Стратегічні орієнтири » Конкурс наукових робіт » Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами
Информація до матеріалу
  • Переглядів: 6697
  • Автор: Admin
  • Дата: 31-05-2012, 13:27
 (голосов: 0)
31-05-2012, 13:27

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами

Категорія: Конкурс наукових робіт

УДК 336
© Кравець Р.А., 2011
ЛНУ імені Івана Франка, ЕкфМ-53с
Науковий керівник: к.е.н., доц. Підхомний О.М.

Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами

ЗМІСТ

1. Теоретичні основи фінансового прогнозування
2. Методи прогнозування фінансових тенденцій
3. Факторний аналіз, як метод підвищення можливостей прогнозування фінансових тенденцій в Україні

Висновки

Список використаних джерел

Додатки


1. Теоретичні основи фінансового прогнозування
В сучасних умовах розвиток усіх господарюючих систем залежить від ефективності управління. Управління, як складова господарського процесу, займає провідну роль в сукупності факторів, що забезпечують досягнення поставлених цілей в умовах обмеженості ресурсів. Процес управління включає такі етапи:
1. Збір та аналіз інформації;
2. Прогнозування та планування діяльності;
3. Впровадження розроблених планів;
4. Визначення результатів діяльності і їх відповідності з плановими показниками;
5. Визначення причин відхилень від планів.
Надзвичайно важливе місце займає етап прогнозування і планування діяльності, оскільки саме на цьому етапі відбувається використання одного з основних інструментів управління, а саме прогнозування, зокрема фінансового прогнозування, яке дозволяє визначити майбутні тенденції і показники, на основі яких формується стратегія подальшого розвитку, яка включає систему планів необхідних для функціонування відповідної системи господарювання.
Фінансове прогнозування - це передбачення ймовірного фінансового стану держави, галузі, підприємства, обґрунтування показників фінансових планів [14].
Фінансове прогнозування передбачає формування прогнозної інформації, про таку складову господарювання як фінансові ресурси. Фінансові ресурси є основною складовою фінансового потенціалу, тому існування інформації про можливий майбутній обсяг фінансових ресурсів, про їх витрати чи надходження дозволить раціонально організувати потоки фінансових ресурсів, забезпечивши максимально ефективне використання фінансового потенціалу. Але на шляху фінансового прогнозування стоїть багато перешкод, зокрема:
1. Мінливість обставин – проявляється у нестабільності світових економічних процесів, непередбачуваності природних катаклізмів, нестабільності законодавчої бази, обмеженості ресурсів. Така мінливість негативно впливає на точність фінансових прогнозів.
2. Недостатня інформація – відсутність необхідної інформації про процеси, що відбуваються в економіці, про зміни, що в ній відбулись, підвищують рівень ризику використання фінансових прогнозів, оскільки використання неточних і помилкових прогнозів може призвести до значних фінансових проблем систем господарювання.
3. Суб’єктивні чинники – до неточності прогнозів можуть спричинити суб’єктивні судження, які в той чи інший спосіб впливають на процес фінансового прогнозування. Вплив таких факторів не дозволяє повною мірою використати усі переваги фінансового прогнозування, як інструмента здійснення ефективного управління.
4. Непередбачувані фактори – Економічні процеси складаються із значної кількості причинно-наслідкових зв’язків. В процесі фінансового прогнозування відбувається виділення факторів, які здійснюють основний вплив на перебіг аналізованого процесу. При цьому, відбувається упущення впливу частини факторів, що може призвести до погіршення якості прогнозування.
5. Та інші.
У зв’язку з існуючими перешкодами існує певний ризик використання фінансових прогнозів. Для здійснення фінансового прогнозування використовують різноманітні методи, кожен з яких в певній мірі нівелює деякі із перешкод і ризиків, які постають на шляху використання фінансового прогнозування в процесі управління.
Основні методи фінансового прогнозування поділяють на:
1. суб’єктивні;
2. казуальні;
3. екстраполяції;
4. економетричні;
5. альтернативні.
Групу суб’єктивних методів ще називають експертними. Методи цієї групи належать до найпростіших методів прогнозування, які базуються на суб’єктивних оціночних судженнях експертів. Експертами для участі в опитуваннях обираються провідні фахівці відповідних галузей, і на основі їх уявлень формується система прогнозних суджень. Так, за допомогою опитувань, визначаються планові показники та оцінюються явища, що відбуваються в економіці. Відповідно, основними чинниками прогнозування виступають кваліфікація, відповідальність, досвід, освіта, інтуїція та інші суб’єктивні судження осіб, що беруть участь в опитуванні.
Очевидним є значний недолік суб’єктивних методів фінансового прогнозування, а саме суб’єктивна оцінка окремих осіб. Така ситуація означає високий ризик помилкової оцінки, адже окрема особа робить оцінку в межах власних знань, уявлень і переконань, які можуть бути помилковими і не охоплювати всієї інформації. Помилковість прийнятого рішення надзвичайно негативно впливає на фінансову ситуацію господарських систем.
Екстраполяція передбачає використання статистичних даних, за допомогою яких визначаються закономірності і напрями розвитку економічних явищ. Для використання цього методу необхідно виходити з припущення, що тенденції, які діяли в минулому, діятимуть і в майбутньому. Таке припущення демонструє деяку обмеженість методів екстраполяції, оскільки не всі тенденції, що діяли в минулому, будуть діяти в майбутньому, а також в майбутньому можуть виникнути нові процеси. Незважаючи на ці недоліки, методи екстраполяції демонструють високу точність. Фактична точність прогнозу залежить від відносної стабільності економічних процесів, а тому за умов нестабільності необхідно обережно використовувати такі прогнози.
Суть казуальних або причинно-наслідкових методів полягає в тому, що визначаються взаємозв’язки між показниками і, на основі цього, прогнозуються майбутні показники.
Казуальне прогнозування складається з двох основних складових:
1. Детермінантне прогнозування;
2. Стохастичне прогнозування.
Детермінантне прогнозування необхідно використовувати, якщо існує пряма залежність між факторами і їх змінами. Тобто, зміна одного фактора повинна завжди викликати певну зміну іншого фактора. На основі такої взаємозалежності створюються майбутні прогнози. Основою стохастичного прогнозування є регресійний аналіз, який полягає у визначенні взаємозв’язків між середніми значеннями різних факторів.
Аналіз взаємозв’язків і залежностей в математичному вигляді дозволяє здійснити прогнозування показників. Найбільш складними математичними методами математичного прогнозування економіки є економетричні методи. Економетричні методи фінансового прогнозування - це сукупність математичних рівнянь, які визначають кількісні залежності процесів і явищ. Складність таких методів полягає в тому, що кількість математичних формул і рівнянь для прогнозування певного показника може сягати тисячі і більше. Тому використання економетричних методів має свої переваги, зокрема вони враховують значний обсяг факторів, що формує передумови підвищення точності фінансового прогнозування, але також існують недоліки, зокрема складність формування.
