Методы прогнозирования, используемые в финансовой системе РФ

Важную роль для обеспечения качества финансового прогнозирования играет уместное, своевременное и квалифицированное применение методов финансового прогнозирования. Метод-это применение определенных способов, приемов, задач теоретического исследования предмета, которые выявляются в системе категорий и законов [20, с. 14]. Сегодня существует множество методов финансового прогнозирования, которые имеют различные преимущества и недостатки, поэтому на подготовительном этапе конкретного исследования, нужно подобрать те, которые больше всего соответствуют условиям исследования. Для проведения исследования важно рассмотреть основные методы финансового прогнозирования и выбрать те, которые помогут построить прогнозы развития реального сектора экономики РФ.

Все методы финансового прогнозирования можно классифицировать по нескольким признакам (важнейшие представим в табл. 1).

Таблица 1- Методы финансового прогнозирования

Методы финансового прогнозирования, процесс их применения характеризуется значительным объемом аспектов, от которых зависит качество полученных финансовых прогнозов. Учет этих аспектов позволяет подобрать оптимальные методы финансового прогнозирования для конкретного исследования и сформировать точный финансовый прогноз.

Подробнее рассмотрим преимущества и недостатки методов финансового прогнозирования на примере классификации по способу получения информации. Простейшей группой методов считают субъективные, поскольку они основаны на оценочных суждениях экспертов. “Субъективные методы прогнозирования еще называют прагматичными или экспертным.

Использование субъективных методов в реальном секторе экономики позволяет оценить ход финансовых процессов, на основании суждений ведущих специалистов в своих областях, например, определить валютные риски, оценить угрозу банкротства или упадка контрагентов, проанализировать дебиторскую задолженность и тому подобное. По мнениям экспертов создают систему прогнозных суждений, поэтому главными факторами, которые влияют на качество прогнозирования, является квалификация, ответственность, опыт, образование, интуиция и другие характеристики опрашиваемых лиц.

Метод мозгового штурма основывается на использовании мнений группы людей, экспертов в определенной сфере деятельности, которые имеют задание выбрать самый оптимальный способ решения определенной проблемы. Важно, что они должны предложить единое решение от имени всей группы экспертов. Суть этого метода в использовании дискуссии, то есть, в процессе общения и споров надо найти ответ на вопрос. Использовать этот метод можно в следующих случаях: предварительное определение оптимальных направлений развития компании, формулируя задачи перед ведущими менеджерами; формирование перечня перспективных отраслей экономики региона, путем постановки задачи перед работниками местных администраций; выделение наиболее оптимального ассортимента продукции компании.

Судебный метод - это разновидность метода мозгового штурма. Для использования этого метода всех экспертов делят на две группы. Первая группа отстаивает идею, другая занимается ее опровержением. Аргументируя группы должны предоставить более содержательные объяснения своих мыслей. Такой способ ведения дискуссии несколько уменьшает субъективизм метода мозговой атаки, так как правильное выбирают более аргументированное и проработанное решение. Такой метод можно использовать для проведения тендерных закупок, между представителями компаний поставщиков, где можно получить максимально детальное обоснование предложений поставщиков.

Распространенными являются индивидуальные опросы, которые основаны на использовании мнений экспертов, которые сформулированы лично каждым из них самостоятельно без учета мнений других экспертов [14, с. 527]. Проведя опрос нескольких экспертов, можно получить систему экспертных представлений и оценок экономической ситуации. В отличие от метода мозгового штурма, метод индивидуальных опросов дает возможность получить суждения всех опрошенных экспертов, потому что сохраняется уникальность мнений экспертов. Применяя этот метод, не используют дискуссионный подход к оценке экономических явлений, предопределяет информационную ограниченность экспертных оценок только знаниями конкретного эксперта.

