Построение финансовой модели организации

1. Занятие 3. Построение финансовой модели организации

1) Бюджетирование как способ прогнозирования
2) Построение прогнозной финансовой модели бюджетным
методом
3) Инструментарий анализа временных рядов:
корреляционно-регрессионный анализ
4) Кахут-тестирование
5) Домашнее задание

2. 1. Бюджетирование как способ прогнозирования

• Формирование
бюджетной модели +
налаживание бюджетного
процесса = предвидение
финансовых результатов и
разработка сценариев
развития компании

3. Программы для управления ФР (бюджетирование+)

1C: Financial Planning
INTALEV: Corporate Finance, INTALEV: Budget management
Navision
Contour Corporation
SAP R / 3
CIS Galaxy
SAIL
Oracle Financial Analyzer (OFA)
Hyperion Pillar
Comshare MPS
Adaytum e.Planning Analyst
EPS Prophix Budgets and EPS Prophix Enterprise
CIS: Budgeting
AVACCO Corporate Governance
Red director
Bplan
MS EXCEL
• Главный недостаток – высокие затраты использования (установка
ПО, обучение персонала и пр.)

4. 2. Построение прогнозной финансовой модели компании бюджетным методом

https://fd.ru/articles/36469-red-kak-postroit-finansovuyu-model-predpriyatiya

5. Виды и типы бюджетов

Блок-схема формирования Мастер-бюджета

6. Взаимосвязи между формами финансовой отчетности

Три (4) основных формы
финансовой отчетности:
https://www.youtube.com/watch?v=6GVVTfj7ndc
Как связаны формы отчетности:
https://www.youtube.com/watch?v=Mcj5ES2HDqY
6

7. Схема бюджетного процесса (модели)

Рассмотрим несколько примеров прогнозных
моделей:
• Пример №0 – производственная компания (1 товар);
• Пример №1 – компания сферы услуг (несколько услуг);
• Пример №2 – производственная компания с несколькими продуктами
в ассортименте;
• Пример №3 – производственная компания (комплексный подход, 1
товар).
• Используйте модели для целей развития Вашего проекта (в ВКР)
Дополнительно:
Построение БДДС в Excel https://www.youtube.com/watch?v=i108aPs2ueA
Построение модели ОТуС https://www.youtube.com/watch?v=dxXKHzrcs8Y

8. Схема бюджетного процесса (пример №2)

Вклад на покрытие прямых материальных
Продажи
затрат по видам продукции
Прямые материальные затраты на реализованную продукцию
Продажи
БДР
Закупки сырья
Административные и
коммерческие
расходы
Объем продаж
Объем
производства
РСО, цеховые расходы
Закупки
Оборачиваемость
Остатки сырья
Закупки сырья
Общепроизводствен
ные расходы
БДДС к/м
Прямая з/п
∆ запасов, ДЗ, КЗ, инвестиции
Амортизация
Объем производства
Кредиторская задолженность
Дебиторская задолженность
Нормативы по сырью
Производство по видам ГП
Запасы сырья, ГП
БАЛАНС
Потребность в сырье
Инвестиции
Нормативы сырья на единицу ГП
ТК2
Инвестиции по
направлениям
Программа
производства
Программа производства по видам ГП
Расчет зарплаты
Кредиты+проценты
ТК1
Прибыль
Объем производства
Адм. и комм. расходы
Финансовая
деятельность

9. 3. Инструментарий анализа временных рядов: корреляционно-регрессионный анализ

Период
Спрос
Выпуск
значений объясняемой переменной, соответствующей возрастающей
последовательности моментов времени.
Январь
20
18
Регрессия - показывает зависимость зависимой переменной
Февраль
24
25
Март
24
26
Апрель
16
20
Май
20
28
Июнь
20
29
Июль
17
30
Август
22
20
Сентябрь
22
26
Октябрь
20
28
Ноябрь
21
30
Декабрь
16
29
Временные ряды (ряды динамики) - последовательность
у от
независимых переменных х при условии, что это выражение будет иметь
статистическую значимость.
Корреляция – взаимосвязь переменных, показывает силу и
направленность (качество) связи между искомыми показателями (временными
рядами).
Значения от -1 до 1:
-1 – очень сильная обратная связь (рост одного показателя приводит к
снижению другого);
0 – отсутствие связи;
0,5 – слабая положительная связь.
Про коррелиционно-регрессионный анализ в Ecxel –
http://exceltable.com/otchety/korrelyacionnoregressionnyy-analiz
+ активизируем пакет анализа в Ваших Excel

10. Пример применения регрессионного анализа для планирования продаж нового магазина