Розглянуті методи фінансового прогнозування відносять до сукупності класичних. В сучасному світі прогнозування не обмежується класичними методами. З розвитком інформаційних технологій удосконалились і методи прогнозування. Сьогодні найперспективнішими методами прогнозування вважаються системи штучного інтелекту, їх ще називають альтернативними. Особливістю систем штучного інтелекту є спроба технологічної імітації інтелектуальної діяльності людини. Важливою характеристикою таких систем, є здатність пошуку прихованих закономірностей в сукупності даних, така здатність називається Data Mining.
Data Mining - збірна назва, що використовується для позначення сукупності методів виявлення в даних раніше невідомих, практично корисних і доступних інтерпретації знань, необхідних для прийняття рішень у різних сферах людської діяльності.
Відповідність обраних методів прогнозування визначається завданнями і цілями, які ставляться перед прогнозом, а також його масштабами. За цими критеріями виділяють два основні розділи фінансового прогнозування, а саме:
1. Фінансове прогнозування на макрорівні;
2. Фінансове прогнозування на макрорівні.
Основною складовою економіки держави, на макрорівні, є підприємства. Однією із основних складових ефективної діяльності для кожного підприємства є формування та розробка стратегічних напрямів їх діяльності. Такий процес фактично не можливий без наявності фінансових прогнозів діяльності підприємства, оскільки фінансове прогнозування дозволяє оцінити стан і ефективність діяльності підприємства в майбутньому.
Основним завданням фінансового прогнозування на рівні підприємства є своєчасне одержання інформації, необхідної для вивчення та аналізу різноманітних явищ і процесів, основним призначенням якої є надання можливості адаптації до процесів, що відбуватимуться в майбутньому. Зокрема, фінансове прогнозування направлене на дослідження:
1. Потенціалу підприємства;
2. Тенденцій в розвитку підприємства;
3. Альтернативних варіантів розвитку;
4. Слабких сторін діяльності підприємства;
5. Необхідного рівня ресурсів на підприємстві;
6. Вхідних та вихідних грошових потоків.
Для якісного фінансового прогнозування в процесі його здійснення є необхідним дотримання основних принципів, зокрема:
1. Цілеспрямованість – цілі фінансового прогнозування повинні бути чітко встановленими та зрозумілими;
2. Системність – фінансовий прогноз повинен ґрунтуватись на певних методах та моделях, які включають визначену послідовність дій;
3. Наукова обґрунтованість – результати фінансового прогнозування повинні бути науково обґрунтованими;
4. Інформаційної єдності – використання інформації з однаковим рівнем деталізації;
5. Відповідність закономірностям розвитку – виявлення взаємозв’язків та тенденцій розвитку підприємства;
6. Послідовність дій – процедури фінансового прогнозування повинні здійснюватись у визначеній послідовності;
7. Альтернативність – формування значного обсягу варіантів розвитку подій з тою чи іншою ймовірністю їх фактичної реалізації.
Дотримання цих принципів дозволяє підвищити імовірність правильного фінансового прогнозу. Але, крім цих принципів, існує ще безліч інших, додержання чи не додержання яких є власним рішенням окремого підприємства, і, відповідно, це рішення безпосередньо впливає на процес фінансового прогнозування.
Основними функціями фінансового прогнозування на підприємстві, є:
1. Науковий аналіз економічних процесів та тенденцій, а також їх фінансового вираження. Ця функція поділяється на три складових: ретроспективна, діагноз, проспекція.
1.1 Суть ретроспективної складової полягає в вивченні історії розвитку досліджуваного об’єкта для одержання необхідних характеристик.
1.2 Суть діагнозу полягає в аналізі виявлених характеристик, їх оцінки та дослідження, а також визначення оптимальних методів фінансового прогнозування.
1.3 Суть проспекції полягає у здійсненні прогнозування на основі діагнозу підприємства.
2. Вивчення фінансових взаємозв’язків процесів та явищ підприємства.
3. Оцінка об’єкта дослідження виходить з аспектів визначеності і невизначеності.
4. Визначення альтернативних варіантів економічного розвитку.
5. Накопичення результатів фінансового прогнозування для формування передумов прийняття оптимальних рішень.
Процес фінансового прогнозування поділяється на такі етапи:
1. Визначення цілей фінансового прогнозування, а саме визначення об’єкта прогнозування, обсяг ресурсів, необхідних для здійснення прогнозів, визначення рівня точності прогнозу та інше.
2. Визначення часових меж прогнозу - періоду на який буде здійснюватись прогнозування. Часові межі та рівень нестабільності створює передумови для підбору найкращого методу прогнозування.
3. Вибір методу прогнозування. Підбір методу прогнозування відбувається відповідно до інформації одержаної на попередніх етапах прогнозування.
4. Збір, аналіз, підготовка даних для розробки прогнозу.
5. Здійснення прогнозування за допомогою обраного методу і можливостей взаємодії з іншими методами.
6. Визначення надійності і точності прогнозу. В більшості випадків перевірка здійснюється за допомогою спеціального аналізу та порівняння.
Послідовна і максимально ефективна реалізація кожного з перелічених етапів є передумовою для одержання максимально високого рівня точності прогнозних показників.
Фінансове прогнозування на макрорівні є інструментом державного стратегічного управління. Для ефективного управління економікою є необхідним наявність повної і якомога точнішої прогнозної інформації про обсяги фінансових ресурсів держави та тенденції, що розвиваються в економіці. Тому фінансове прогнозування виступає як один із найважливіших інструментів державного управління фінансами. Ефективність фінансового прогнозування безпосередньо впливає на економічний стан держави в цілому. Для фінансового прогнозування в масштабах України використовують уже перелічені методи, але, крім них, кожна країна розробляє власні спеціальні інструменти фінансового прогнозування, які включають значні сукупності різноманітних методів, що взаємодоповнюються. В сучасному світі для одержання максимально точних прогнозів використовують поєднання систем штучного інтелекту, економетричних моделей та інших методів.
Відповідно в Україні також створені спеціальні макроекономічні моделі вітчизняної економіки. Зокрема:
1. Національна академія наук України створила “Макроекономічну модель економіки України 1”;
2. Найбільшими моделями прогнозування є УКР-МАКРО-3 та УКР-МАКРО- 4;
3. Модель розроблена Інститутом кібернетики ім. В. М. Глушкова HAH України – “Бюджет України”;
4. Кібернетичним центром НАН України створена “Річна модель прогнозного розрахунку реального ВВП” ;
5. Та інші.
Практика формування економетричних моделей в Україні обмежена роками її незалежності. Проте світова теорія моделювання економіки володіє значно більшою історією розвитку.
Перші економетричні моделі були розроблені на початку 20 ст.. Протягом часу свого існування економетричні моделі зазнали значного поширення. На сучасному етапі розвитку їх використовують в більшості країн світу. На початку 21 ст. в розвинутих країнах було поставлене питання про доцільність використання складних економетричних моделей, оскільки прогнозні показники не завжди були точними, а вартість їх одержання є надзвичайно великою. У зв’язку з цим, для прогнозування, поруч із складними економетричними методами і досі використовуються класичні методи прогнозування.