Соответствующие различия формируют набор преимуществ и недостатков, благодаря которым индивидуальные экспертные методы и метод мозгового штурма удобно применять в противоположных ситуациях согласно условий и нужд конкретного исследования. Стоит отметить, что этот подход можно использовать в последовательности проведения индивидуальных экспертных оценок, с последующим использованием мозгового штурма, что поможет оценить весомость отдельных экспертных оценок и сформировать взвешенный прогноз.

Попытка повысить эффективность индивидуальных экспертных оценок - метод Дельфи, который основывается на сведении, систематизации и оценке мнений группы экспертов, используя их письменное опроса относительно оценки будущих количественных и качественных показателей развития предприятия [18, с. 446]. Этот метод более формализован по сравнению с методом индивидуальных опросов. Его суть заключается в том, что после опроса выделяют среднестатистический результат, путем определения среднеарифметической или медианы, его сообщают участникам опроса. Узнав средний результат, некоторые участники меняют свое мнение, после чего, проведя повторный опрос, можно получить меньший диапазон ответов, который будет конкретным, поэтому удобнее при использовании. Недостатком является то, что эксперты, узнав среднюю оценку, могут приспосабливаться к ней, а не обоснованно изменить свое мнение, и, соответственно, качество прогноза будет низкой. Эксперты, участвующие в опросе, должны быть ответственными и относиться к опросу серьезно и сосредоточенно. Как видим, используя метод Дельфи, еще весомее становятся психологические особенности экспертов, участвующих в исследовании, поэтому надо еще тщательнее отбирать экспертов, привлекая лиц, которые владеют навыками формировать собственные четкие позиции по исследуемым вопросам, а отношения в совокупности экспертов не должны ни в коем случае поддаваться иерархическом построении. Применять метод Дельфи целесообразно, например, для определения круга и объема государственной программы поддержки бизнеса, путем взаимодействия представителей бизнеса и государства.

Используя субъективные методы финансового прогнозирования в реальном секторе экономики, надо учитывать специфику исследуемых процессов, предприятий и отраслей, эффективно маневрировать, выбирая методы одной из групп. Как видим, каждый из методов финансового прогнозирования уменьшает определенную часть факторов, которые негативно влияют на процесс получения прогнозных результатов. Перед проведением финансового прогнозирования нужно выбирать метод проведения, который максимально ему подходит. Преимущества субъективных методов - простота использования, а также то, что решение принимают на основании собственного опыта экспертов, благодаря чему в сложных ситуациях они могут быть правильными. Рассмотрев самые распространенные субъективные методы финансового прогнозирования, осознаем, что качество сформированных прогнозов главным образом зависит от личностей экспертов, их квалификации и умения формировать и аргументировать собственное отношение к исследуемой проблеме. Применение различных групп субъективных методов финансового прогнозирования выводит на передний план отдельные подходы формирования прогнозов, то есть:

- индивидуальные - способы получения собственных прогнозных оценок экспертов (индивидуальных экспертных оценок);

- коллективные - призваны сформировать прогнозные суждения, используя дискуссии коллектива экспертов (мозговой штурм, судебный метод);

- компромиссные - предусматривают освещение личностных суждений экспертов, их аргументации, формирования общего прогноза (метод Дельфи) [14, с. 527].

Благодаря пониманию различий между субъективными методами прогнозирования, их сильными и слабыми сторонами, имеем возможность осуществить их оптимальное компоновка, получить качественные прогнозы. Особенно важны и актуальны субъективные методы финансового прогнозирования в случаях ограниченности или невозможности использования различных математических методов. Однако применение математических методов позволяет значительно расширить возможности финансового прогнозирования, открывает значительные перспективы повышения точности полученных прогнозов.

