Методы финансового прогнозирования. Стохастическое моделирование

Главная / Общество

В процессе финансового прогнозирования для расчета финансовых показателей используются такие специфические методы, как математическое моделирование, эконометрическое прогнозирование, экспертные оценки, построение трендов и составление сценариев, стохастические методы.

Математическое моделирование позволяет учесть множество взаимосвязанных факторов, влияющих на показатели финансового прогноза, выбрать из нескольких вариантов проекта прогноза наиболее соответствующий принятой концепции производственного, социально-экономического развития и целям финансовой политики.

Эконометрическое прогнозирование основано на принципах экономической теории и статистики: расчет показателей прогноза осуществляется на основе статистических оценочных коэффициентов при одной или нескольких экономических переменных, выступающих в качестве прогнозных факторов; позволяет рассмотреть одновременное изменение нескольких переменных, влияющих на показатели финансового прогноза. Эконометрические модели описывают с определенной степенью вероятности динамику показателей в зависимости от изменения факторов, влияющих на финансовые процессы. При построении эконометрических моделей используется математический аппарат регрессионного анализа, который дает количественные оценки усредненных взаимосвязей и пропорций, сложившихся в экономике в течение базисного периода. Для получения наиболее надежных результатов экономико-математические методы дополняются экспертными оценками.

Метод экспертных оценок предполагает обобщение и математическую обработку оценок специалистов-экспертов по определенному вопросу. Эффективность этого метода зависит от профессионализма и компетентности экспертов. Такое прогнозирование может быть достаточно точным, однако экспертные оценки носят субъективный характер, зависят от «ощущений» эксперта и не всегда поддаются рациональному объяснению.

Трендовый метод , предполагающий зависимость некоторых групп доходов и расходов лишь от фактора времени, исходит из постоянных темпов изменений (тренд постоянных темпов роста) или постоянных абсолютных изменений (линейный временной тренд). Недостатком данного метода является игнорирование экономических, демографических и других факторов.

Разработка сценариев не всегда исходит из научности и объективности, в них всегда ощущается влияние политических предпочтений, предпочтений отдельных должностных лиц, инвесторов, собственников, но это позволяет оценить последствия реализации тех или иных политических обещаний.

Стохастические методы предполагают вероятностный характер как прогноза, так и связи между используемыми данными и прогнозными финансовыми показателями. Вероятность расчета точного финансового прогноза определяется объемом эмпирических данных, используемых при прогнозировании.

Таким образом, методы финансового прогнозирования различаются по затратам и объемам предоставляемой итоговой информации: чем сложнее метод прогнозирования, тем больше связанные с ним затраты и объемы получаемой с его помощью информации.

Точность прогнозов

Основными критериями при оценке эффективности модели, используемой в прогнозировании, служат точность прогноза и полнота представления будущего финансового состояния прогнозируемого объекта. Вопрос с точностью прогноза несколько более сложен и требует более пристального внимания. Точность или ошибка прогноза - это разница между прогнозным и фактическим значениями. В каждой конкретной модели эта величина зависит от ряда факторов.

Чрезвычайно важную роль играют исторические данные, используемые при выработке модели прогнозирования. В идеале желательно иметь большое количество данных за значительный период времени. Кроме того, используемые данные должны быть "типичными" с точки зрения ситуации. Стохастические методы прогнозирования, использующие аппарат математической статистики, предъявляют к историческим данным вполне конкретные требования, в случае невыполнения которых не может быть гарантирована точность прогнозирования. Данные должны быть достоверны, сопоставимы, достаточно представительны для проявления закономерности, однородны и устойчивы.

Точность прогноза однозначно зависит от правильности выбора метода прогнозирования в том или ином конкретном случае. Однако это не означает, что в каждом случае применима только какая-нибудь одна модель. Вполне возможно, что в ряде случаев несколько различных моделей выдадут относительно надежные оценки. Основным элементом в любой модели прогнозирования является тренд или линия основной тенденции изменения ряда. В большинстве моделей предполагается, что тренд является линейным, однако такое предположение не всегда закономерно и может отрицательно повлиять на точность прогноза. На точность прогноза также влияет используемый метод отделения от тренда сезонных колебаний - сложения или умножения. При использовании методов регрессии крайне важно правильно выделить причинно-следственные связи между различными факторами и заложить эти соотношения в модель.

Прежде чем использовать модель для составления реальных прогнозов, ее необходимо проверить на объективность, с тем чтобы обеспечить точность прогнозов. Этого можно достичь двумя разными путями:

Результаты, полученные с помощью модели, сравниваются с фактическими значениями через какой-то промежуток времени, когда те появляются. Недостаток такого подхода состоит в том, что проверка "беспристрастности" модели может занять много времени, так как по-настоящему проверить модель можно только на продолжительном временном отрезке.

Модель строится исходя из усеченного набора имеющихся исторических данных. Оставшиеся данные можно использовать для сравнения с прогнозными показателями, полученными с помощью этой модели. Такого рода проверка более реалистична, так как она фактически моделирует прогнозную ситуацию. Недостаток этого метода состоит в том, что самые последние, а, следовательно, и наиболее значимые показатели исключены из процесса формирования исходной модели.

В свете вышесказанного относительно проверки модели становится ясным, что для того, чтобы уменьшить ожидаемые ошибки, придется вносить изменения в уже существующую модель. Такие изменения вносятся на протяжении всего периода применения модели в реальной жизни. Непрерывное внесение изменений возможно в том, что касается тренда, сезонных и циклических колебаний, а также любого используемого причинно-следственного соотношения. Эти изменения затем проверяются с помощью уже описанных методов. Таким образом, процесс оформления модели включает в себя несколько этапов: сбор данных, выработку исходной модели, проверку, уточнение - и опять все сначала на основе непрерывного сбора дополнительных данных с целью обеспечения надежности модели.

Виды прогнозов

Различают три основных вида прогноза: технологический, экономический и прогноз объема продаж (спроса).

1. Технологические прогнозы охватывают уровень развития НТП или технологическое развитие в сферах, непосредственно влияющих на производство, в котором осуществляется прогноз. Например, предприятие, выпускающее компьютеры, интересует перспективы расширения объема памяти на дискетах, т.к. они являются дополнительной продукцией для использования компьютеров, а предприятие, использующее вредные, токсичные вещества в своем производстве, интересует разработка технологий по очистке и утилизации отходов.

Развитие НТП приводит к появлению новых товаров и услуг, а те, в свою очередь, составляют серьезную конкуренцию существующим предприятиям. Грамотно сделанный прогноз позволит сэкономить финансовые ресурсы, предскажет развитие новых технологий, даже если научно-технические изменения не повлияли на производство продукции.

2. Экономический прогноз позволяет предусмотреть будущее состояние экономики, процентные ставки и другие факторы, влияющие на развитие любого предприятия. От результатов экономического прогноза зависят такие решения как: расширение или сокращение производственных мощностей; заключение новых договоров; увольнение или наем рабочих и т.д.

3. Представление о реальном уровне спроса на продукцию предприятия на конкретный период в будущем дает прогноз объема продаж. Такой прогноз является основой для планирования и проведения экономических расчетов. На спрос влияют множество факторов, учет которых можно выявить с помощью составления прогноза объема продаж (спроса). В качестве базы для будущего прогноза используются такие показатели, как уровень спроса в предшествующем периоде, демографические изменения, изменения рыночных долей отраслевых организаций, динамику политической ситуации, интенсивность рекламы, конкурентов и др.

