Другие технологии прогнозирования финансовых отчетов

Если наблюдается какой-либо из перечисленных выше эффектов (масштаба, излишняя мощность или крупных активов), то отношение А^*/S₀ не будет постоянным, и, значит, при прогнозировании гипотеза о постоянстве роста не должна использоваться. В данном случае будет необходимо использовать другие технологии для прогнозирования уровня активов и потребностей в дополнительном финансировании, например, линейную регрессию и метод корректировки незагруженных мощностей.

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 (рис. 2.3). Уравнения регрессии, построенные при помощи финансового калькулятора или электронной таблицы, также представлены на каждом графике. Прогнозируемое отношение материально-производственных запасов и выручки, млн. ден. ед.:

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

Если 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. В данном случае коэффициент корреляции между материально-производственными запасами и выручкой равен всего 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 2017 год. Поскольку выручка за 2017 год планируется на уровне 3300 млн., материально-производственные запасы на 2017 год должны составлять:

Запасы = –35,7 + 0,186 ´ 3300 = 578 млн. ден. ед.

Полученное значение на 99 млн. 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.

При проведения анализа результатов регрессии было решено, что новый прогноз необходимых дополнительных фондов должен разрабатываться, исходя из короткого периода оборота дебиторской задолженности и большего коэффициента оборота материально-производственных запасов. Уровни активов в 2016 году были выше средних показателей по отрасли, следовательно, предварительные оценки их значений на 2017 год в табл. 2.3 были тоже завышенными. После использования линейная регрессия, прогноз 2017 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 2016 года сохранятся в 2017 году и дальше. Эта корректировка гипотез позволила в значительной степени улучшить данные прогноза; откорректированный результат представлен в столбце 3 табл. 2.7.

Рис. 2.3. Модель линейной регрессии, млн. ден. ед.