Предыдущая публикация
Бизнес-планирование в условиях открытой экономики: Учеб.
пособие для студ. высш. учеб. заведений
Продолжение.
1. Потребность в дополнительных процентных расходах:
Проценты по краткосрочным кредитам = процент * суммарная величина краткосрочного кредита
Проценты по долгосрочным кредитам = процент * суммарная величина долгосрочного кредита
Всего дополнительные расходы по выплате процентов = сумме всех процентов по кредитам.
Руководство ОАО договорилось с банками на 2001 год, что все краткосрочные, долгосрочные кредиты будут выдаваться под 10% годовых. Эта сумма рассчитывается следующим образом:
Проценты к уплате=Ипотечный кредит * % + Векселя к оплате * %=
=59,8993*10%+9,36*10%=6,9259 млн. руб.
2. Дополнительная потребность в средствах на выплату дивидендов:
Количество новых акций = Дополнительная сумма займа / цена одной акции. При этом предположим, что акции устойчиво и активно продаются и покупаются на фондовом рынке. Затраты на печать акций и размещение (услуга брокерских, банковских контор) пакета акций на фондовом рынке не значительны.
5,8032 млн. руб. составляют дивиденды по старым акциям. Продажу новых акций ОАО не осуществляло. ОАО в предыдущем этапе продало 9 млн. акций по 10 рублей за штуку, в результате ее акционерный капитал (обыкновенные акции) составил: 9*10=90 млн. руб.
Дивиденды=Чистая прибыль*Норма выплаты(30%)=19,3438*30%=5,8032 млн. руб.
Прогнозный вариант отчета о прибылях и убытках и баланса за 2001 г., включая результаты дополнительно проведенных расчетов (эффект финансовой обратной связи) и последующих итераций показаны в графе II этап таблицы. ОАО полностью удовлетворил свои финансовые потребности.
Все расчеты по данной таблице было выполнены с помощью ПО "Инвест" фонда "Ноосфера". Если у вас нет этого ПО, то можно построить финансовый план и по рассмотренному алгоритму аппроксимации прогноза средствами электронных таблиц типа Lotus 1-2-3 или Excel. И только в крайнем случае с помощью калькулятора. Процесс подбора величины краткосрочных, долгосрочных кредитов может занять очень много времени, поэтому если у вас полученная промежуточная величина EFN будет близка к нулю, то дальнейшую аппроксимацию (приближение) можно прекратить.
Из таблицы следует, что ОАО должно привлечь в 2001 году:
Долгосрочных кредитов (ипотечный кредит) на сумму 59,8993 млн. руб.
Краткосрочных кредитов (векселя к оплате) на сумму 9,36 млн. руб.
В случае если прогноз на 2001 г. о росте объемов продаж (рост спроса на продукцию ОАО) подтвердится, то уже в 2000 г. необходимо провести следующие переговоры и заключить контракты:
С банками на получение краткосрочных кредитов на сумму 9,36 млн. руб. под 10% годовых, долгосрочных кредитов на сумму 59,8993 млн. руб. под 10% годовых.
На поставку нового оборудования и расширить производственные площади и складские помещения (внеоборотные активы) на сумму: 108-90=18 млн. руб.
С поставщиками сырья, материалов, комплектации, о том, чтобы они в своих планах предусмотрели, что ОАО увеличит свои заказы на 20%.
С потребителями продукции ОАО, оговорив с ними окончательные цены, объемы и сроки поставок.
Договориться с биржами труда о необходимости привлечения дополнительного персонала в 2001 г.
Еще раз подчеркнем, эту работу руководство ОАО и все ее службы должны провести в 2000 г. в противном случае в 2001 году ОАО не сможет обеспечить рынок своей продукцией и как следствие потеряет рынок и понесет убытки от недополученной прибыли. И на ближайшем собрании акционеров ОАО многие руководители (топ менеджеры) будут просто уволены.
Рассчитанные показатели баланса, отчета о прибылях и убытках дальше используются для разработки перспективного прогнозного варианта отчета о движении денежных средств, других отчетных форм, для проверки соответствия коэффициентов, отражающих финансовые результаты деятельности ОАО, среднеотраслевым значениям и т.д. и является составным элементом бизнес-плана предприятия.
Данный алгоритм расчета независимо от методов прогнозного анализа традиционно используется всеми предприятиями в любой точке мира.
Существует и другие методики построения финансового плана, в том числе, опирающиеся на систему смет. При разработке финансового плана составляются следующие сметы:
смета продаж (реализации продукции);
смета производства;
смета прямых материальных затрат (расхода основных материалов);
смета расходов на оплату труда производственного персонала (прямых трудовых затрат);
смета накладных (косвенных) общепроизводственных расходов;
смета себестоимости реализованной продукции;
смета текущих периодических общехозяйственных расходов;
смета прибылей и убытков;
смета капитальных затрат;
смета движения денежных средств;
смета статей актива и пассива и др.