В рамках своей диссертации « » мне нужно было делать обзор моделей прогнозирования . Кроме обзора, я сделала вариант классификации, который мне тогда не очень удался. Классификацию уже немного поправила, теперь хочется разобраться в существующих моделях прогнозирования временных рядов. Такие модели называют стохастическими моделями (stochastic models).

По оценке некто Тихонова в его «Прогнозировании в условиях рынка » на сегодняшний день (2006 год) существует около 100 методов и моделей прогнозирования. Эта оценка звучит бредово, я полно разбирала ее ! Давайте теперь вместе разберемся, какие же модели прогнозирования временных рядов существуют на сегодняшний день.

Авторегрессионные модели прогнозирования (ARIMAX, GARCH, ARDLM)
Модели экспоненциального сглаживания (ES)
Модель по выборке максимального подобия (MMSP)
Модель на нейронных сетях (ANN)
Модель на цепях Маркова (Markov chains)
Модель на классификационно-регрессионных деревьях (CART)
Модель на основе генетического алгоритма (GA)
Модель на опорных векторах (SVM)
Модель на основе передаточных функций (TF)
Модель на нечеткой логике (FL)
Что еще?...

Регрессионные модели прогнозирования

Регрессионные модели прогнозирования одни из старейших, однако нельзя сказать, что она нынче очень популярны. Регрессионными моделями являются:

Простая линейная регрессия (linear regression)
Множественная регрессия (multilple regression)
Нелинейная регрессия (nonlinear regression)

Лучшая книга по регрессии — архигениальная книга — Draper N., Smith H. Applied regression analysis . Ее можно скачать в сети в djvu. Лучше читать в английском варианте, написано в высшей степени для людей.

Авторегрессионные модели прогнозирования

Это широчайший и один из двух наиболее широко применимых классов моделей! Книг по этим моделям много, примеров применения много.

Модель по выборке максимального подобия

Это моя модель (model on the most similar pattern), на ряде задач показывает высокую эффективность. К рядам FOREX и бирж применять не стоит, проверяли, работает неважно. Ее описание можно найти в диссертации по ссылке выше, кроме того, можно скачать пример реализации в MATLAB .

Модель на нейронных сетях

Вторая из двух наиболее популярных моделей прогнозирования временных рядов. Лучшая книга с примерами, на мой вкус, Хайкин С. Нейронные сети: полный курс . Книгу с примерами в MATLAB можно скачать по ссылке.

Модель на цепях Маркова

Модель на цепях Маркова фигурирует в множестве обзоров, однако мне не удалось найти ни хорошей книги, ни хорошей статьи о ее конкретном применении для прогнозирования временных рядов. Сама эту модель разбирала в курсе теории надежности (учебник Гнеденко), принцип ее расчета хорошо понимаю, кроме того, читала, что ее часто применяют для моделирования финансовых временных рядов.

Вопрос к аудитории: посоветуйте хорошую и понятную (!) книгу/статью по применению цепей Маркова для прогнозирования временных рядов.

Модель на классификационно-регрессионных деревьях

Вот тут материалов немного, но они есть. В частности, неплохая статья по применению этой модели для прогнозирования Hannes Y.Y., Webb P. Classification and regression trees: A User Manual for IdentifyingIndicators of Vulnerability to Famine and Chronic Food Insecurity .

Модель на основе генетического алгоритма

Это странный зверь, такого рода решения я называю «иезуитскими», потому что кажется, что они рождены только для обоснования научной новизны, однако эффективность их невысока. Например, генетический алгоритм применяется для решения задач оптимизации (поиска экстремума), однако некоторые приплели его к прогнозированию временных рядов. Найти внятного материала по этой теме мне не удалось.

Вопрос к аудитории: посоветуйте хорошую и понятную (!) книгу/статью по применению генетического алгоритма для прогнозирования временных рядов.

Модель на опорных векторах

Модель на основе передаточных функций

Модель на нечеткой логике

Все эти модели принадлежат, на мой вкус, классу иезуитских. Например, опорные векторы (SVM) применяется в основном для задач классификации. Нечеткая логика где только не применяется, однако найти ее понятно описанное применение для прогнозирования временных рядов мне не удалось. Хотя в обзорах специалисты почти всегда ее указывают.

Вопрос к аудитории тот же!

Итого

Моделей мы наберем с десяток, со всеми модификациями — два десятка. Хотелось бы, чтобы в комментариях вы не только высказывали мнение, а по возможности делали полезные ссылки на понятные материалы. Лучше на английском!

PS. Всех любителей FOREX и всякого рода бирж большая просьба не долбится ко мне в личку! Вы мне ужасно надоели!

480 руб. | 150 грн. | 7,5 долл. ", MOUSEOFF, FGCOLOR, "#FFFFCC",BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут , круглосуточно, без выходных и праздников

240 руб. | 75 грн. | 3,75 долл. ", MOUSEOFF, FGCOLOR, "#FFFFCC",BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Автореферат - 240 руб., доставка 1-3 часа, с 10-19 (Московское время), кроме воскресенья

Алейникова Наталья Александровна. Разработка стохастических моделей прогнозирования на основе количественной интерпретации методов технического анализа: диссертация... кандидата физико-математических наук: 05.13.18.- Воронеж, 2003.- 123 с.: ил. РГБ ОД, 61 03-1/869-7

Введение

Глава 1. Анализ существующих подходов к построению моделей прогнозированиял

1.1. Определение, классификация и требования, предъявляемые к прогнозам

1.2. Анализ методов построения моделей прогноза

1.2.1. Основные подходы

1.2.2. Эконометрический (фундаментальный) анализ

1.2.3. Технический анализ

1.2.4. Стохастическое моделирование

1.2.5. Основные достоинства и недостатки подходов к прогнозированию

1.3. Выводы, постановка цели и задач исследования

Глава 2. Построение моделей прогноза с помощью индикаторов технического анализа

2.1. Теоретическое обоснование использования индикаторов технического анализа в модели стохастического моделирования

2.1.1. Модель скользящего среднего и этапы введения индикатора ТА в модель

2.1.2. Модель скользящего среднего и индикатор движущееся среднее

2.1.3. Модель скользящего среднего и индикатор экспоненциальное скользящее среднее

2.1.4. Модель скользящего среднего и индикатор Momentum

2.2. Построение условно-вероятностной индикаторной модели

2.2.1. Аппроксимация распределения условных вероятностей случайной величины А,

2.2.2. Построение эмпирических распределений вероятностей величины hn+l

2.2.3. Аппроксимация эмпирического условного распределения с помощью теоретических законов 54

2.2.4. Использование нормального распределения при оценке распределения условных вероятностей

2.2.5. Использование нормального и Парето распределений при оценке функции плотности распределения условных вероятностей 57

2.2.6. Использование распределений Парето и равномерного при оценке функции плотности распределения условных вероятностей 63

2.2.7. Формулировка требований к области применения прогнозной модели УВИМ

2.3. Выводы 66

Глава 3. Реализация моделей прогноза 68

3.1. Описание методики проверки работоспособности моделей прогнозирования

3.1.1. Этапы проверки работоспособности моделей ИМСС

3.1.2. Этапы проверки работоспособности модели УВИМ

3.1.3. Практическая проверка работоспособности модели ИМСС

3.1.4. Краткая характеристика мирового товарного рынка фьючерсов

3.1.5. Практическая проверка работоспособности модели УВИМ

3.1.6. Аппроксимация эмпирического условного распределения с помощью теоретических законов

3.2. Информационно-аналитическая подсистема «ИС-Трейдер»

3.2.1. Общее описание «ИС-Трейдер» 100

3.2.2. Раздел «Анализ конъюнктуры мирового рынка сахара и прогноз его развития»

3.3. Выводы

Заключение

Литература

Приложения

Основные достоинства и недостатки подходов к прогнозированию

В общем случае под прогнозом принято понимать научно обоснованное суждение, носящее вероятностный характер, о возможных состояниях изучаемого объекта (явления) в будущем или о путях и сроках достижения определенных целей и результатов. Прогнозирование - это процесс разработки прогнозов с целью предсказания динамики изменения объектов (явлений) в ближайшей или отдаленной перспективе .