2. Методи прогнозування фінансових тенденцій
Важливе місце серед інших макроекономічних показників займають показники номінального і реального валового внутрішнього продукту. Наявність прогнозних значень таких показників дозволяє зробити висновки про перспективи розвитку економіки держави та сформувати комплекс заходів для якомога ефективнішого використання ресурсів держави. Здійснимо побудову експоненціального тренду з використанням програмного інструментарію засобів Microsoft Excel для одержання прогнозних показників.
Для одержання первісної інформації, необхідної для здійснення фінансового прогнозування обсягу номінального валового внутрішнього продукту, розглянемо статистичну інформацію обсягу цього показника за період з 1996 р. до 2010 р.. Інформація про обсяг номінального ВВП протягом відповідних років наведена у таблиці 2.1.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Проаналізувавши інформацію про обсяг номінального ВВП, ми бачимо, що його величина перебуває в процесі постійного зростання, виключенням є 2009 рік, в якому простежувались прояви кризових процесів в економіці України. Наявність чіткої тенденції в сукупності показників ВВП за тривалий період є важливою передумовою для одержання максимально точного прогнозного показника, що демонструє максимальну придатність наявної інформації для використання в процесі прогнозування. Відповідно використаємо метод побудови експоненціального тренду на основі наявних абсолютних значень номінального ВВП попередніх періодів та визначимо його прогнозне значення в 2011 році. Результати відобразимо на рисунку 2.1.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


