Экономико-математическая модель управления финансовой активностью

Для изучения и анализа основных факторов, влияющих на финансовую активность предприятий нефтедобывающей и геологоразведочной отраслей, производилось финансовое моделирование деятельности геологоразведочного предприятия.

Финансовая модель создавалась как инструмент для прогнозирования финансового результата деятельности за год в зависимости от объемов бурения скважин.

Основные структурные элементы модели — это модели операционной, инвестиционной и финансовой деятельности за год. Модель реализована в MS Excel.

В основе экономико-математической модели управления финансовой активностью предприятий лежат различные методы и модели поискового и нормативного прогнозирования.

Важной характеристикой считается время упреждения прогноза — отрезок времени от момента, для которого имеются последние статистические данные об изучаемом объекте, до момента, к которому относится прогноз.

Наибольший практический интерес, безусловно, представляют краткосрочные и оперативные прогнозы.

Краткосрочное прогнозирование связано с адаптивными методами. Эти методы позволяют строить самокорректирующиеся модели, способные оперативно реагировать на изменение условий. Адаптивные методы учитывают различную информационную ценность уровней ряда, «старение» информации. Все это делает эффективным их применение для прогнозирования неустойчивых рядов с изменяющейся тенденцией.

Если временной ряд представляется в виде суммы соответствующих компонент, то полученная модель носит название аддитивной (1), если в виде произведения — мультипликативной (2) или смешанного типа (3):

где Yt — уровни временного ряда; us — трендовая составляющая; s, — сезонная компонента; vt — циклическая компонента; et — случайная компонента.

Остановимся кратко на математических методах выделения трен-довых, сезонных и циклических составляющих. Критерием расчета восходящих и нисходящих серий служит метод Фостера — Стюарта. Для количественной оценки динамики исследованы статистические показатели: абсолютные приросты, темпы роста, темпы прироста, причем они разделяются на цепные, базисные и средние. В основе расчета динамики этих показателей лежит сравнение уровней временного ряда. Если сравнение осуществляется с одним и тем же уровнем, принятым за базу сравнения, то эти показатели называются базисными. Если сравнение осуществляется при переменной базе и каждый последующий уровень сравнивается с предыдущим, то вычисленные таким образом показатели называются цепными. Абсолютный прирост Д У равен разности двух сравниваемых уровней.

Темп роста Охарактеризует отношение двух сравниваемых уровней ряда, выраженное в процентах. Темп прироста К характеризует абсолютный прирост в относительных величинах. Определенный в процентах темп прироста показывает, на сколько процентов изменился сравниваемый уровень по отношению к уровню, принятому за базу сравнения. В табл. 12.3 приведены выражения для вычисления базисных и цепных абсолютных приростов, темпов роста, темпов прироста. При этом использованы следующие обозначения: Y'. Yp Y2,..., Yn, — уровни временного ряда t = 1,2,..., п; п — длина временного ряда; У6 — уровень временного ряда, принятый за базу сравнения.

Для получения обобщающих показателей динамики развития определяются средние величины: средний абсолютный прирост, средние темпы роста и прироста.

Описание динамики ряда с помощью среднего прироста соответствует его представлению в виде прямой, проведенной через две крайние точки. В этом случае, чтобы получить прогноз на один шаг вперед, достаточно к последнему наблюдению добавить значение среднего абсолютного прироста. У„^ = У„ + ДУ , где Yn — фактическое значение в последней л-й точке_ряда; Кп+| — прогнозная оценка значения уровней в точке и + ]; AY — значение среднего прироста, рассчитанное для временного ряда Кр Y2,..., Yn.