Приведем следующую классификацию прогнозов, на основании которой в дальнейшем более точно определим место, занимаемое нашим прогнозом. Прогнозы разделяются по следующим параметрам : В зависимости от применяемой методологии a) При нормативном прогнозе происходит формулировка желаемого состояния, цели, результата, которые должны быть достигнуты в будущем. Объектом прогнозирования являются пути, направления возможного развития, приводящие к реализации поставленной цели; b) Исследовательские прогнозы базируются на изучении тенденций изменения объекта во времени и распространении найденной зависимости на перспективу. При использовании исследовательского подхода предполагается, что элементы будущего развития явлений заложены в фактах реальной действительности и закономерностях прошлого; с) Комплексный прогноз сочетает в себе элементы предыдущих двух подходов; По характеру отношения прогноза к состоянию объекта прогнозирова ния: a) Условный (активный) прогноз позволяет оценить возможные направления развития и их последствия с учетом влияния экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних, действующих в рамках прогнозируемой системы) факторов; b) Безусловный (пассивный) прогноз характеризует будущее развитие как результат движения по инерции, закономерности которого сформированы в прошлом и настоящем; По степени разброса прогностических оценок: a) Точечный прогноз описывает возможное состояние объекта с помощью однозначно установленной числовой величины; b) Интервальный прогноз характеризует состояние объекта в виде совокупности числовых значений, заключенных в определенном интервале. Задача построения моделей прогноза достаточно сложная, так как при ее решении необходимо учитывать особенности моделируемого объекта и условия, в которых объект функционирует. В работе рассматриваются объекты, поведение которых нельзя заранее предугадать, так как оно зависит от множества случайных факторов и основная сложность состоит в невозможности измерить все эти факторы, а также предположить, какой из факторов окажет наибольшее воздействие в тот или иной момент времени. Попытки углубиться в причинно-следственные связи между внешними факторами и поведением объекта способны увести исследователя от конкретного изменения состояния объекта как угодно далеко. Задача усложняется тем, что, даже разобравшись «сегодня» с причинами, приведшими к определенному состоянию объекта, «назавтра» существует риск получить совершенно новую реальность, где ведущую роль могут играть иные силы и факторы, которые создадут событийный ряд, не похожий на предыдущий . Наиболее ярким примером таких объектов служат цены на финансовых и товарных мировых биржах. Сформулируем начальные требования к моделям прогноза. Во-первых, следует исключить из модели влияние внешних факторов, которых может быть очень много и которые не всегда можно измерить; во-вторых, использовать в математических моделях прогнозирования информацию о поведении объекта в предыдущие периоды; в-третьих, необходимо, чтобы модель учитывала неопределенность в поведении объекта; в-четвертых, в соответствии с приведенной классификацией, прогноз должен быть исследовательским, пассивным, модель должна допускать интервальную и точечную оценки прогнозируемых значений. Проанализируем основные черты существующих и наиболее распространенных подходов к прогнозированию, выделим достоинства и недостатки каждого подхода с точки зрения сформулированных требований. Существует множество подходов к прогнозированию динамики объектов. Эксперты пытаются предугадать дальнейшее развитие событий, пользуясь предлагаемыми им математико-статистическими методами и моделями, исследуя закономерности, пытаясь учесть влияние множества разнообразных факторов, которые могут повлиять на поведение объекта, наконец, прибегают даже к интуиции . В данной работе рассматриваются только количественные методы прогноза. Основные количественные методы построения моделей прогноза можно разделить на три группы: а) Эконометрический (фундаментальный) анализ Термин «эконометрика» был введен еще в 1926 г. норвежским экономистом и статистиком Рагнаром Фишером. В буквальном переводе этот термин означает «измерения в экономике». Главным назначением эконометрики является модельное описание конкретных количественных взаимосвязей, существующих между анализируемыми показателями. Описанию эконометрических методов посвящена многочисленная литература, например, . b) Технический анализ (ТА) ТА применяется на различных финансовых и товарных рынках (биржах) и основан на гипотезе о том, что рыночные цены являются отражением желаний и действий всех участников рынка и все факторы (фундаментальные, политические, психологические), влияющие на рыночную цену, фактически в ней самой и отражены . Методы ТА можно использовать в качестве источника дополнительной информации для прогнозирования не только цен, но и других объектов (характеристики которых колеблются во времени и имеют состояния открытия, закрытия, максимальное и минимальное). ТА наименее математизирован, но опирается на огромный практический материал, накопленный грейдерами (участниками рынка) почти за 100 лет. Исторически классический ТА развивался следующим образом. Первоначально, когда еще в природе не существовало компьютерной техники, а математические методы в силу сложности расчетов никто не пытался применить для анализа динамики цен, участники рынка, в особенности трейдеры, рисовали графики, на которых откладывали прямые линии. Позже были найдены закономерности в соотношении этих линий и графиков цен. Так возникли трендовые линии, модели и фигуры. Далее появились потребности для отхода от прямолинейности трен-довых линий и моделей и трейдеры, также вручную, начали рассчитывать средние цены, которые и стали с успехом применяться для анализа. И уже с возникновением компьютерной техники появилась возможность для расчета и применения методов осцилляторного анализа рынка.

Модель скользящего среднего и индикатор экспоненциальное скользящее среднее

Очевидно, что для построения прогнозной модели, удовлетворяющей требованиям, сформулированным в 1.1, необходимо сочетать черты каждого из подходов. Чтобы создать подходящую модель прогнозирования, учитывающую неопределенность, можно воспользоваться уже существующими методиками построения таких моделей в эконометрике и стохастическом моделировании. Но при этом важно, чтобы соблюдалось требование независимости прогнозных выходных данных от измерения значений внешних случайных факторов. Для выполнения этого условия, предлагается использовать стохастический подход, как наиболее подходящий. Согласно следующему требованию - извлечению необходимой для прогноза дополнительной информации из самого поведения прогнозируемой величины, - воспользуемся индикаторными методами технического анализа.

Таким образом, построение модели прогнозирования предлагается проводить в рамках стохастического подхода с применением индикаторов ТА. Такое объединение двух подходов представляется возможным осуществить двумя способами. Первый способ заключается во внедрении индикаторов ТА в существующие модели стохастического моделирования (например, в модель скользящего среднего) и последующем исследовании влияния, оказываемого индикаторами на прогнозную эффективность модель. Второй способ состоит в создании новой модели в рамках вероятностного пространства (1.4), не связанной с существующими моделями, с использованием индикаторов ТА в качестве источников дополнительной информации.

Необходимо отметить, что, так как модель - это лишь идеализация реального мира, в которой интересующие исследователя отношения между реальными элементами заменены подходящими отношениями между математическими категориями, то нужно разработать специальную методику, с помощью которой будет осуществляться проверка работоспособности модели на конкретных реальных и тестовых данных, включающую в себя ряд критериев оценки качества прогноза.