На рисунку 2.1 ми бачимо динаміку обсягу номінального ВВП в період з 1996 по 2010 р.. Також на цьому рисунку ми бачимо рівняння тренду, побудоване на основі експоненціального згладжування та коефіцієнт детермінації, який характеризує точність прогнозних значень досліджуваних показників. Коефіцієнт детермінації в нашому випадку становить 0,9921, що є близьким до одиниці, а, відповідно, демонструє значну точність прогнозних показників. Для оцінки точності наявного прогнозу побудуємо таблицю 2.2, в якій відобразимо прогноз номінального ВВП на період з 1996-го по 2010 р. здійснений за допомогою рівняння експоненціального тренду та порівняємо із наявними фактичними даними про номінальний ВВП в цих періодах, а також здійснимо прогнозування номінального ВВП на 2011 р.. Розрахунок здійснюється наступним чином:

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


у - показник який перебуває в залежності від змінної х, в нашому випадку це ВВП;
е – експонента, це константа яка становить 2,71;
х – змінна, яка відповідає порядковому номеру аналізованого року (наприклад: х = 1 = 1996 р., х = 2 = 1997 р., і т. д.).

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Відповідно для 1996 р., який є першим періодом рівняння тренду виглядатиме так:

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Для 1997 р. розрахунок виглядає так:

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Аналогічно розраховуємо значення інших періодів.
Проаналізувавши одержані результати та порівнявши результати таблиці 2.1 і 2.2, ми виявили значний рівень точності прогнозних показників. У зв’язку з цим, можна використовувати одержаний результат для 2011 р., як прогнозний показник номінального ВВП на відповідний рік.
Ще одним важливим показником економічної ситуації держави та її безпосередньою характеристикою є показник реального ВВП. Для визначення можливостей методу прогнозування з допомогою експоненціального тренду, прогнозування реального ВВП проведемо у відносних величинах та проаналізуємо одержаний результат. Проведемо аналіз відносної зміни реального ВВП в період з 1996-го по 2010 рік. Статистична інформація динаміки реального ВВП наведена в таблиці 2.3.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


На основі інформації наведеної в таблиці 2.3 побудуємо експоненціальний тренд обсягу реального ВВП та проведемо його прогнозування на 2011 рік. Результати відобразимо на рисунку 2.2.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Проаналізувавши одержані результати ми бачимо, що коефіцієнт детермінації знаходиться на низькому рівні, а саме 0,0227. Така величина цього показника демонструє низький рівень точності можливого прогнозу, що є наслідком відсутності стабільної тенденції в динаміці реального ВВП України, а також складність здійснення прогнозування відносних показників за допомогою побудови експоненціального тренду. Відповідно прогнозне значення на 2011 рік не можна використовувати для розрахунків інших показників, але, попри це, розрахуємо його величину в якості консультативного значення, а також проведемо порівняння прогнозних значень попередніх років із фактичними даними, а також порівняємо одержаний прогнозний результат на 2011 рік із прогнозними показниками фінансових інститутів України та світу. Результати наведені в таблиці 2.4.
Проаналізувавши одержані результати ми бачимо, що одержані прогнозні показники суттєво відрізняються від фактичних показників, це демонструє низьку точність одержаних прогнозних показників. Попри це, показник одержаний в якості прогнозу відносного обсягу реального ВВП на 2011 рік є близьким до прогнозного показника таких установ як Національний банк України, Європейський банк реконструкції та розвитку та Світовий банк. Національний банк України оприлюднив прогноз росту реального ВВП України в 2011 р. на рівні 104,7%. Європейський банк реконструкції та розвитку оприлюднив прогноз росту реального ВВП України на рівні 104,5%. Світовий банк визначив прогноз зростання реального ВВП України в 2011 р. на рівні 104%. Отже одержаний нами в процесі дослідження показник є близьким до прогнозів провідних фінансових інститутів, що підвищує рівень довіри до нього.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Здійснивши процес прогнозування номінального та реального ВВП України, ми одержали прогнозні значення відповідних показників на 2011 рік. При цьому очевидними є вища точність та значимість прогнозного показника номінального ВВП оскільки в процесі прогнозування стало очевидним, що прогнозування абсолютних значень за допомогою побудови експоненціального тренду є значно точнішим процесом у порівнянні із прогнозуванням відносних величин. Також варто відзначити, що динаміка номінального ВВП порівняно із динамікою реального ВВП є більш чітко вираженою, що також сприяє підвищенню якості одержаного прогнозного показника. Наявність різного роду тенденцій номінального і реального ВВП може бути пов’язане із багатьма чинниками, зокрема на обсяг номінального ВВП не так відчутно впливають негативні економічні процеси, що забезпечує вищий рівень стабільності тенденцій, які визначають його обсяг. Обсяг реального ВВП безпосередньо залежить від економічної ситуації в державі, отже, як причину відсутності чіткої тенденції реального ВВП, потрібно враховувати мінливість економічної ситуації в державі протягом аналізованих періодів.
Як альтернативний експоненціальному методу фінансового прогнозування, використаємо метод логістичного відображення. Відмінність між цими методами полягає у тому, що при побудові експоненціального тренду, досліджуваний показник направлений у безперервному зростанні в напрямі безконечності, а метод логістичного відображення передбачає зміну досліджуваного показника до досягнення ним певного стаціонарного стану аналізованої системи (атрактора). Логістичне відображення задається формулою:

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


де xn+1 – прогнозне значення показника в наступному періоді, r – коефіцієнт приросту певного показника, xn – значення показника в останньому періоді.

