Как прогнозировать доходы (стр. 1 из 2)

Бреслав Елена, консультант компании "Инталев"

Компания может планировать только те показатели, которыми она способна управлять, например бо'льшую часть расходов. Остальные показатели — спрос, риски, действия конкурентов — можно только прогнозировать. При составлении бюджета предприятия основное внимание уделяется, как правило, его расходной части, а доходная часть недостаточно детализируется и зачастую не обосновывается. Правильный выбор методов прогнозирования доходов компании и учет всех существенных факторов, влияющих на значение прогноза, позволят сделать его более точным.

Прогноз доходов необходим компании не для определения будущих финансовых показателей, а для разработки стратегии и тактики на прогнозный период. Нужно помнить, что прогноз — не самоцель. Поэтому методы прогнозирования не должны быть особо точными, а должны лишь корректно отражать специфику бизнеса и верно указывать направления управленческих решений, принимаемых компанией.

Методы прогнозирования

Все методы прогнозирования, используемые при анализе, можно разделить на экспертные и статистические. Рассмотрим эти методы подробнее.

Экспертные методы

При использовании экспертных методов проводится опрос группы специалистов (экспертов). В роли экспертов внутри компаний выступают, как правило, топ-менеджеры — генеральный, коммерческий, финансовый директора, директор по производству и т. д. В качестве внешних экспертов могут выступать консультанты, финансовые аналитики, маркетологи, занимающиеся исследованиями рынков, и другие специалисты.

Такие методы прогнозирования используют практически все компании, однако больше они подходят для оценки развития нестабильного рынка, который сложно описать с помощью математических формул и зависимостей, а также для долгосрочного прогнозирования. Успешность применения экспертных методов зависит от количества и квалификации экспертов, которых удается привлечь к работе.

Статистические методы

Если рынок относительно предсказуем и компания располагает данными о предыдущей динамике прогнозируемого показателя или же о динамике факторов, которые на него влияют, то для кратко- или среднесрочного прогнозирования целесообразно использовать статистические методы. Эти методы основаны на предположении, что в будущем анализируемый показатель будет изменяться по тем же законам, что и в прошлом. Статистические методы различной сложности используют практически все рыночно ориентированные компании, применяя при этом либо Excel, либо специализированные статистические программы (SPSS, Statistica и т. д.).

Рассмотрим два статистических метода — построение тренда и метод цепных индексов.

Построение тренда. Бо'льшая часть статистических методов прогнозирования основана на построении тренда, то есть математического уравнения, описывающего поведение прогнозируемого показателя. Наиболее распространенным примером такого уравнения является зависимость объема продаж от времени. Динамика показателя может описываться как прямой линией (линейный тренд), так и кривой (нелинейный тренд). При построении уравнений линии нужно руководствоваться следующими правилами:

если нужно определить только общую тенденцию или сравнить темпы роста различных показателей, можно ограничиться линейным трендом;

если продажи растут «лавинообразно» (например, когда товар входит в моду), используют экспоненциальный тренд. Однако такой метод можно использовать лишь для краткосрочных прогнозов: столь стремительный рост в большинстве случаев не может быть длительным, так как в конкурентной отрасли увеличение спроса вызовет рост предложения со стороны конкурирующих компаний. Поэтому уже в следующем плановом периоде тренд придется пересмотреть;

если в объеме продаж наблюдаются сезонные колебания (например, по временам года), используют полиномиальный тренд;

если продажи сначала росли, а потом стабилизировались на некотором уровне или, наоборот, сначала были высокими, а потом сократились, то новый устойчивый уровень определяется при помощи логарифмического тренда.

Помимо времени в уравнение линии тренда могут входить предыдущие значения прогнозируемого показателя (авторегрессия), усредненные значения (метод скользящего среднего) и т. д. Иногда прогнозируемая величина не является однородной. Например, объем продаж строительной компании может зависеть от количества рекламы, объема ипотечного кредитования и даже от ВВП. Тогда в уравнение тренда включаются значения влияющих на нее величин (возможно, со сдвигом во времени) с некоторыми коэффициентами (множественная регрессия).