Для автоматизации построения прогноза с помощью комбинирования методов стохастического моделирования и технического анализа необходимо разработать программный комплекс. При этом в силу специфики используемых методов, потребуются большие объемы статистической информации. Обеспечить это требование возможно благодаря существующим информационно-аналитическим центрам, выполняющим функции сбора, хранения, обработки и выдачи информации о текущем состоянии объекта. Важно учитывать и то, что полученную информацию о прогнозе нужно сделать доступной, то есть где-то ее публиковать. Поэтому программный комплекс необходимо разработать в рамках существующей информационно-аналитической системы, выполняющий указанные выше функции.

Из приведенного выше анализа существующих подходов и сформулированных требований к прогнозу, можно сделать следующие основные выводы: a) При построении моделей прогнозирования необходимо учитывать особенности моделируемого объекта и условия, в которых объект функционирует. b) К модели прогноза выдвигается ряд требований, заключающихся в ее независимости от непосредственного измерения значений множества внешних случайных факторов, вычислении прогнозных значений на основе информации о поведении объекта в предыдущий период, учет неопределенности, и наконец, то, что прогноз, получаемый с помощью модели должен быть исследовательским, пассивным, допускать интервальную и точечную оценки прогнозируемых значений. c) Анализ существующих методов к построению моделей прогноза цен показал, что ни один из подходов в чистом виде не ведет к построению модели прогнозирования, удовлетворяющей сформулированным требованиям. Для достижения требований, необходимо использовать комбинацию сразу нескольких подходов, наиболее подходящими из которых являются стохастическое моделирование и индикаторный технический анализ. d) Объединение двух подходов к прогнозированию возможно осуществить двумя способами. Первый способ заключается во внедрении индикаторов ТА в существующие модели стохастического моделирования и последующем исследовании влияния, оказываемого индикаторами на прогнозную эффективность модель. Второй способ состоит в создании новой модели в рамках вероятностного пространства Колмогорова, с использованием индикаторов ТА в качестве источников дополнительной информации. e) Для построения прогноза с помощью комбинирования методов стохастического моделирования и технического анализа требуются большие объемы статистической информации. Для обеспечения этого требования необходимо существование информационно-аналитических центров, выполняющих функции сбора, хранения, обработки и выдачи информации о текущем состоянии объекта. Эти центры должны также обеспечивать публикацию прогноза. f) В рамках существующего информационно-аналитического центра необходимо разработать программный комплекс для реализации моделей прогноза. На основании выводов сформулирована цель диссертационной работы. Целью работы является создание стохастических моделей прогнозирования на основе количественной интерпретации методов технического анализа и разработка комплекса программ, как инструментального средства поддержки принятия решений субъектами управления. Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи: 1. Теоретически обосновать применение некоторых индикаторов технического анализа в существующих моделях стохастического моделирования. Построить модель прогнозирования поведения исследуемого объекта на основе модели стохастического моделирования с использованием индикаторов технического анализа в качестве источника дополнительной информации. 2. Построить условно-вероятностную индикаторную модель прогнозирования поведения исследуемого объекта, отвечающую требованиям универсальности по использованию видов и числа индикаторов технического анализа, а также разработать алгоритм получения прогнозных оценок по этой модели.

Использование нормального и Парето распределений при оценке функции плотности распределения условных вероятностей

В работе предлагается использовать методику проверки работоспособности моделей прогнозирования ИМСС (глава 2, п. 1.) и УВИМ (глава 2, п. 2) на тестовых и реальных данных, которая в общих чертах будет описана далее. Для изложения этой методики удобно разбить общую логическую схему исследования на несколько этапов.

На первом этапе происходит сбор или формирование исходной статистической информации, а так же представление (группирование) исходных данных в виде удобном для дальнейшего моделирования.

На следующем этапе необходимо удостовериться в том, что статистические данные удовлетворяют условиям модели (см. глава 2, п. 1.6). Действительно, у каждой из предложенных моделей прогнозирования имеется своя область применения. Напомним, что во второй главе выдвигались два предположения о поведении объекта. Первое накладывало ограничение на поведение объекта, предполагалось, что оно подчинено модели скользящего среднего. В связи с этим возникали требования к закону распределения цены. На практике мы будем иметь дело лишь со случайными выборками из некоторой генеральной совокупности, эмпирические характеристики которых могут отличаться от теоретических характеристик всей совокупности. Следовательно, может получиться так, что модель прогнозирования будет использована для данных, к которым она попросту не применима.

Второе предположение не связывало поведение объекта с какой-либо известной моделью (хотя и не исключало этого), зато требовало, чтобы была достаточно большая статистика по четырем разновидностям состояний объекта - открытия, закрытия, минимального и максимального. Поэтому и необходимо на втором этапе методики проверить, насколько выборка соответствует всем исходным требованиям модели.

Далее каждая модель включала в себя ряд теоретических положений (глава 2, следствия из теорем 1,2, теорема 3, предложения о «склейке» нескольких законов распределения для аппроксимации эмпирических условных распределений, получаемых с помощью модели УВИМ), проверка которых на практике будет составлять третий этап методики.

На четвертом этапе необходимо указать, какие значения мы будем считать прогнозом. В качестве прогнозного значения можно выбрать математическое ожидание, или, если последнее неизвестно, оценку математического ожидания - выборочное среднее. Так же прогнозными значениями могут быть приращения с максимальными частотами в выборке (выборочная мода). В случае модели ИМСС, когда приращения распределены по нормальному закону распределения, в силу симметричности закона, математическое ожидание и мода равны друг другу. Насколько лучше прогноз, получаемый с помощью тех или иных данных, можно будет судить, пройдя следующий этап методики.

Последний (пятый) этап связан с необходимостью оценки качества прогноза, получаемого с помощью модели. Нужно отметить, что часто для исследования качества прогноза ограничиваются изображением графиков реальных и прогнозных данных и вывод о том, насколько хорош прогноз, следует из простого сравнения этих графиков. Такое исследование является достаточно субъективным. В работе предлагается использовать количественный признак (критерий) степени схожести прогнозных и фактических значений. При этом он должен учитывать сразу несколько факторов, по которым оценивается точность прогноза (глядя на график реальных и прогнозных значений, исследователи, аналитики интуитивно отмечают эти факторы). Во-первых, желательно, чтобы прогнозные и реальные данные коррелировали между собой. То есть, если, например, фактическое значение движется вверх, то и найденное прогнозное значение так же должно двигаться вверх. Но при этом может возникнуть ситуация, показанная на рис. 3.1, когда фактические и прогнозные значения, несмотря на схожесть направлений их изменений, значительно отличаются по величине. Поэтому нужно учитывать еще и степень расхождения между ними.