Пример составления смет, и дальнейшее построение на их основе финансового плана будет рассмотрен в главе 4.
1.4 Взаимосвязь маркетингового, логистического и финансового разделов бизнес-плана.
Финансовый план, рассмотренный ранее во всем хорош, за исключением одного, непонятно: как определить будущие объемы продаж, сезонность, процентные ставки, инфляцию и так далее. Если на эти вопросы нет ответа, то нет реальных производственных, финансовых планов.
Рассмотрим в данном параграфе на практических примерах формирование вероятностных, будущих оценок данных показателей.
Цели
Разобраться с временными циклическими процессами, происходящими на рынках и на фирмах.
Понять сущность трендов, сезонных и случайных процессов.
Осознать степень влияния циклических процессов внешней среды на жизнедеятельность предприятия.
Осмыслить необходимость взаимосвязи маркетинговых, логистических, производственных, финансовых разделов бизнес-планов.
Ключевые термины и концепции
Временные ряды.
Тренд, цикл.
Сезонные колебания.
Случайные процессы
Эконометрические элементы маркетингового, логистического анализа.
Главным принципом изучения экономических процессов в технологии ДИ "Инвест" является высказывание Ньютона: "При изучении наук примеры полезнее правил". Поэтому изучение всех элементов, представленных в книге, будем осуществлять на практических примерах конкретных предприятий. В связи с рядом ограничений цифры условны, названия организаций изменены.
Экономическая лаборатория. Маркетинговый, логистический анализ предприятия "АБВ"
Рассмотрим элементы маркетингового, логичстического анализа на примере акционерной компании "АБВ", которая решила осуществить маркетинговый, логичтический анализ. Для этого вас пригласили исследовать рынки заказчика. Учитывая многономенклатурность видов товарной продукции (более 10000 наименований), вам на первом этапе предложено осуществить анализ только 100 наименований, которые вы согласовали с заказчиком. По его просьбе в отчет должны быть включены теоретические пояснения, необходимые для понимания ответственными исполнителями со стороны заказчика.
В результате проделанной работы вы предоставили заказчику отчет.
В дальнейшем акционерная компания "АБВ" будет называться "Заказчик".
Отчет (сокращенная версия)
В процессе исследования рынков продавцов и покупателей по различным видам закупаемой продукции на первом этапе необходимо было определиться со средним показателем объемов реализации (продаж) заказчика (Uadd) с целью выявления трендовой (UTrend), сезонной (USeason) и случайной компоненты (URnd) и выявить факторы, влияющие на показатель объема продаж. Классическая, обобщенная модель показателя объема реализации представлена на рис. 1.6.
Данную зависимость можно представить в виде аддитивной (суммарной) функции:
Uadd= UTrend+USeason+URnd
Целью наших исследований на данном этапе является выделение сезонной составляющей – USeason.
Под достаточным, объективным, устойчивым анализом понимается такой анализ, который опирается на простое условие: если прогноз осуществляется на один временной период вперед, то анализ предыдущих периодов должен осуществляться на минимальную глубину 24-36 временных периодов по каждому исследуемому виду закупаемой заказчиком продукции.
Учитывая ограниченность имеющихся отчетных данных, связанных с объективными причинами, вызванными юридической реорганизацией фирмы, нами были введены ограничения в исследования, необходимость которых инициирована следующими существенными моментами:
Предоставленная для анализа отчетность полна, но имеет недостаточную для исследований глубину (менее года).
Основными потребителями, предоставляемых заказчиком услуг, являются организации, которые также как и заказчик входят в единую систему холдинга. Это позволяет нам дополнить недостающие данные по глубине исследований (см. п.1). При этом в исследование были включены только те объемы, которые были получены потребителем от заказчика. Процесс включения/исключения данных в исследование осуществлялся по ряду критериев, в частности, наличие подтвержденной документации и опроса мнения экспертов - ведущих специалистов организаций потребителей (глубинные интервью business-to-business).
Реальная ситуация по объемам реализации искажалась "праздничной картиной" – резким ростом объемов, связанных с работами по федеральным задачам – празднование 300-летия СПб. Данные работы нами по возможности также исключались, т.к. они разовые и не характеризуют реальную текущую работу заказчика и его потребителей по Северо-Западному региону РФ. Процесс включения/исключения данных в исследование осуществлялся также по ряду критериев, в частности, наличие подтвержденной документации и опроса мнения экспертов - ведущих специалистов организаций заказчика, потребителей (глубинные интервью business-to-business).
Традиционная отчетность организаций, принятая в РФ, не учитывает инфляцию как по продукции в целом, так и инфляцию по каждой группе продукции и по каждому виду товаров. Поэтому при оценке инфляционных процессов нами использовались данные ГКС РФ, которые корректировались с учетом данных ЦБ России по среднему курсу дол. США за каждый исследованный период. В результате расчетов полученная инфляция была исключена из рассчитанных объемов реализации.