Метод цепных индексов. Если при прогнозе необходимо учесть сезонные колебания, можно применить метод цепных индексов. Для этого сначала рассчитываются цепные индексы продаж (отношения объема продаж каждого последующего периода к предыдущему) и находится среднее значение этого индекса для каждого периода (месяца) за несколько лет. Затем объем продаж последнего отчетного периода умножается на индекс следующего (планового). Полученное значение и есть прогноз на первый прогнозный период. Для вычисления прогноза на второй и последующие периоды действуют аналогично. Метод цепных индексов можно комбинировать с другими методами прогнозирования.

Этапы прогнозирования

Для составления прогноза доходов необходимо определить будущие значения объема продаж компании в натуральном выражении и оценить изменения в ценовой политике. Их произведение даст прогноз доходов компании в стоимостном выражении.

Учет факторов

Прогнозы цен и физического объема продаж рекомендуется составлять отдельно, поскольку динамика этих показателей может быть различной. Обе эти составляющие зависят от большого числа факторов, значения которых могут значительно изменяться (демографические условия в регионе, динамика доходов населения, состояние отраслей, в которых производятся товары-заменители, и т. д.). Соответственно для начала необходимо выявить факторы, которые могут повлиять на значение прогноза, то есть релевантные факторы. Как правило, аналитики уделяют основное внимание прогнозу внешних факторов, на которые компания влиять не может. Но не стоит забывать и о внутренних факторах, таких как рекламная политика, изменения в ассортименте, открытие новых офисов и т. д., поскольку они могут оказать значительное влияние на величину прогноза. Также необходимо определить, каким образом каждый фактор влияет на прогнозируемый показатель.

Построение прогнозных значений

Затем необходимо понять, как релевантные факторы будут изменяться с течением времени. Сделать это можно с помощью одного из методов прогнозирования, описанных выше. Нужно учесть, что иногда факторы могут меняться скачкообразно. Для отражения таких изменений обычно используют поправочные коэффициенты, полученные с помощью анализа статистических данных (сезонности) и информации о предполагаемых изменениях (сообщения Госкомстата России, экспертные мнения). Значения поправочных коэффициентов должны быть экономически обоснованы. Прогнозное значение фактора корректируется путем умножения прогнозов, полученных с помощью тренда, на поправочные коэффициенты. После того как прогнозные значения всех факторов, влияющих на показатель доходов компании, будут получены, рассчитываются пессимистические, оптимистические и наиболее вероятные значения объема продаж и цен.

Личный опыт Сергей Пустовалов, финансовый директор компании «Талосто» (Санкт-Петербург)

Мы составляем прогноз развития компании сроком на пять лет с разбивкой по годам и бизнес-направлениям и рассчитываем его для пессимистического, оптимистического и наиболее реального вариантов. В качестве основных факторов, влияющих на финансовый прогноз компании, используются валовой продукт по рынкам сбыта, вложения в рекламу, действия конкурентов, прирост сегментов рынка. Целевым показателем для нас является рыночная доля компании — она должна расти быстрее рынка или, по крайней мере, вместе с ним. Так, при пессимистическом сценарии рост целевых сегментов рынка считается минимальным и составляет 15% в год.

Для определения динамики внешней среды мы используем не только данные статистики за прошлые периоды, но и прогнозы Госкомстата России, МЭРТ, данные информационных агентств, прогнозы и результаты мониторинга отраслей, который готовят для нас маркетинговые агентства, а также обзоры инвестиционных фондов. Итоговое значение выручки получается путем корректировки базового прогноза на коэффициент (или коэффициенты), учитывающий влияние этих показателей.

Пример прогнозирования доходов компании

ООО «Сантехника» — быстроразвивающаяся компания, специализирующаяся на оптовой торговле отделочными материалами и сантехникой экономкласса. Факторы, влияющие на объем продаж, приведены на рисунке. Рассмотрим построение прогноза для одного из главных факторов — объема продаж сантехники для новых жилых домов на 2005—2006 годы.

Наиболее важный фактор, влияющий на объем продаж сантехники, — это объем жилищного строительства. В течение нескольких лет на рынке наблюдался интенсивный рост объемов строительства и цен на квартиры, который в последние два года замедлился и теперь демонстрирует тенденцию к стабилизации. В результате прогнозирования статистическими методами было выявлено, что наилучшим образом зависимость объема жилищного строительства от времени описывается логарифмическим трендом. Для построения базового прогноза было получено следующее уравнение:

Y=14,762Ln(x) + 18,313,

где Y — объем строительства жилья;

х — время (по годам, за х = 1 принят 1998 год);

14,762 и 18,313 — рассчитанные коэффициенты.