Следующий фактор, по которому оценивается качество прогноза, связан с понятием доверительного интервала. Дело в том, что в качестве про Графики движения прогнозных и реальных значений. гнозного значения можно взять точечную оценку математического ожидания а случайной величины - выборочное среднее х. Но так как эта оценка получается по выборке, то она так же является случайной величиной и может значительно отличаться от математического ожидания генеральной совокупности. Чтобы дать представление о точности и надежности оценки х, для математического ожидания строится доверительный интервал: где у - доверительная вероятность - вероятность того, что / накроет неиз вестное значение математического ожидания, /?!(х),...,хп), /32(х],...,хп) - границы интервала (строятся по выборке, являются случайными величинами, Д (xj,..., хп) /?2 (xi хп)) находят ся из условия, что вероятность у попадания неизвестного математического ожидания ав 1у достаточно большая: Очевидно, что интервальная оценка тем лучше, чем меньше длина доверительного интервала. А так как границы доверительного интервала напрямую зависят от дисперсии, то если окажется, что дисперсия прогнозной величины после применения модели уменьшилась, тогда можно считать, что использование модели повышает качество прогноза. Исходя из выше сказанного, предлагается ввести векторный критерий оценки качества прогноза, включающий в себя три компоненты:

Первая компонента q]f с помощью которой исследуется точность прогноза, представляет собой степень тесноты связи (коррелированности) между изменениями прогнозных и реальных значений. Для формализации этого критерия можно воспользоваться показателем регрессионного анализа, таким как коэффициент корреляции. Но перед тем как использовать этот показатель, необходимо ввести некоторые дополнительные предположения о регрессионной зависимости между прогнозным и реальным значениями. Так как фактические значения при тестировании модели нам заранее известны, можно, пользуясь эконометрической терминологией, трактовать фактические данные как объясняющие переменные, а прогнозные значения как объясняемые переменные, предположив при этом, что эти переменные связаны некоторой зависимостью у = f(y)+ є , например, линейной, которую можно описать с помощью формулы

Аппроксимация эмпирического условного распределения с помощью теоретических законов

Наиболее распространенным и удобным способом осуществления импорта товаров, в том числе и сахара, является приобретение товаров на мировых фьючерсных биржах по фьючерсным контрактам. Фьючерсный контракт - это имеющее юридическую силу обязательство осуществить поставку или получить обусловленное количество оговоренного товара по согласованной цене в определенный день (или дни) в будущем. Фьючерсный контракт фиксирует «сейчас» цену и условия сделки, которая состоится в будущем. Предметами фьючерсных контрактов могут быть сельскохозяйственная продукция (сахар, живой скот и т.д.), сырая нефть, алюминий, золото и т.д., а также различные финансовые инструменты (векселя, облигации, валюта и т.д.) . Наиболее крупными фьючерсными биржами являются Чикагская товарная биржа (СМЕ - Chicago Mercantile Exchange), Лондонская международная биржа финансовых фьючерсов (LIFFE - London International Financial Futures Exchange), Нью-Йоркская товарная биржа (CSCE или NYMEX - New-York Mercantile Exchange) . Популярность фьючерсных бирж обусловлена рядом причин, наиболее важные из которых перечислены ниже : фьючерсная биржа - это традиционный, имеющий вековую историю рынок товаров; фьючерсные контракты помогают избежать риска изменения цены на товар; информация о фьючерсных ценах распространяется по сети Internet (например, сеть Рейтер Монитор); торговлю на фьючерсной бирже теперь можно осуществлять через сеть Интернет (например, с помощью систем Reuters Dealing 2000 и Quotron FX Trader). Необходимо отметить, что в силу популярности среди импортеров, фьючерсный рынок оказывает значительное влияние на российский товарный рынок. Это выражается, в том числе, и в зависимости российских цен на сахар от мировых фьючерсных цен на сырец. Цена на внутреннем российском рынке сахара образуется в общем случае при собственном производстве и за счет закупок на международных фьючерсных биржах.

Поведение цен на фьючерсном рынке, в том числе на сахар, не возможно предугадать заранее . Цены на мировом рынке сахара являются не стабильными, постоянно колеблющимися, зависят от баланса спроса и предложения, который устанавливается на рынке сахара не по жестко действующим законам, а в результате конкурентной борьбы между участниками рынка. При этом даже если между сторонами, где одни участники рынка всегда «слишком много просят», тогда как другие в обмен на это «слишком мало предлагают», достигнуто «компромиссное согласие», то оно будет носить весьма неустойчивый и непредсказуемый характер .

Но участникам фьючерсного рынка, таким, как государство, торговые компании, трейдеры, для успешной и эффективной работы, планирования, для правильного и грамотного регулирования импорта товаров, для получения наибольшей прибыли, хотя бы частичного снижения неопределенности и риска, необходимо предвидеть заранее какая ситуация сложится на рынке фьючерсов, иметь возможность качественно или количественно определять степень вероятности того или иного исхода ситуации . Для этого нужны специальные инструменты, методы, позволяющие получать обоснованные и как можно более точные прогнозы поведения рыночных цен, необходима вовремя собранная, достоверная информация о состоянии рынка . Грамотный, обоснованный прогноз снижает риски ошибочных решений со стороны участников рынка.

В странах с развитой рыночной экономикой, а в последнее время, и в нашей стране (что связано с увеличением объема импорта товаров), создаются специальные информационно-аналитические центры, выполняющие функции сбора, хранения, обработки и выдачи информации о текущем состоянии рынков товаров, необходимой для дальнейшей оценки и прогнозирования состояний субъектов рынка . Примерами таких информационно-аналитических центров на сахарном рынке являются информационная система «Russion Sugar» фирмы Стеле, информационно-аналитическая система «Информсахар» . Собранные, обработанные и проанализированные этими центрами данные публикуются в средствах массовой информации, а так же на специальных сайтах в Internet. По мере развития, с целью поддержки принятия решений, такие аналитические центры все больше внимания уделяют разработке информационных технологий в виде экономико-математических моделей и методов. Особое внимание при этом уделяется задачам прогнозирования поведения рынка, рыночных цен. Анализ, проведенный в показал, что методы прогнозирования в сахарной промышленности развиты не достаточно. Перечислим условия, в которых строится прогнозная модель : a) Торги на фьючерсных биржах проводятся ежедневно кроме субботы и воскресенья. b) Информация о ценах регулярно публикуется в журналах и в Internet, что делает ее доступной для всех участников рынка. c) В аналитических центрах в Internet существуют специальные архивы, содержащие большие объемы данных по ценам за предыдущие периоды, что позволяет использовать статистические методы обработки информации. d) Публикуемые данные по ценам включают в себя сведения о максимальной, минимальной ценах, а также о ценах открытия и закрытия, цены внутри одного дня, дневные цены, средние за неделю, месяц и т.д. Таким образом, фьючерсные цены удовлетворяют всем условиям модели УВИМ, приведенным в главе 2, п. 2.7.

Кожевников, Александр Сергеевич

В мировой практике используется более двухсот методов прогнозирования, в отечественной же науке - не более двадцати. Во введении указывалось, что будут рассматриваться методы финансового прогнозирования, получившие широкое распространение в развитых зарубежных странах.

Таким образом, в зависимости от вида используемой модели все методы прогнозирования можно подразделить на три большие группы (см. Рисунок 1):

Методы экспертных оценок , которые предусматривают многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обработку полученных результатов с помощью инструментария экономической статистики. Это наиболее простые и достаточно популярные методы, история которых насчитывает не одно тысячелетие. Применение этих методов на практике, обычно, заключается в использовании опыта и знаний торговых, финансовых, производственных руководителей предприятия или госучреждения. Как правило, это обеспечивает принятие решения наиболее простым и быстрым образом. Недостатком является снижение или полное отсутствие персональной ответственности за сделанный прогноз. Экспертные оценки применяются не только для прогнозирования значений показателей, но и в аналитической работе, например, для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей и т. п.