Результати використання методу логістичного відображення відображено в додатках А, Б і В. В додатках А і Б наведена прогнозна динаміка обсягу номінального і реального ВВП України.
Дослідивши інформацію наведену у додатку А ми можемо зробити висновок, що обсяг номінального ВВП України ще не досягнув стаціонарного стану, що означає його прогнозне зростання в наступних роках. При цьому, варто відзначити, що з огляду на характер прогнозної динаміки номінального ВВП, можна припустити досягнення стаціонарного стану цього показника, не швидше 2020 р..
Аналогічно дослідивши додаток Б ми дійшли висновків, що метод логістичного відображення, як і експоненціальний метод, складно використовувати, при прогнозуванні відносних показників, зокрема відносного показника реального ВВП. При цьому, варто відзначити, що відповідно з методом логістичного відображення відносний показник реального ВВП уже досяг стаціонарного стану. Це означає, що протягом наступних років цей показник залишатиметься майже незмінним.
З додатку В, сформованого з використанням логістичного відображення, ми бачимо прогнозні значення номінального і реального ВВП в період 1996-2037 рр.. Порівняємо одержані результати прогнозування цих показників з допомогою логістичного відображення із результатами експоненціального методу прогнозування, для 2011 р. вони становлять відповідно 1131045 млн. грн. і 1421834 млн. грн. номінальний ВВП, і 105,62% та 104,24% реальний ВВП. Відповідно ми бачимо значне відхилення прогнозного показника номінального ВВП і незначне відхилення реального. У зв’язку з цим, сформувались два альтернативні варіанти зміни обсягу номінального ВВП у 2011 р., що пов’язано із особливостями методів прогнозування, які опираються на різні теорії розвитку майбутніх тенденцій. У зв’язку з цим, фактичний показник номінального ВВП 2011 р. продемонструє який сценарій є більш точним, що дозволить в майбутньому орієнтуватись саме на нього. При цьому, прогнозні показники реального ВВП є близькими, що підвищує рівень довіри до цих показників.
Відповідно ми вважаємо, що експоненціальний метод прогнозування і метод логістичного відображення доцільно використовувати при здійсненні фінансового прогнозування. При цьому, є необхідним одночасне використання цих методів, для взаємного коригування прогнозних показників, що дозволить підвищити якість фінансового прогнозування.






3. Факторний аналіз, як метод підвищення можливостей прогнозування фінансових тенденцій в Україні
В сучасному світі в економіках усіх країн простежується тісний взаємозв’язок між більшістю явищам і процесів, що в ній відбуваються. В процесі еволюції і вдосконалення ринкових відносин такі взаємозв’язки постійно посилюються. Це створює необхідність вивчення наслідків їх впливу, адже є очевидним, що такі взаємозв’язки можуть як приносити користь державам при їх ефективному використанні, так і завдавати значних втрат.
Одним із методів, які дозволяють здійснити необхідну підготовку для здійснення процесу фінансового прогнозування є факторний аналіз. Цей метод передбачає визначення впливів основних факторів на досліджуваний об’єкт, а також визначення рівня їх взаємозв’язків. Для визначення можливостей факторного аналізу, як складового елементу процесу фінансового прогнозування проаналізуємо набір факторів, що безпосередньо впливають на економічні процеси в державі, зокрема такі:
1. Грошова маса
2. Валютний курс
3. Облікова ставка НБУ
4. Індекс споживчих цін
Грошова маса - це сукупність грошових засобів, які здійснюють свій обіг в економіці держави. Від обсягу грошової маси залежить наявність купівельних, накопичувальних та платіжних засобів в економіці держави для купівлі валового внутрішнього продукту. Управління грошовою масою дозволяє стимулювати збільшення валового внутрішнього продукту або стримувати розмір інфляції в державі, що безпосередньо впливає на усі процеси в економіці держави. Динаміку грошової маси наведено в додатку Г.
Грошова маса перебуває в особливо тісному взаємозв’язку з індексом споживчих цін, оскільки зміна рівня цього показника безпосередньо впливає на обсяг грошової маси держави. Але, при цьому, розглянемо два види індексу споживчих цін, а саме розраховані ланцюговим і кумулятивним способом. Індекс споживчих цін наведений в додатку Г розрахований ланцюговим способом, тобто для кожного наступного періоду за базовий при розрахунку обирався попередній. Для розрахунку кумулятивного показника інфляції (індексу споживчих цін) обирається певний період як базовий для всіх інших, а вже від нього наростаючим підсумком обчислюємо цей показник у всіх інших періодах.
Відповідно дослідимо взаємозв’язок грошової маси і показника інфляції розрахованих ланцюговим та кумулятивним способом та визначимо з яким із показників є тісніший зв'язок у показника грошової маси. Величину цього зв’язку продемонструємо графічно на рисунках 3.1 і 3.2.
Індекс споживчих цін наведений в додатку Г розрахований ланцюговим способом. Для вирахування його впливу на грошову масу розрахуємо цей показник кумулятивним способом, а за базовий розглянемо 1996 рік. Кумулятивний показник індексу споживчих цін (кумулятивна інфляція) розраховуємо шляхом множення індексу споживчих цін відповідного року розрахованого ланцюговим способом на кумулятивну інфляцію попередніх періодів. В таблиці 3.1 наведено результати визначення кумулятивного показника інфляції.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Наведемо приклад розрахунку цього показника для 1996 і 1997 рр. (для інших років аналогічно). Так в 1996 р. показник кумулятивної інфляції розраховується так:
Кі = 1,3970*1 = 1,3970.
Для 1997 року розрахунок такий:
Кі = 1,1010*1,3970 = 1,5381.
В інших періодах повторюємо аналогічну операцію, необхідну кількість разів.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами

Отже, дослідивши взаємозв’язок грошової маси із показником кумулятивної інфляції ми одержали результати, що наведені на рисунку 3.2.
З одержаних результатів, відображених на рисунках 3.1 і 3.2, ми можемо спостерігати рівень взаємозв’язку відповідних показників між собою. Вираженням тісноти зв’язку цих факторів на цих рисунках є значення показника R2. Цей показник є коефіцієнтом детермінації, що демонструє числове вираження взаємозалежності досліджуваних процесів.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Отже, на рисунках 3.1 і 3.2 ми бачимо, що тіснота зв’язку кумулятивної інфляції із грошовою масою є значно вищою, а саме 0,9513, або 95,13%, проти 0,0163, або 1,63% між індексом споживчих цін розрахованим ланцюговим способом і грошовою масою. Ми бачимо, що більш тісним є зв'язок саме з показником кумулятивної інфляції, отже для прогнозування і дослідження грошової маси, та деяких інших показників, саме цей показник варто використовувати, оскільки він краще демонструє динаміку інфляційних процесів в державі.
Проаналізувавши динаміку показника кумулятивної інфляції ми бачимо що в 2010 р. порівняно із 1996 р. інфляція в 7,6278 раз вища. Таке знецінення грошової одиниці країни спричинило відповідний вплив на обсяг її грошової маси, оскільки необхідним є відповідність грошової маси потребам економіки. У зв’язку з цим і спостерігається такий тісний взаємозв’язок між показниками грошової маси і кумулятивної інфляції. Оскільки в динаміці зміни обсягу грошової маси значну роль відіграє показник інфляції, це заважає визначити реальний вплив інших факторів на обсяг грошової маси. Для визначення впливу інших факторів на грошову масу скоригуємо її показник на показник кумулятивної інфляції у відповідних періодах. Результати розрахунку наведемо в таблиці 3.2. Наведемо приклад коригування грошової маси на показник кумулятивної інфляції за допомогою 1996 і 1997 років (в інших роках аналогічно). Зокрема для 1996 р. грошова маса скорегована на показник кумулятивної інфляції становить:
Гкі = 9364/1,3970 = 6702,935 млн. грн., де 9364 це показник обсягу грошової маси в млн. грн. у 1996 році, а 1,3970 це показник кумулятивної інфляції в цьому ж році.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Для 1997 року вона становить:
Гкі = 12541/1,5381 = 8153,582 млн. грн., де 12541 це показник обсягу грошової маси в млн. грн. у 1997 році, а 1,5381 це показник кумулятивної інфляції відповідного року. В інших періодах механізм розрахунку аналогічний.
Одержавши грошову масу, скориговану на показник кумулятивної інфляції, ми можемо з вищою точністю визначити її взаємозв’язки з іншими факторами, оскільки при використанні звичайного показника грошової маси взаємозв’язок між фактора буде суб’єктивно вищим, оскільки у переважній більшості показників закладені тенденції зміни показника інфляції.
Визначимо взаємозв’язок скоригованої грошової маси з валютним курсом. Для визначення рівня взаємного впливу цих факторів використаємо лінійну регресію. Результати відображено на рисунку 3.3 відповідно.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Після побудови лінійної регресії ми одержали коефіцієнт детермінації рівний 0,4528. Цей коефіцієнт демонструє наявність середнього зв’язку між величиною грошової маси і валютним курсом. Відповідно до нього 45,28% змін валютного курсу викликані зміною грошової маси і навпаки. Відповідно, ми одержали середній зв'язок між цими факторами і можемо використовувати їх як взаємопов’язані в процесі прогнозування.
Наступним розглянемо вплив облікової ставки на обсяг грошової маси. У зв’язку із особливостями аналізу цих факторів, для визначення рівня взаємозв’язку, використаємо метод побудови експоненціального тренду. Результат відобразимо на рис. 3.4.
Коефіцієнт детермінації між цими факторами становить 0,6478, тобто в 64,78% коливань грошової маси викликані саме коливаннями облікової ставки, що демонструє значний зв'язок між цими факторами, що дозволяє використовувати їх в процесі прогнозування.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Варто відзначити, що взаємозв’язок грошової маси скоригованої на показник кумулятивної інфляції із обліковою ставкою демонструє обернену залежність, що наприклад дозволяє здійснювати вплив на обсяг грошової маси, з допомогою зміни облікової ставки.
Отже, ми проаналізували взаємозв’язок обсягу грошової маси з іншими обраними показниками та визначили тісноту взаємозв’язків між ними. Внаслідок цього ми одержали результати, які демонструють такі основні взаємозв’язки:
1. Основним серед обраних факторів, в якого спостерігається найтісніший зв'язок з обсягом грошової маси, є в показника рівня інфляції, відповідно чим більший обсяг грошової маси, тим вища інфляція і навпаки. Внаслідок чого володіючи очікуваними показниками інфляції, зокрема кумулятивної інфляції, є можливим з високою точністю прогнозувати обсяг грошової маси.
2. Також очевидним є взаємозв’язок облікова ставка – грошова маса скоригована на показник кумулятивної інфляції – валютний курс. Володіючи обліковою ставкою можна з середнім рівнем точності визначити обсяг грошової маси скоригованої на показник кумулятивної інфляції, а за допомогою цього показника визначити прогнозний валютний курс.
3. Облікова ставка – грошова маса – рівень інфляції. Володіючи дуже високим рівнем взаємозв’язку між грошовою масою і рівнем інфляції, можна виходячи із орієнтовної облікової ставки можна опосередковано, через грошову масу, визначати рівень інфляції.
Наступним серед обраних факторів розглянемо взаємозв’язки валютного курсу з іншими факторами. Взаємозв’язок валютного курсу з обсягом грошової маси скоригованої на показник кумулятивної інфляції ми уже визначили і коефіцієнт детермінації становить 45,28%. Також розглянемо зв'язок з обліковою ставкою та показником кумулятивної інфляції. Відповідно результати побудови лінійної регресії продемонстровано на рисунках 3.5 і 3.6.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Внаслідок визначення взаємозв’язку валютного курсу з обліковою ставкою ми одержали коефіцієнт детермінації рівний 0,4990, або в 49,90% випадках зміни облікової ставки відбувалась відповідна зміна валютного курсу. Тобто це демонструє середній рівень зв’язку і дозволяє використовувати облікову ставку для прогнозування валютного курсу.
Взаємозв’язок валютного курсу з показником кумулятивної інфляції відображеного на рисунку 3.6.
На цьому рисунку ми бачимо високий рівень взаємозв’язку валютного курсу з показником кумулятивної інфляції, оскільки коефіцієнт детермінації становить 0,7038, або в 70,38% випадків зміна показника кумулятивної інфляції викликає відповідну зміну валютного курсу. Відповідно є очевидним, що для прогнозування валютного курсу є важливим значення показника кумулятивної інфляції.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Отже, ми бачимо що основним в процесі прогнозування валютного курсу є показник кумулятивної інфляції, після чого за рівнем важливості необхідно враховувати облікову ставку НБУ і обсяг грошової маси скоригованої на показник кумулятивної інфляції.
Наступним розглянемо взаємозв’язки облікової ставки з іншими обраними показниками. Оскільки взаємозв’язок облікової ставки з обсягом грошової маси скоригованої на показник кумулятивної інфляції та валютним курсом ми вже розглянули, то нам необхідно ще розглянути зв'язок облікової ставки з показником кумулятивної інфляції. На рисунку 3.7 відображено цей взаємозв’язок.

Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


На рисунку 3.7 ми бачимо рівень взаємозв’язку між обліковою ставкою і показником кумулятивної інфляції. Коефіцієнт детермінації становить 0,4063, або у 40,63% випадків зміна показника кумулятивної інфляції викликає відповідну зміну облікової ставки, і навпаки. Відповідно простежується середній рівень взаємозв’язку і фактори можна використовувати для взаємного прогнозування.
Розглянувши обраний перелік факторів, ми дійшли висновку, що в процесі прогнозування за допомогою цих факторів необхідно в першу чергу враховувати вплив інфляції, причому в деяких випадках доцільно використовувати показник розрахований кумулятивним способом. Наступними за рівнем взаємозв’язків необхідно використовувати облікову ставку, грошову масу і валютний курс. Усі обрані фактори перебувають в залежності один від одного, як прямо так і опосередковано. Відповідно здійснивши факторний аналіз наявних показників ми визначили, які з цих факторів є основними в процесі прогнозування економічних тенденцій. Отже, провівши частковий факторний аналіз наявних показників, ми одержали підґрунтя для проведення прогнозування, а також дізнались для яких показників обов’язково необхідна додаткова інформації для здійснення прогнозування з високим рівнем точності. Отже, очевидним є важлива роль і перспектива факторного аналізу як обов’язкового підготовчого етапу необхідного для здійснення прогнозування з високим рівнем точності.

