Методы точного прогнозирования поступлений денежных средств

Во все времена вопрос своевременного финансирования организаций был актуален, а в быстроменяющихся условиях глобальной экономики этот вопрос становится наболевшим. Точность прогноза поступлений денежных средств от продаж необходима для обеспечения выполнения договорных обязательств перед сотрудниками, акционерами, государством, поставщиками и подрядчиками. К тому же традиционное прогнозирование, основанное на формуле ДП= ДЗн+ВР-ДЗк, дает сбои, т.к. не учитывает сезонные колебания, тенденции, специфику платежей заказчиков.

Для решения данного вопроса автор в настоящей статье предлагает реализовать на предприятии следующие процедуры:

1. Оценить существующие прогнозы и планы поступлений;
2. В случае неудовлетворенной оценки, смоделировать несколько методик прогнозов;
3. Произвести оценку моделей прогнозирования, выбрать ту методику, которая дает наименьшие ошибки.

Покажем пример расчетов на гипотетическом предприятии «N» (строительство). В примерах для упрощения используется оценка месячного интервала. На практике, возможно, потребуется анализ недельных или дневных поступлений.

1. Оценка планов поступлений отдела продаж

Оценку прогноза (процент ошибки) сделаем на основе утвержденных планов поступлений отдела продаж (рассчитаны на основе традиционного метода) и фактических поступлений с января по март 2012 г. (см. табл.1) по формулам:

RE = SE / Ср. арифм. * 100%, где

SE = √MSE
MSE = ∑(yt – ŷ)2 / n , где:

RE - процент ошибки (ratio error);
SE - стандартная ошибка (standard error);
MSE - среднеквадратическая ошибка (mean square error);
yt – фактическое значение;
y – предсказанное значение временного ряда;
n – количество периодов;
ср. арифм. ф. – средняя арифметическая фактического ряда поступлений

Табл.1 (млн.руб.)

По данным таблицы 1 получаем:

Ср. арифм. ф. = 118,3
MSE = 130,0
SE = 11,4
RE = 9,6%

Процент ошибки (RE) превышает 5%. Это означает, что необходимо искать более точный метод прогнозирования поступлений денежных средств.

2. Методы прогноза

Существует большое количество методик прогнозирования, их выбор будет зависеть от специфики вида деятельности предприятия, сезонности, степени подверженности продаж и оплат внешним условиям. Выделим следующие методы:

2.1. Экспертный метод

Метод основан на субъективных оценках экспертов, подойдет для условий полной неопределенности, используется в письменной форме опроса сотрудников отдела продаж. Эксперты (агенты) классифицируют поступления по курируемым клиентам и вероятностям (реалистичная, оптимистичная, пессимистичная). Классификация по вероятностям базируется на оценке «качества» дебиторской задолженности с ее анализом по срокам погашения. Пример расчета приведен в табл.2 и табл.3.

Табл.2

Табл.3

2.2. Метод средних

Это самый простой метод, основанный на формуле средней арифметической

Q прогн. = (сумма(x1:xn))/n, где

сумма(x1:xn) - сумма выплат от периода 1 до периода n
n - количество периодов

при этом прогноз можно делать:

1. Методом долгосрочной средней (сумма значений с предшествующим временным рядом 12 месяцев и более делится на количество периодов);
2. Методом скользящей средней (с предшествующим периодом от 3 до 9 месяцев с серединой месяца, соответствующий прогнозному). Например, если в январе, феврале, марте 2005 г. значения поступлений были соответственно 100, 90, 150, то по данному методу прогноз на февраль 2006 г. будет равен (100+90+150) / 3 = 113;
3. Методом средней заданного периода за несколько лет (к примеру, складываем март 2010, март 2011 и март 2012, делим на 3);
4. Два предыдущих метода, но с учетом поправки на коэффициент сезонности;
5. 3-й метод с учетом поправки коэффициента годовой тенденции.

2.3. Метод средних взвешенных;

Метод основан на расчете среднего прогноза через «взвешивание» предшествующих периодов. При этом наибольшим весам придаются периоды, наиболее приближенные к прогнозируемому и аналогичные периоды прошлых лет (учет сезонности).

К примеру, имея статистику поступлений 2011 года можно составить следующую таблицу.

Табл.4 (млн. руб.)

Аналогичным периодам прошлого года присвоен наибольший вес (4), что связано с сезонностью бизнеса, далее по степени приближения к расчетному месяцу веса уменьшаются с 3 до 1 (от декабря к ноябрю).

Прогнозы поступлению будут следующие:

Январь: 1176/10= 117,6
Февраль: 1204/10= 120,4
Март: 1132/10= 113,2

2.4. Метод экспоненциального сглаживания

Метод похож на предыдущий, но отличается, тем, что в качестве коэффициента взвешивания выбирается альфа фактор (α), который умножается на предшествующее фактическое значение и его прогнозное по формуле:

Bt = α yt-1 + (1- α ) * Bt-1

Где Bt – прогноз поступления на следующий период t
       Bt-1 – прогноз поступления предыдущего периода
       yt-1 - фактическое значение поступления предыдущего периода
       α - альфа - фактор, или постоянный коэффициент сглаживания (0 ≤ α ≤ 1)

2.5. Множественная регрессия

Цель изучения множественной регрессии заключается в представлении объема поступлений (Y) как зависимой переменной и попытке выразить объем поступлений как функцию ряда независимых переменных

Х1, Х2,…, Хn, т.е. Y= a + b X1 + c X2 + …+ z Xn

Например, в компании «N» выявлено уравнение, с помощью которого можно определить прогноз поступлений на январь 2012 г. (Y):

Y = -1,3 +0,856 P + 0, 126 H , где

P – дебиторская задолженность декабря 2011 г.;
H – объем выполненных услуг, но не подтвержденных актами в ноябре 2011 г. (вид деятельности – строительство) ;

Так, при объеме выполненных услуг в ноябре 133 млн. и дебиторской задолженности 125 млн. в декабре 2011 г. Прогноз поступлений на январь 2012 г. по данной формуле составит 122,5 млн. руб. , что составляет 2% ошибки.

3. Оценка и выбор методик

Сделав, расчет процента ошибки (см. Табл.5) приходим к выводу, что наиболее достоверными методами прогнозирования можно считать метод средних взвешенных (3%) и метод множественной регрессии (4,2%). Данные методики можно внедрить в автоматизированную систему бюджета движения денежных средств.

Табл.5