Самый распространенный метод прогнозирования - экстраполяция. Экстраполяция - это метод статистического анализа, который дает основания переносить тенденции и связи, сложившиеся в прошлом, на текущий период и на перспективу [12, с. 62]. Для использования этого метода учитывают предположение, что тенденции, действовавшие в прошлом, будут действовать и в будущем. Такое предположение обусловливает определенную ограниченность методов экстраполяции, поскольку существует риск, что не все современные тенденции будут действовать и в дальнейшем, а также в будущем могут возникнуть новые процессы. Несмотря на указанные недостатки, методы экстраполяции (в значительной части случаев) эффективно выполняют задачи, которые ставят перед ними. Главное преимущество методов экстраполяции - простота и дешевизна использования, при этом, точность прогнозирования зависит от того, насколько стабильными являются экономические процессы. Самые распространенные методы экстраполяции отметим в табл. 2.

Таблица 2- Методы экстраполяции

Рассмотрев методы экстраполяции, стоит отметить, что их использование требует наличия относительно устойчивого исследуемой среды и направляется на определение универсальных закономерностей рассматриваемого процесса. Перспективным считаем использование методов экстраполяции в процессе осуществления финансового прогнозирования в реальном секторе экономики.

Особое место среди методов финансового прогнозирования занимают казуальные методы прогнозирования, к которым относятся:

1) детерминантное прогнозирование;

2) стохастическое прогнозирование.

Детерминатное прогнозирование удобно использовать, если существует прямая зависимость между факторами и их изменениями. Эту зависимость можно описать такой функцией:

V = ох, где                                                                         (1)

в-прогнозный показатель; х-взаимозависимый показатель к показателю у; b-коэффициент пропорциональности изменения показателя в связи изменением показателя х.

В случае, когда между показателями х и у не существует прямой связи, стоит использовать стохастическое прогнозирование. При таких условиях каждому значению х может соответствовать определенное множество значений. В основу стохастического прогнозирования положен регрессионный анализ, который заключается в определении взаимосвязей между средними значениями различных факторов [18, с. 448]. Использование казуальных методов в прогнозировании развития реального сектора экономики является весомой составляющей перспективного анализа, поскольку помогает определить ключевые тенденции и, отталкиваясь от них, сформировать прогнозные показатели.

Более сложные методы математического прогнозирования экономических процессов эконометрические. Они заключаются в построении систем математических уравнений, которые определяют количественные взаимозависимости изучаемых процессов и явлений [18, c. 449]. Сложность этих методов заключается в том, что количество математических формул и уравнений для прогнозирования определенного показателя экономического процесса может достигать тысячи и более. Следовательно, процесс прогнозирования чрезвычайно сложен и финансово затратен, а применение разработанных прогнозных моделей в основном возможно лишь в конкретной экономической системе, для которой они были созданы и даже в ней со временем их эффективность снижается, в связи с формированием новых неучтенных явлений и процессов, поэтому надо постоянно дорабатывать прогнозные модели, или даже повторно разрабатывать. Следовательно, существует риск, что использование эконометрических моделей может в итоге быть экономически неоправданным. Качественно разработанная эконометрическая модель помогает сформировать финансовые прогнозы высокой точности, что является весомым преимуществом этой группы методов. На практике использовать эти методы могут только крупные компании, государственные институты и специализированные организации, что значительно ограничивает возможности их применения.

В современном мире проблемы использования эконометрических методов прогнозирования позволяют частично решить компьютеры с современным программным обеспечением. Поскольку возможности компьютеров увеличиваются, то можно выделить отдельный способ применения методов финансового прогнозирования - компьютерные имитации. С помощью компьютерных технологий можно рассчитывать тысячи математических уравнений за считанные секунды, ускоряя процесс прогнозирования и учитывая значительно большее количество факторов, которые влияют на исследуемый процесс. Однако эконометрические модели нужно совершенствовать, и с помощью современных технологий устранять значительные недостатки.

Перечисленные методы финансового прогнозирования можно причислить к совокупности классических. В современном мире прогнозирование не ограничивается классическими подходами. С развитием информационных технологий совершенствуются методы прогнозирования. Результатом развития технологий стали разработки систем искусственного интеллекта (интеллектуальные), сфера применения которых чрезвычайно широка. Одно из направлений - улучшение качества управления развития экономическими системами, в частности это совершенствование механизмов финансового прогнозирования.