Висновки
Отже, ми проаналізували процес стратегічного фінансового прогнозування і можемо зробити такі висновки:
1. Усі наявні методи фінансового прогнозування володіють певним рівнем точності, але жоден з них не може забезпечити постійне формування абсолютно точних прогнозних показників
2. У зв’язку із недосконалістю наявних методів фінансового прогнозування є необхідним їх розвиток, а також пошук нових шляхів одержання фінансових показників високої точності. В вітчизняній практиці фінансового прогнозування необхідно враховувати досвід інших держав.
3. На основі проведеного аналізу процесу фінансового прогнозування, необхідно відзначити доцільність використання суб’єктивних методів прогнозування. Оскільки, попри порівняно нижчу точність фінансових прогнозів вони володіють низкою факторів, які формують переваги при здійсненні прогнозування фінансових показників без можливостей використання значних фінансових ресурсів.
4. Проаналізувавши процес використання експоненціального тренду як методу здійснення фінансового прогнозування визначили можливість застосування його на практиці, для прогнозування абсолютних величин фінансових показників, зокрема таких як валовий внутрішній продукт, доходи та видатки державного бюджету і інших показників.
5. Дослідивши можливості факторного аналізу, вважаємо необхідним використання цього інструмента як передумови одержання фінансових показників високої точності.
Як перспективний напрям розвитку фінансового прогнозування для подолання наявних проблем цієї сфери, вважаємо доцільним формування і розвиток інфраструктури спеціалізованих інститутів фінансового прогнозування. Спеціалізовані інститути фінансового прогнозування володіють такими перевагами:
1. Такий інститут володіє можливістю залучити висококваліфікованих працівників та експертів для використання різноманітних методів фінансового прогнозування;
2. Завдяки спеціалізації інституту на фінансовому прогнозуванні є можливим зменшення вартості фінансового прогнозування;
3. Є можливим використання спеціалізованих технічних засобів;
4. Детальне дослідження історичного, а також використання власного досвіду фінансового прогнозування;
5. Такий інститут зацікавлений в якомога точнішому фінансовому прогнозі, оскільки саме точні фінансові прогнози формують імідж необхідний для подальшого ведення такого роду діяльності;
6. Також, на державному рівні інститут фінансового прогнозування дозволяє узгодити і врахувати фінансові прогнози різних сфер економіки, що дозволяє досягти максимального рівня їх точності.


Список використаних джерел
1. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 368с.;
2. Бородич С.А. Эконометрика: Учеб. пособие. – Минск: Новое знание, 2001. – 408 с. ;
3. Вітлінський В.В. Моделювання економіки: навч. посібник / В.В. Вітлінський. – К.: КНЕУ, 2003. – 408 с.;
4. Гроші. Фінанси. Кредит: навч.-метод. посібник / [Г.Г.Кірейцев, Н.М. Александрова, С.О.Маслова] / за ред.проф. Г.Г.Кірейцева. - Житомир: ЖІТІ, 2001. - 312 с;
5. Звіти про виконання державного бюджету України www.minfin.gov.ua;
6. Звіти про виконання державного бюджету України
http://www.ac-rada.gov.ua;
7. Ізмайлова К. В. Сучасні технології фінансового аналізу: Навч. Посіб. – К.: МАУП, 2005. – 148 с.;
8. Коркуна Д.О. Фінансове прогнозування, як основа фінансових планів підприємства Вісник національного університету Львівська Політехніка № 628 2008, УДК 336;
9. Макроекономічні показники України www.ukrstat.gov.ua;
10. Момот Т.В., Безугла В.О., Тараруєв Ю.О., Кадничанський М.В., Чалий І.Г. Фінансовий менеджмент: Навч. посіб. / За ред. Момот Т.В. – К.: Центр учбової літератури, 2011. – 712 с.;
11. Основи економічної теорії: Підручник / А. А. Чухно, П. С. Єщенко, Г. Н. Климко та ін.; За ред. А. А. Чухна. — К.: Вища шк., 2001. — 606 с. ;
12. Прогнозирование и планирование экономики; Учеб. пособие /Под общ. ред. В. И. Борисевича, Г. А. Кандауровой. — Минск; Интерпрессервис, 2001.;
13. Річні звіти Національного банку України:
[Електронний ресурс] – Режим доступу: www.bank.gov.ua/;
14. Терещенко О. О. Фінансова діяльність суб’єктів господарювання: навч. посібник. / Терещенко О. О. — К.: КНЕУ, 2003. — 554 с.;
15. Фейгенберг Дж. Основи наукового прогнозування. / Пер. з нім. - М., 2002. - 245с.;
16. Шабанов П.А. Методи наукового прогнозування та їх практичне застосування. М.: 2007



Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами


Кравець Р.А. Фінансове прогнозування як інструмент стратегічного управління господарськими системами
Дорогий відвідувач, Ви зайшли на сайт як незареєстрований користувач.
Рекомендуємо Вам зареєструватися або ввійти на сайт під своїм ім'ям.

Архів новин

Апрель 2021 (8)
Декабрь 2020 (17)
Ноябрь 2020 (16)
Октябрь 2020 (83)
Сентябрь 2020 (15)
Июнь 2020 (3)
^