Прогноз баланса активов и пассивов

5.) Рассчитаем эффект финансового  рычага

ЭФР=0,39*0,58*1,02*0,0765=0,018

Рассчитанный выше коэффициент финансового рычага положителен, но составляет 0,18 %, т.е. очень незначительно. Можно сделать вывод о том, что при увеличении кредита на одну единицу, рентабельность собственных активов увеличится на 0,018.

 

3.3. Расчет экономического  роста предприятия

Экономический рост предприятия показывает максимум роста продаж, которого может достичь предприятие, не изменяя прочие оперативные показатели. Для определения экономического роста необходимо рассчитать следующие коэффициенты:

Коэффициент реинвестирования:

Креинв=0,06

Коэффициент роста собственного капитала рассчитаем ниже:

Кроста СК = СК на конец проекта/СК на начало проекта = =(348723+6719)/348723=1,02

Произведем прогнозный расчет экономического роста:

Эроста= 0,06*1,02*0,018=0,001

Коэффициент экономического роста положительный, но опять же очень маленький. Хотя коэффициент экономического роста показывает, что предприятие может достичь увеличения роста продаж при прочих равных условиях, и повысить свои экономические показатели.

 

3.4. Оценка финансовой  деятельности предприятия

Данная оценка осуществляется с использованием приведенных ниже показателей:

Р чистых активов ≥средневзвешенная ст-ть капитала/(1-0,2), где

Ср. ст-ть капитала = (Кредит * (1+0,19) * (1-0,20)/ /Кредит+СК)+(%дивид.*СК)/(Кредит+СК)=((6719*(1+0,19)*(1-0,2)) /(6719+348723)+(21573/(348723+6719))=0,0789=7,89%

Проверим, выполняется ли неравенство: 17,44%  >  9,86%

Неравенство выполняется. Таким образом, по полученным данным предприятие может не только выплатить проценты по кредиту, но и реинвестировать часть прибыли в производство.

 

4. Прогнозирование спроса

В современной экономике и в бизнесе без прогноза не обойтись. Любое серьезное решение, в особенности связанное с вложением денег, требует прогноза, предвидения развития экономической ситуации. В настоящее время разработано много методов прогнозирования, которые с той или иной степенью надежности предсказывают будущие события. Информационной базой для анализа экономических процессов являются динамические и временные ряды.

Прогноз спроса на шифер, реализуемых ОАО «БЕЛАЦИ» произведем, используя количественный подход. Базу для прогноза определим за последние 3 года с разбивкой поквартально. Реализация продукции представлена в таблице 4.1 – 4.3.

Таблица 4.1

Реализация плоского шифера за 2009 год, туп.

Год	2009
Квартал	1	2	3	4
Значение	7498	7587	7677	7893

 

Таблица 4.2

Реализация плоского шифера за 2010 год, туп.

Год	2010
Квартал	1	2	3	4
Значение	8663	8389	8288	8233

 

Таблица 4.3

Реализация плоского шифера за 2011 год, туп.

Год	2011
Квартал	1	2	3	4
Значение	7285	7211	7116	7018

 

Задача прогнозирования сводится к получению оценок значений ряда для некоторого периода будущего, т.е. к получению значения Yпрогноз(t), где t = n + 1, n + 2, … При использовании методов экстраполяции исходят из предположения о сохранении закономерностей прошлого развития на период прогнозирования. Таким образом, проведем прогнозирование в несколько этапов. Сначала проведем проверку имеющегося временного ряда и определим, нет ли в нем аномальных значений. Для этого используем метод Ирвина. В данном методе для всех или только для подозреваемых в аномальности наблюдений вычисляется величина lt:

,

где

.

Если рассчитанная величина lt, превышает табличный уровень, то уровень yt считается аномальным. Аномальные наблюдения необходимо исключить из временного ряда и заменить их расчетными значениями (самый простой способ замены – в качестве нового значения принять среднее из двух соседних значений).

Итак, сделаем проверку нового ряда. Результаты сведем в таблицу 4.4

Таблица 4.4

Анализ данных временного ряда

Квартал	Спрос	y-yср	y-yср^2	Показатель Ирвина
1	7498	-240,17	57680,03
2	7587	-151,17	22851,36	0,16
3	7677	-61,17	3741,36	0,16
4	7893	154,83	23973,36	0,39
5	8663	924,83	855316,69	1,40
6	8389	650,83	423584,03	0,50
7	8288	549,83	302316,69	0,18
8	8233	494,83	244860,03	0,10
9	7285	-453,17	205360,03	1,72
10	7211	-527,17	277904,69	0,13
11	7116	-622,17	387091,36	0,17
12	7018	-720,17	518640,03	0,18
Сумма	92858	0,00	3323319,67	5,10

 

Проверка показала, что временной ряд реализации шифера содержит несколько аномальных явлений, и необходимо от них избавиться. В качестве новых значений примем среднее из двух соседних с ним значений.

Проведем повторную проверку. Полученные результаты сведем в таблицу 4.5.

Таблица 4.5

Анализ данных временного ряда

Квартал	Спрос	y-yср	y-yср^2	Показатель Ирвина
1	7498	-233,08	54327,84
2	7587	-144,08	20760,01	0,19
3	7677	-54,08	2925,01	0,19
4	7893	161,92	26217,01	0,46
5	8141	409,92	168031,67	0,53
6	8389	657,92	432854,34	0,53
7	8288	556,92	310156,17	0,22
8	8233	501,92	251920,34	0,12
9	7722	-9,08	82,51	1,09
10	7211	-520,08	270486,67	1,09
11	7116	-615,08	378327,51	0,20
12	7018	-713,08	508487,84	0,21
Сумма	92773	0,00	2424576,92	4,83

 

Повторная проверка показала, что временной ряд реализации шифера не содержит аномальных явлений, и на его основе можно построить достоверный прогноз спроса и реализации на ближайшую перспективу.

Построим график (4.1) зависимости спроса от времени, а также линию тренда, описывающую данную зависимость.

Рис. 4.1. Динамика реализации шифера

Зависимость спроса от времени описывается линейной функцией Y(t)=а0+а1t. Проверим, рассчитав вручную, правильность определения коэффициентов а0 и а1. Для этого определим коэффициенты а0 и а1 по формулам (4.1) и (4.2), применяя метод наименьших квадратов.

     (4.1)

a0 = - a1× ,     (4.2)

Таблица 4.6

Вспомогательная таблица для расчета коэффициентов а0 и а1

	Квартал	Спрос (y)	t-tср	t-tср^2	y-yср	(t-tср)(y-yср)
	1	7498	-5,50	30,25	-233,08	1281,96
	2	7587	-4,50	20,25	-144,08	648,37
	3	7677	-3,50	12,25	-54,08	189,29
	4	7893	-2,50	6,25	161,92	-404,79
	5	8141	-1,50	2,25	409,92	-614,88
	6	8389	-0,50	0,25	657,92	-328,96
	7	8288	0,50	0,25	556,92	278,46
	8	8233	1,50	2,25	501,92	752,88
	9	7722	2,50	6,25	-9,08	-22,71
	10	7211	3,50	12,25	-520,08	-1820,29
	11	7116	4,50	20,25	-615,08	-2767,88
	12	7018	5,50	30,25	-713,08	-3921,96
Сумма	78	92773	0,00	143,00	0,00	-6730,50