(12+1-4) = 22826984,44

Yпрог(14) = Y(12+2) = [a0(12) + 2*a1(12)]* F(12+2-4) = 28538136,06

Yпрог(15) = Y(12+3) = [a0(12) + 3*a1(12)]* F(12+3-4) = 31994076,32

Yпрог(16) = Y(12+4) = [a0(12) + 4*a1(12)]* F(12+4-4) = 35823606,81

Отразим на графике фактические, расчетные и прогнозные данные.

Рисунок 9 Сопоставление фактических, расчетных и прогнозных данных

Таким образом, с применением адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса для прогнозирования временного ряда мы получили прогноз, что объем продаж ЗАО «Торговый дом «ПЕРЕКРЕСТОК» на конец 2010 года составит 22826984,44 + 28538136,06 + 31994076,32 + 35823606,81 = 119182803,663 тыс. руб.

2.1. Прогнозирование финансового состояния

В условиях значительной самостоятельности хозяйствующих субъектов в осуществлении своей производственно-финансовой деятельности особую важность приобретает оценка финансового состояния, инвестиционной привлекательности предприятий, надежности их партнеров. В таких ситуациях практически значимым становится анализ финансовой устойчивости и платежеспособности организации. На нынешнем этапе развития российской экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятия, предсказание банкротства приобретают первостепенное значение. (http://www.profiz.ru/se/6_05/1001 - справочник экономиста №6, 2005)

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства коммерческих организаций. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатых годов. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям, в частности «Z-счёта» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели. (http://www.bupr.ru/litra/books/book1/?leaf=tema53.htm – финансовый анализ, Формирование системы индикаторов оценки угрозы банкротства предприятия)

Согласно действующему Российскому законодательству, несостоятельность (банкротство) - признанная арбитражным судом или объявленная должником неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей. На нынешнем этапе развития российской экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятия, предсказание банкротства приобретают первостепенное значение. Вместе с тем, методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности прогнозировать неблагоприятный исход, практически нет. Рассмотрим наиболее популярные способы оценки близости предприятия к банкротству.

Расчет комплексного показателя.

Z-счет Альтмана

Известны двухфакторная, пятифакторная и семифакторная модели прогнозирования банкротства компаний, разработанные американскими специалистами во главе с Э.Альтманом.