Стохастические методы , предполагающие вероятностный характер как прогноза, так и самой связи между исследуемыми показателями. Вероятность получения точного прогноза растет с ростом числа эмпирических данных. Эти методы занимают ведущее место с позиции формализованного прогнозирования и существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов. Наиболее простой пример - исследование тенденций изменения объема продаж с помощью анализа темпов роста показателей реализации. Результаты прогнозирования, полученные методами статистики, подвержены влиянию случайных колебаний данных, что может иногда приводить к серьезным просчетам.

Стохастические методы можно разделить на три типовые группы, которые будут названы ниже. Выбор для прогнозирования метода той или иной группы зависит от множества факторов, в том числе и от имеющихся в наличии исходных данных.

Первая ситуация - наличие временного ряда - встречается на практике наиболее часто: финансовый менеджер или аналитик имеет в своем распоряжении данные о динамике показателя, на основании которых требуется построить приемлемый прогноз. Иными словами, речь идет о выделении тренда. Это можно сделать различными способами, основными из которых являются простой динамический анализ и анализ с помощью авторегрессионых зависимостей.

Вторая ситуация - наличие пространственной совокупности - имеет место в том случае, если по некоторым причинам статистические данные о показателе отсутствуют либо есть основание полагать, что его значение определяется влиянием некоторых факторов. В этом случае может применяться многофакторный регрессионный анализ, представляющий собой распространение простого динамического анализа на многомерный случай.

Рис. 1. Классификация методов прогнозирования финансового состояния предприятия

Третья ситуация - наличие пространственно-временной совокупности - имеет место в том случае, когда: а) ряды динамики недостаточны по своей длине для построения статистически значимых прогнозов; б) аналитик имеет намерение учесть в прогнозе влияние факторов, различающиеся по экономической природе и их динамике. Исходными данными служат матрицы показателей, каждая из которых представляет собой значения тех же самых показателей за различные периоды или на разные последовательные даты.

Детерминированные методы , предполагающие наличие функциональных или жестко детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. В качестве примера можно привести зависимости, реализованные в рамках известной модели факторного анализа фирмы Дюпон. Используя эту модель и подставляя в нее прогнозные значения различных факторов, например выручки от реализации, оборачиваемости активов, степени финансовой зависимости и других, можно рассчитать прогнозное значение одного из основных показателей эффективности - коэффициента рентабельности собственного капитала.

Другим весьма наглядным примером служит форма отчета о прибылях и убытках, представляющая собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации, уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.). А на уровне государственного финансового прогнозирования факторной моделью выступает взаимосвязь объема государственных доходов и налоговой базы или ставок процента.

Здесь нельзя не упомянуть об еще одной группе методов для финансового прогнозирование на микро уровне, основанных на построении динамических имитационных моделей предприятия. В такие модели включаются данные о планируемых закупках материалов и комплектующих, объемах производства и сбыта, структуре издержек, инвестиционной активности предприятия, налоговом окружении и т.д. Обработка этой информации в рамках единой финансовой модели позволяет оценить прогнозное финансовое состояние компании с очень высокой степенью точности. Реально такого рода модели можно строить только с использованием персональных компьютеров, позволяющих быстро производить огромный объем необходимых вычислений.

Обзор базовых методов прогнозирования

Методы моделирования и экономико-математические методы

Моделирование предполагает конструирование модели на основе предварительного изучения объекта или процесса, выделения его существенных характеристик или признаков. Прогнозирование экономических и социальных процессов с использованием моделей включает разработку модели, ее экспериментальный анализ, сопоставление результатов прогнозных расчетов на основе модели с фактическими данными состояния объекта или процесса, корректировку и уточнение модели.

К методам экономико-математического моделирования относят следующие методы:

· матричные модели (статистические и динамические),
· модели оптимального планирования,
· экономико-статистические,
· многофакторные модели,
· эконометрические модели,
· имитационные модели,
· модели принятия решений,
· модели сетевого планирования,
· метод межотраслевого баланса,
· методы оптимизации,
· корреляционно-регрессионные модели.

Метод экономического анализа

Экономический анализ является неотъемлемой частью и одним из основных элементов логики прогнозирования и планирования. Он должен осуществляться как на макро-, так и на мезо- и микроуровнях.

Сущность метода экономического анализа заключается в том, что экономический процесс или явление расчленяется на составные части и выявляются взаимная связь и влияние этих частей друг на друга и на ход развития всего процесса. Анализ позволяем раскрыть сущность процесса, определить закономерности его изменения в прогнозируемом (плановом) периоде, всесторонне оценить возможности и пути достижения поставленных целей.

В процессе экономического анализа применяются такие приемы, как сравнение, группировки, индексный метод, проводятся балансовые расчеты, используются нормативный и экономико-математические методы.

Балансовый метод

Балансовые метод предполагает разработку балансов, представляющих собой систему показателей, в которой одна часть, характеризующая ресурсы по источника поступления, равна другой части, показывающей распределение (использование) по всем направления их расхода.

В переходный период к рыночным отношениям усиливается роль прогнозных балансов, разрабатываемых на макроуровне: платежного баланса, баланса доходов и расходов государства, баланса денежных доходов и расходов населения, сводного баланса трудовых ресурсов, балансов спроса и предложения. Результаты балансовых расчетов служат основой при формировании структурной, социальной, финансово-бюджетной и кредитно-денежной политики, а также политики занятости и внешнеэкономической деятельности. Балансы применяются также для выявления диспропорций в текущем периоде, вскрытия неиспользованных резервов и обоснования новых пропорций.

Нормативный метод

Нормативный метод является одним из основных методов прогнозирования и планирования. В современных условиях ему стала придаваться особая значимость в связи с использованием ряда норм и нормативов в качестве регуляторов экономики. Сущность нормативного метода заключается в технико-экономическом обосновании прогнозов, планов, программ с использованием норм и нормативов. С их помощью обосновываются важнейшие пропорции, развитие материального производства и не производственной сферы, осуществляется регулирование экономики.

Точность прогнозов

Эти изменения затем проверяются с помощью уже описанных методов. Таким образом, процесс оформления модели включает в себя несколько этапов: сбор данных, выработку исходной модели, проверку, уточнение - и опять все сначала на основе непрерывного сбора дополнительных данных с целью обеспечения надежности модели.

На микроуровне - уровне предприятия, организации (фирмы) объектами прогнозирования и планирования являются: спрос, производство продукции (выполнение услуг), потребность в материальных и трудовых ресурсах, издержки производства и реализации продукции, цены, доходы предприятия, его техническое развитие. Результаты прогнозов являются основой для принятия управленческих решений.

Субъекты прогнозирования и планирования - планово-финансовые органы предприятия, маркетинговые и технические отделы.

Планы-прогнозы разрабатываются как в целом по предприятию, так и по его структурным подразделениям: цехам, участкам, службам.

На предприятии различают следующие виды планов:

Стратегические планы - планы генерального развития бизнеса. В финансовом аспекте эти планы определяют важнейшие финансовые показатели и пропорции воспроизводства, характеризуют инвестиционные стратегии и возможности реинвестирования и накопления. Стратегические планы определяют объем и структуру финансовых ресурсов, необходимых для функционирования предприятия.

Текущие планы разрабатываются на основе стратегических путем их детализации. Если стратегический план дает примерный перечень финансовых ресурсов, их объем и направления использования, то в рамках текущего планирования проводится взаимное согласование каждого вида вложений с источниками их финансирования, изучается эффективность каждого возможного источника финансирования, а также проводится финансовая оценка основных направлений деятельности предприятия и путей получения дохода.

Оперативные планы - это краткосрочные тактические планы, непосредственно связанные с достижением целей фирмы (план производства, план закупки сырья и материалов и т.п.).