Для упрощения восприятия результатов исследования, а также для приведения всех исходных данных к "общему знаменателю" полученный в итоге средний оценочный объем реализации рассматривался нами в относительных величинах (%), как темп изменения (первые разности), соотнесенный к базовому периоду – январю месяцу. Данные зависимости представлены на рис. 1.7. условном денежном выражении, на рис. 1.8. в процентном.
Остановимся на ряде понятий из области высшей математически, приемах расчета, которые использовались в наших исследованиях. Наш опыт показывает, что некоторые экономисты при упоминании численных методов высшей математики, в частности, таких как интегрирование, дифференцирование пугаются, т.к. с ужасом вспоминают свой институтский кошмар – курс высшей математики. Ведь интегрировать и дифференцировать мы все без исключения умели еще в начальной школе. Интегрирование это ничто иное, как элементарное арифметическое действие до боли нам всем знакомое, вспомнили - правильно это первое арифметическое действие сложение. Второе арифметическое действие, обратное первому это вычитание, которое специалисты в области высшей математики называют дифференцированием.
Теперь давайте рассмотрим расчеты и полученные графики. Как видно из графиков (см. рис. 1.7.), объем продаж это монотонно (однородная) возрастающая функция с ярко выраженным трендом. Ее форма вытекает из самой методики расчета объема продаж, которая определена в бухгалтерской форме № 2.
Процесс расчета объема реализации от месяца к месяцу происходит с помощью простого суммирования. Как нами отмечалось выше, математики данному процессу дали "сложное" название интегрирование, а на самом деле это элементарное нарастающее суммирование, в нашем случае за равные промежутки времени. Например, если в январе фирма произвела 1000 единиц продукции, в феврале 1500 единиц, в марте 2000 единиц, то объем реализации на первое февраля составит 1000 единиц, на первое марта 1000+1500=2500 единиц, а на первое апреля 1000+1500+2000=4500.
Теперь остановимся еще на одном математическом понятии – дифференцировании или первых разностях. В отличие от нарастающего суммирования или интегрирования это обратный суммированию процесс хорошо известное всем вычитание, которому математики также присвоили "столь сложное" название – дифференцирование, вычисление первых разностей, первых производных, а на самом деле это элементарное вычитание, в нашем случае также за равные промежутки времени. Вычисление первых разностей или дифференцирование столь же элементарно для этого необходимо из текущего значения объема реализации вычесть значение за предыдущий месяц. Так, если в январе объем реализации составил 1000 ед., то первая разность на начало января - конец января составит 1000-0=1000 ед., в феврале объем реализации составил 2500 ед., то первая разность за февраль-январь соответственно 2500-1000=1500 ед., соответственно за март-февраль 4500-2500=2000 ед. и т.д. Далее для перехода к среднему объему реализации в относительных величинах (%) необходимо соотнести (разделить) все полученные цифры на базовый период – январь месяц. В результате получим за январь 100%, февраль 150%, март 200% и т.д. В результате, тренд полностью исключается и остается только сезонная и случайная составляющие (см. рис. 1.8.).
Следует отметить, что на самом деле приведенные выше расчеты страдают одним маленьким, но существенным недостатком – ошибками вычислений (в среднем 10%). Это очевидно, за любые простые методы вычислений приходится жертвовать точностью. Нами при проведении исследований применялось специальное программное обеспечение, разработанное нашим коллективом, опирающееся на тонкие численные, эконометрические методы, обеспечивающие в десятки миллионов раз более высокую точность, в результате ошибка вычислений (предполагается, что исходные данные точны) в среднем составляет около Error=10-10-10-15.
В результате упрощенных преобразований с помощью первых разностей нами была максимально исключена трендовая составляющая объема реализации. Были выделены только сезонные и случайные компоненты, анализ которых и является одной из задач данной работы. В результате была получена следующая функциональная зависимость, представленная на графике (см. рис. 1.8.):
Как видно из графика рис. 1.8., основные изменения объема реализации приходятся на период февраль-июль месяцы. Величина его более чем значительна – 200-300%. С учетом сезонной и случайной компоненты основной пик приходится на май месяц. Для исключения случайной компоненты, ошибок вычисления, связанных с первыми разностями, и определения реального сезонного экстремума (пика) объема реализации построим функцию подгонки (аппроксимации), отражающей зависимость темпа объема реализации (Q) от времени (T) с помощью стандартного пакета Майкрософт Excel, которая для наглядности также приведена на графике (см. рис. 1.8.):
Объем реализации = f(Время)
Q=0,0073T4 - 0,1152T3 + 0,3957T2 + 0,5439T + 0,2997
https://economics-21.narod.ru/Book/book-akadem-html/gl-01/gl-01.html
Следующая публикация
Нет комментариев