Развитие методологии управления финансовым обеспечением электроэнергетических компаний (1142218), страница 37

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 37)

Такой метод значительнонивелирует низкое качество исходных данных, недостаточную осведомленностьменеджеров (что встречается довольно часто) и колебание показателей за счетвнешних влияний разного происхождения.Учесть вероятные колебания рынка (например, сезонные), недостатокинформации и др., т.е. учесть все возможные сценарии развития событий. В ситуации,когдабольшинствоинформацииодеятельностикомпанийпредставляеткоммерческую тайну, рациональным является предположение о значительнойразности между декларированными и реальными показателями или замалчиваниесущественных факторов влияния на эти показатели. Именно это часто являетсяпричиной расхождения экспертных оценок, которое базируется на различномхарактере коммерческой информации.Получить более полную картину прогнозируемого процесса.

Интервальныерезультаты прогноза дают в целом более полную картину прогнозируемого процесса,поскольку очерчивают все плоскости возможных прибылей, потерь и других важныхпоказателей, и индикаторов. Это дает возможность в одной модели рассмотреть ипроанализировать одновременно все возможные варианты развития событий без ихперебора, неизбежного при традиционном подходе. При этом одновременнорассматриваются все заложенные в модель условия, что исключает опасностьупустить какой-либо важный вариант решения.Менять части диапазонов модели в случае резкого колебания фактороввлияния без потребности изменять модель в целом. Это позволяет быстро реагироватьна рыночные изменения и вносить необходимые коррективы без потребности снова200рассчитывать все прогнозные значения.

Также это дает возможность создаватьуниверсальные модели для типовых задач, компаний, отраслей и т.п., лишь изменяядиапазоны соответствующих значений.Установить взаимосвязи между частями модели и отдельными элементамивнутри этих частей, что позволит максимально полно отобразить характерзависимостей между всеми переменными модели. Такая модель по своей сути болеевсего похожа на описание всех зависимостей, взаимодействий и ограничений. Такойсвоеобразный конструктор позволяет в наименьших деталях максимально точноотобразить все возможные зависимости или процессы для компании с самой сложнойсхемой финансово-хозяйственной деятельности.

Кроме того, это позволяет в процессеструктурных изменений в компании изымать составляющие, которые потерялиактуальность, без существенных переделок модели в целом.Упростить процедуру последующей корректировки планов. Так, планы ибюджеты компании, рассчитанные традиционными способами, требуют постоянногопересмотра и переутверждения при возникновении каких-либо фактическихотклонений от плановых величин. На практике неоднократно приходилосьсталкиваться с ситуацией, когда компаниями устанавливался искусственный коридорзначений (например, План ± 10%), при соблюдении которого планы не подлежатпересмотру. В случае работы с интервальной моделью, фактические параметры вбольшинстве случаев приводят только к уточнению (сужению) интервалапрогнозируемых показателей, а значит, планы будут требовать переутверждениятолько при значительных (экстремальных) фактических отклонениях.Выявитьугрозывозникновениякритическихситуаций(например,недостаточности финансирования).

Проект, эффективный при детерминированномрасчете, может показать значительную вероятность неэффективности в условияхнеопределенности. Это требует от инвесторов взвешенности при принятииуправленческих решений.Очевидно, что отдельные параметры финансовой модели, действующие назначительном временном интервале, могут испытывать серьезные колебания(отклонения). В настоящее время для учета этих колебаний чаще всего применяетсявероятностныйподход,когдавозможныезначенияпараметровхарактеризуются определенной вероятностью их возникновения.модели201Анализ исследований колебаний денежного потока компаний, позволяетзаключить, что возможные отклонения возникают не в итоговом показателе чистогоденежного потока, а в отдельных притоках и оттоках денежных средств [138].

Отсюдаследует вывод, что применение вероятностного подхода к рассчитываемым в моделиагрегированным показателям (например, чистому денежному потоку) может не датьверного результата с точки зрения оценки возможного разброса значений. Такимобразом, вероятностную оценку следует проводить в разрезе отдельно взятыхсоставляющих агрегированного показателя (например, отдельных поступлений иплатежей).Зная вероятность возникновения каждого отдельного события, мы можем поформуле (4.4) определить математически ожидаемое значение агрегированногопоказателя: = ∑ ( ),(4.4)где – значение i-го параметра; – вероятность i-го события.Однако, как показывает практика, в большинстве случаев выбор конкретногочислового значения вероятности наступления события в финансовой моделипредставляет существенную сложность для эксперта.

Эта сложность тем выше, чембольше размер временного интервала, для которого необходимо провестивероятностную оценку.Более простым подходом является разделение событий вероятности на триусловных группы: «высокая – средняя – низкая». Это разделение выполняетсяэкспертным путем, руководителями структурных подразделений компании илидолжностными лицами, ответственными за курирование соответствующих договоров.Например,приформированиипланапродажготовойпродукции(планаоперационного дохода) даже временном интервале в один год менеджерам бываеткрайне сложно определить вероятность заключения и исполнения того или иногоконтракта в цифровом выражении, однако выполнить оценку вероятности этогоконтракта по условным группам, как показали наши наблюдения, оказывается вполневозможным.Для перехода от условной оценки к интервальной, необходимо для каждой изусловных групп определить соответствующие интервалы вероятности.