Прогнозирование будущего развития предприятия - самый значительный и сложный этап подготовки бизнес-плана, поскольку на основе результатов прогнозных расчетов будущего изменения рынка, издержек, цен, прибыли определяются рамки проекта и требуемые ресурсы.

При прогнозировании финансовых показателей целесообразно использовать систему методов: экспертные оценки, методы экстраполяции, факторные модели, методы оптимизации, нормативный метод.

Развитие специфических приемов прогнозного анализа происходит в результате конкретизации общих методов анали-за деятельности коммерческих организации, исключительно с точки зрения их динамики, движения. К числу таких приемов относятся методы экономического прогнозирования.

В наших условиях экономическое прогнозирование - это начальный этап планирования. Основываясь на изучении за-кономерностей развития различных экономических явлений и процессов, оно выявляет наиболее вероятные пути этого разви-тия и дает базу для выбора и обоснования плановых решений на любом уровне управления. Таким образом, функции эконо-мического прогнозирования исключительно аналитические. Ниже рассмотрены наиболее распространенные методы эконо-мического прогнозирования.

Исходным пунктом любого из методов прогнозирования является признание факта некоторой преемственности (или определенной устойчивости) изменении показателей финансо-во-хозяйственной деятельности от одного отчетного периода, к другому. Поэтому, в общем случае, прогнозный анализ при-менительно к коммерческой организации представляет собой изучение ее финансово-хозяйственной деятельности с целью определения финансового состояния в будущем

Для целей прогнозного анализа используется весь методи-ческий инструментарий анализа, достаточно хорошо описан-ный в экономической и специальной литературе. Однако осно-ву прогнозного анализа составляют методы прогнозирования и методы оценки чувствительности экономических результатов к предполагаемым изменениям ситуации.

В зависимости от вида используемой модели все мето-ды прогнозного анализа можно подразделить на три большие группы (см. рисунок):

Эвристические методы - это неформальные методы ре-шения экономических задач, связанных со сложившейся хозяй-ственной ситуацией, на основе интуиции, опыта, экспертных оценок специалистов и т. д.

Они используются в основном для прогнозирования со-стояния объекта в условиях частичной или полной неопре-деленности, когда основным источником получения необхо-димых сведений служит интеллектуальный потенциал про-фессионалов, работающих в определенных сферах науки и бизнеса.

Наиболее распространенным из них является метод экс-пертных оценок - организованный сбор суждений и предло-жений специалистов (экспертов) по исследуемой проблеме с последующей обработкой полученных ответов.

Детерминированные методы, предполагающие нали-чие функциональных или жестко детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. В качестве примера можно привести зависимости, реализованные в рамках известной модели факторного анализа фирмы Дюпон. Используя эту модель и подставляя в нее про-гнозные значения различных факторов, например выручки от реализации, оборачиваемости активов, степени финансовой зависимости и других, можно рассчитать прогнозное значение одного из основных показателей эффективности - коэффициен-та рентабельности собственного капитала.

Комбинированный метод

Стохастические методы, предполагающие вероятностный характер как прогноза, так и самой связи между исследуемыми показателями. Вероятность получения точного прогноза растет с ростом числа эмпирических данных. Эти методы занимают ве-дущее место с позиции формализованного прогнозирования и су-щественно варьируют по сложности используемых алгоритмов. Результаты прогнозирования, полученные методами статистики, подвержены влиянию случайных колебаний данных, что может иногда приводить к серьезным просчетам.

Стохастические методы можно разделить на три типовые группы, которые показаны ниже. Выбор для прогнозирования ме-тода той или иной группы зависит от множества факторов, в том числе и от имеющихся в наличии исходных данных.

Первая ситуация - наличие динамического ряда - встречается на практике наиболее часто, финансовый менеджер или аналитик имеет в своем распоряжении данные о динамике показателя, на ос-новании которых требуется построить приемлемый прогноз. Ины-ми словами, речь идет о выделении тренда. Это можно сделать различными способами, основными из которых являются простой динамический анализ и анализ с помощью авторегрессионных за-висимостей.

Вторая ситуация - наличие пространственной совокупности - имеет место в том случае, если по некоторым причинам стати-стические данные о показателе отсутствуют либо есть основание полагать, что его значение определяется влиянием некоторых фак-торов. В этом случае может применяться корреляционно-регрес-сионный анализ, представляющий собой распространение просто-го динамического анализа на многомерный случай

Третья ситуация - наличие пространственно-временной со-вокупности - имеет место в том случае, когда: а) ряды динамики недостаточны по своей длине для построения статистически зна-чимых прогнозов; б) аналитик имеет намерение учесть в прогнозе влияние факторов, различающиеся по экономической природе и их динамике. Исходными данными служат матрицы показателей, каждая из которых представляет собой значения тех же самых по-казателей за различные периоды или на разные последовательные даты.

Необходимые предпосылки стохастического моделирования -возможность составления совокупности наблюдений (измерений); качественная однородность совокупности относительно изучае-мых связей; достаточная размерность совокупности; наличие со-ответствующих методов.

Метод экспертных оценок. Основой данного метода являет-ся опрос специалистов, который может быть индивидуальным, коллективным, очным, заочным, анонимным и т.д. Организаторы опроса определяют объект и цели экспертизы, подбирают экс-пертов, проверяют их компетентность, анализируют и обобщают результаты экспертизы. Как правило, это обеспечивает принятие решения наиболее простым и быстрым образом.

Недостатком является снижение или полное отсутствие пер-сональной ответственности за сделанный прогноз. Экспертные оценки применяются не только для прогнозирования значений по-казателей, но и в аналитической работе, например, для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей и т.п.

Метод пропорциональных зависимостей. Основой для раз-работки метода пропорциональных зависимостей показателей послужили две основные характеристики любой экономической системы - взаимосвязь и инерционность.

Одной из очевидных особенностей действующей коммерче-ской организации как системы является естественным образом со-гласованное взаимодействие ее отдельных элементов (как качест-венных, так и поддающихся количественному измерению) Это оз-начает, что многие показатели, даже не будучи связанными между собой формализованными алгоритмами, тем не менее изменяются в динамике согласованно.

Вторая характеристика - инерционность - в приложении к дея-тельности компании также достаточно очевидна. Смысл ее состо-ит в том, что в стабильно работающей компании с устоявшимися технологическими процессами и коммерческими связями не мо-жет быть резких «всплесков» в отношении ключевых количест-венных характеристик.

Метод балансовой модели. Суть данного метода ясна уже из его названия. Баланс коммерческой организации может быть опи-сан различными балансовыми уравнениями, отражающими взаи-мосвязь между различными активами и пассивами. Простейшим из них является основное балансовое уравнение, которое имеет вид:

На практике прогнозирование осуществляется путем исполь-зования более сложных балансовых уравнений и сочетания данно-го метода с другими методами прогнозирования.

Метод системы опережающих индикаторов. Идея, лежащая в основе такого подхода, основывается на предсказании перехода деятельности от подъема к спаду (или, наоборот, от спада к подъе-му), для чего необходимо сформировать «систему раннего обнару-жения». Иными словами, необходимо выделить такие показатели, у которых поворотные точки наступают раньше, чем у показателя, принятого для характеристики жизненного цикла. Тогда достиже-ние пика или впадины опережающим индикатором позволило бы указать на вероятное приближение пика или впадины в динамике развития организации.

В зависимости от того, как экономические показатели меня-ются в ходе жизненного цикла (достигают ли они максимума (ми-нимума) до или после прохождения высшей (низшей) поворотной точки жизненного цикла) выделяют три типа циклических показа-телей - опережающие, совпадающие и запаздывающие.

Опережающими считаются такие показатели, которые дости-гают максимума (минимума) перед наступлением пика (дна) дело-вой активности.

Совпадающими считаются показатели, которые изменяются одновременно с динамикой экономической активности.

Запаздывающими считаются показатели, которые достигают максимума (минимума) после пика (дна) экономической активности.

Проведенное исследование позволяет сделать вывод о том, что почти все исследуемые показатели носят циклический харак-тер и во многом копируют динамику рентабельности активов. Но проявление их различно. Некоторые из них являются совпадаю-щими на отдельной стадии развития организации, некоторые опережающими, другие запаздывающими.

Методы динамических рядов. Динамический ряд (у) - это ряд наблюдений значений измеряемого параметра (u) в после-довательные моменты времени (t):

Динамический ряд есть частный случай табличной функ-ции, которая представляет собой «протокол» любого наблюде-ния. Математическая обработка этой таблицы преследует цепь «выжать» из нее как можно больше информации о закономер-ностях развития данного явления в прошлом и настоящем, ис-пользовать полученную информацию для характеристики яв-ления в будущем.

Задача прогнозирования динамических рядов заключается в том, чтобы по имеющимся наблюдениям за ходом экономи-ческого процесса в моменты времени t 1 , t 2 ,..., t n , предсказать зна-чения измеряемого параметра в моменты времени t n + 1 , t n + 2 и т.д.

Несмотря на кажущуюся простоту, данная задача в общем виде для нестационарных процессов еще не решена. Большая часть экономических процессов нестационарна, что выража-ется наличием в динамических рядах эволюторной составля-ющей - временного тренда. Поэтому среди методов прогнози-рования динамических рядов большое место занимают всевоз-можные неформальные, эмпирические методы, базирующиеся на интуиции и опыте специалистов определенной отрасли.

Неформальный подход к анализу позволяет сделать прогно-зирование динамических рядов более определенным путем вве-дения в подстановку дополнительных ограничений (условий).

Метод простого динамического анализа. Каждое значение временного ряда может состоять из следующих составляющих: тренда, циклических, сезонных и случайных колебаний. Метод простого динамического анализа используется для определения тренда имеющегося временного ряда Данную составляющую можно рассматривать в качестве общей направленности измене-ний значений ряда или основной тенденции ряда. Циклическими называются колебания относительно линии тренда для периодов свыше одного года. Такие колебания в рядах финансовых и эко-номических показателей часто соответствуют циклам деловой активности: резкому спаду, оживлению, бурному росту и застою. Сезонными колебаниями называются периодические изменения значений ряда на протяжении года. Их можно вычленить после анализа тренда и циклических колебаний. Наконец, случайные ко-лебания выявляются путем снятия тренда, циклических и сезон-ных колебаний для данного значения. Остающаяся после этого величина и есть беспорядочное отклонение, которое необходимо учитывать при определении вероятной точности принятой модели прогнозирования.

Метод простого динамического анализа исходит из пред-посылки, что прогнозируемый показатель (Y) изменяется прямо (обратно) пропорционально с течением времени. Поэтому для оп-ределения прогнозных значений показателя Үстроится, например, следующая зависимость:

Метод авторегрессионных зависимостей. В основу этого метода заложена достаточно очевидная предпосылка о том, что экономические процессы имеют определенную специфику. Они отличаются, во-первых, взаимозависимостью и. во-вторых, опре-деленной инерционностью. Последняя означает, что значение пра-ктически любого экономического показателя в момент времени (зависит определенным образом от состояния этого показатели в предыдущих периодах (в данном случае абстрагируемся от вли-яния других факторов), т.е. значения прогнозируемою показате-ля в прошлых периодах должны рассматриваться как факторные признаки. Уравнение авторегрессионной зависимости в наиболее общей форме имеет вид:

Достаточно точные прогнозные значения могут быть получе-ны уже при k = 1. На практике также нередко используют моди-фикацию уравнения (4), вводя в него в качестве фактора период времени t, т.е. объединяя методы авторегрессии и простого ди-намического анализа. В этом случае уравнение регрессии будет иметь вид:

Коэффициенты регрессии данного уравнения могут быть най-дены методом наименьших квадратов.

Метод корреляционно-регрессионного анализа. Это клас-сический метод стохастического моделирования. Он изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов. При проведении корреляционно-регрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйст-венной деятельности. В этих моделях выделяют факторные и результативные показатели (признаки). В зависимости от коли-чества исследуемых показателей различают парные и многофак-торные модели корреляционно-регрессионного анализа.

Корреляционно-регрессионный анализ применяется для по-строения прогноза какого-либо показателя с учетом существую-щих связей между ним и другими показателями. Сначала в резуль-тате качественного анализа выделяется k факторов (X 1 , Х 2 ,., X k), влияющих, по мнению аналитика, на изменение прогнозируемого показателя Y, и строится чаще всего линейная регрессионная за-висимость типа:

Основной задачей корреляционно-регрессионного анализа является выяснение формы и тесноты связи между результа-тивным и факторными показателями. Под формой связи пони-мают тип аналитической формулы, выражающей зависимость результативного показателя от изменений факторного. Раз-личают связь прямую, когда с ростом (снижением) значений факторного показателя наблюдается тенденция к росту (сни-жению) значений результативного показателя. В противном случав между показателями существует обратная связь. Форма связи может быть прямолинейной (ей соответствует уравнение прямой пинии), когда наблюдается тенденция равномерного возрастания или убывания результативного показателя, в про-тивном случае форма связи называется криволинейной (ей со-ответствует уравнение параболы, гиперболы и др.).

Аналитические достоинства регрессионных моделей за-ключаются в том, что, во-первых, точно определяются фактор, по которому выявляются резервы повышения результативно-сти финансово-хозяйственной деятельности; во-вторых, вы-являются объекты с более высоким уровнем эффективности; в-третьих, возникает возможность количественно измерить экономический эффект от внедрения передового опыта, прове-дения организационно-технических мероприятий.

Метод имитационных моделей. В такие модели включаются данные о планируемых закупках материалов и комплектующих, объемах производства и сбыта, структуре издержек, инвестици-онной активности компании, налоговом окружении и т д. Об-работка этой информации в рамках единой финансовой модели позволяет оценить прогнозное финансовое состояние организа-ции с очень высокой степенью точности. Реально такого рода модели можно строить только с использованием персональных компьютеров, позволяющих быстро производить огромный объ-ем необходимых вычислений. Однако эти методы не являются предметом настоящей работы, поскольку должны иметь под со-бой гораздо более широкое информационное обеспечение, чем бухгалтерская отчетность, что делает невозможным их примене-ние внешними аналитиками.

Литература:

Ваганова О.Е. Прогнозный анализ денежных потоков предприя-тия. - journal.seun/ru/J2004_1R/Ecnomy/VAGANOVA.DOC
Шереметьев А.О. Анализ эффективности использования эко-номического потенциала коммерческой организации на разных стадиях жизненного цикла. Автореф. дисс. на соис. уч. ст. канд. экон. наук, Йошкар-Ола, 2008. - 27 с.
Ковалев В.В., Ковалева Вит. В. Финансовая отчетность. Анализ финансовой отчетности (основы балансоведения). 2-е изд., пе-рераб. и доп. - М.: ТК Велби, Проспект, 2006. - 432 с.