В таблице 4.10приведены используемые нами в работе группы вероятности контрактов.202Таблица 4.10 – Группы вероятности контрактовУсловная вероятности контрактаВысокаяСредняяНизкаяИсточник: составлено автором.Интервальная оценка[1…0,7](0,7…0,3)[0,3…0]Тогда оказывается возможным получить интервальную оценку и для величинырасчетного агрегированного показателя по формуле (4.5):[1 … 2 ] = ∑ ∙ [1 … 2 ] ,(4.5)(при этом значения параметра модели могут быть заданы как в интервальном, так ив скалярном представлении).Данные рассуждения справедливы абсолютно для всех типов параметровфинансовоймодели(натуральных,экономических,финансовыхит.д.).Предложенный подход является универсальным и пригоден для учета вероятностнойоценки разброса любых параметров модели в их интервальном представлении.Однойизактуальныхпроблем,стоящихпередменеджерамиэлектроэнергетических компаний, является оценка уровня неопределенности,заложенной в планы и прогнозы деятельности.

Для этого чаще всего используютсяэкспертные методы, при которых суждение о степени достоверности прогнозавыносится путем агрегирования мнений группы экспертов [142].Интервальная модель позволяет без применения каких-либо дополнительныхприемов, оценить степень неопределенности, заложенную в финансовый прогноз.

Приэтом индикатором риска ошибочности прогнозирования является сама ширинаинтервала прогнозных значений.Обозначим границы интервала как min и max , под которыми будем пониматьсоответственно наименьшее и наибольшее прогнозное значение финансовогорезультата деятельности компании или применительно к отдельному проекту –соответственно наименьший и наибольший прогнозируемый эффект от реализациипроекта.

Среднее значение величины прогнозируемого результата может бытьопределено как середина прогнозного интервала: = (max + min )⁄2. Тогдаразброс прогнозируемой величины вокруг ее среднего значения выраженный вдолях (или процентах) от этой средней величины может быть определен как:203() = |(max − )⁄| = |(min − )⁄|. Или, подставляя сюда выражение длявычисления среднего значения интервала, получим формулу (4.6) для оценкинеопределенности финансового прогноза:() = |2maxmax +min− 1| = |2minmax +min− 1|.(4.6)По аналогичному принципу можно оценить и риск недостижения целевыхрезультатов финансового обеспечения как возможность того, что итоговое значениефинансового результата () окажется ниже целевой величины (target ).

Тогда рискможно рассчитать по формуле (4.7):target − min() = |max − min|.(4.7)Отметим, что в данном случае мерой риска является размер максимальновозможного ущерба, приходящегося на единицу неопределенности.4.3  Оценка и прогнозирование финансового риска электроэнергетическойкомпании с использованием комплекса финансовых моделейВозможностьхозяйствующемнаступлениясубъектекризисныхсохраняетсяявленийдажепривотдельноблагоприятныхвзятомвнешнихэкономических условиях. По мнению некоторых авторов, рисковость коммерческойдеятельности является прямым следствием рыночных отношений [40, с. 4–6;53, с. 240]. При этом наиболее остро риски проявляются во времена финансовыхкризисов или структурных перестроек экономики, что характерно для сегодняшнеймировой экономики вообще и электроэнергетической отрасли России в частности.

Дляэлектроэнергетических компании крайне важно заранее предвидеть возможные риски,с тем чтобы своевременно вырабатывать наилучшие решения. С этой точки зрениязадачаразработкиметодовпрогнозированиявероятностифинансовойнесостоятельности компании является достаточно актуальной.Анализлитературы,посвященнойпроблематикериск-менеджмента,показывает, что среди авторов нет однозначного понимания сущности рискаприменительно к компании, что объясняется, в частности, многоаспектностью самого204этого явления. Существует несколько различных определений понятия «риск» иподходов к классификации рисков. Одно из наиболее общих определений приводитН.Б. Ермасова: «риск – характеристика ситуации или действия, когда возможнымногие исходы, существует неопределенность в отношении конкретного исхода и, покрайней мере, одна из возможностей нежелательна» [42].По мнению ряда авторов [23; 55; 58 и др.], наиболее значимую роль в общем«портфеле рисков» компании сегодня играют так называемые «финансовые риски», ккоторым относятся такие виды рисков, как колебания цен на товары и услуги, ростинфляции, динамика ключевой ставки Центрального банка России, повышениебанковских процентов по кредитам и снижение банковских процентов по депозитам,колебания курсов валют, волатильность котировок государственных и корпоративныхценных бумаг, динамика макроэкономических показателей.По нашему мнению, к финансовым рискам также можно отнести риски,связанные с изменениями законодательства, регламентирующего хозяйственнуюдеятельность компаний, а также с текущей государственной экономическойполитикой.

В частности, существует огромное множество нормативно-правовыхактов,такилииначерегулирующиххозяйственнуюдеятельностьэлектроэнергетических компаний (на январь 2015 г. – это более 100 различныхдокументов, если учитывать федеральные нормативно-правовые акты и актысубъектов федерации). При этом они зачастую противоречат друг другу, что, в своюочередь, порождает необходимость активного участия во всех процессах юридическихслужб компании.Значимостьфинансовыхрисковдлякомпанийподтверждаетопрос,проведенный консалтинговой компанией ЗАО «КПМГ» (российский член ассоциацииKPMG International) среди руководителей более чем 100 крупнейших российскихкомпаний, более 30% из которых составляли компании электроэнергетическойотрасли [252]. По мнению опрошенных руководителей, финансовые риски измененияцен на закупаемое сырье и продаваемые товары оказывают наиболее существенноевлияние на деятельность компании, по сравнению с другими видами рисков (этоподтвердило порядка 60% респондентов).

Характеристики

Список файлов диссертации