Гипотеза – объем продаж магазинов
зависит от их площадей.
Цель — предсказать объем годовых продаж
для всех новых магазинов, зная их размеры.
Оценим зависимость между размером
магазина и объемом его годовых продаж
создадим выборки из 14 магазинов
(а) исходные данные
(б) диаграмма разброса значений
Анализ (б) показывает, что между
площадью магазина X и годовым
объемом продаж Y существует
положительная зависимость.
Источник: http://baguzin.ru/wp/prostaya-linejnaya-regressiya

11. Построение модели методом наименьших квадратов

• В качестве оценки параметров генеральной совокупности (β0 и β1)
можно использовать сдвиг b0 и наклон b1 прямой Y.
• Таким образом, уравнение простой линейной регрессии принимает
следующий вид:
Yi = b0 + b1X1
Где Yi - предсказанное значение переменной Y для i-гo наблюдения,
Xi — значение переменной X в i-м наблюдении.
Для того чтобы предсказать значение переменной Y в данном уравнении
необходимо определить два коэффициента регрессии — сдвиг b0 и
наклон b1 прямой Y.
Вычислив эти параметры, проведем прямую на диаграмме разброса.
Затем исследователь может визуально оценить, насколько близка
регрессионная прямая к точкам наблюдения.
Простая линейная регрессия позволяет найти прямую линию, максимально
приближенную к точкам наблюдения.

12. Решим задачу в Excel

• Excel позволяет решать
подобные задачи двумя
способами:
• Во-первых, Пакетом
анализа (строка Регрессия)
http://lumpics.ru/how-to-enable-data-analysis-in-excel/
Во-вторых, можно, выделив точки на
графике, кликнуть правой кнопкой
мыши и выбрать Добавить линию
тренда https://exceltable.com/grafiki/liniya-trenda-v-excel
Далее можно выбрать вид линии
тренда (в нашем случае – Линейная),
отформатировать линию, показать на
графике уравнение и величину
достоверности аппроксимации (R2) степень
соответствия трендовой модели исходным данным

13. Трактовка результатов и принятие решения

Yi = 0,9645 + 1,6699Xi
Вычисленный наклон (b1 = +1,6699) означает, что при возрастании
переменной X на единицу среднее значение переменной Y возрастает на
1,6699 единиц.
То есть увеличение площади магазина на один квадратный фут приводит
к увеличению годового объема продаж на 1,67 тыс. долл.
Таким образом, наклон – это доля годового объема продаж, зависящая от
размера магазина.
Вычисленный сдвиг b0 = +0,9645 (млн. долл.) - это среднее значение
переменной Y при X = 0.
Поскольку площадь магазина не может равняться нулю, сдвиг можно
считать долей годового дохода, зависящей от других факторов.
Следует отметить, однако, что сдвиг переменной Y выходит за пределы
диапазона переменной X. Следовательно, к интерпретации
параметра b0 необходимо относиться внимательно.

14. 4. Тестирование

1) Kahoot.com

15. 5. Задания на семестр

1) Составить персональный годовой бюджет (все доходы и их источники, все
расходы «попунктно», запланированные наследующие 12 мес. + выводы и решения о дальнейших направлениях действий,
например, поиск новых источников дохода с их указанием или сокращение расходов и пр.).
Срок выполнения: 24 сентября, 14:00
2) Провести анализ отчетности организации (на выбор) и
спрогнозировать будущие финансовые результаты.
Срок выполнения: 5 ноября, 14:00
3) Спрогнозировать вероятность банкротства по одной из
Моделей оценки (на выбор).
Срок выполнения: 19 ноября, 14:00
4) Прогнозировать будущий спрос на продукцию/услугу
(составить бюджетную модель «проекта»).
Срок выполнения: 3 декабря, 14:00
5) Выступить с докладом о результатах по одному из
заданий Срок представления: 7.12, 21.12

16. Задание №1

• Составьте собственный бюджет на год (сентябрь 2018 –
сентябрь 2019)
• Составьте план на год расходов в соответствии с Вашими
жизненными целями;
• Составьте план доходов за год в разрезе всех источников
поступления;
• Рассчитайте прогнозное сальдо и сделайте выводы / решения
• Вы можете использовать любую программу или готовый
шаблон для измерения и анализа своих доходов и расходов
• Срок сдачи: 24 сентября, 14:00

17. Задание №2.1

1)
Активизировать пакет анализа в Эксель http://exceltable.com/otchety/korrelyacionno-regressionnyyanaliz (не умеешь ходить, будешь летать)
2)
Подготовить данные для анализа и прогнозирования
деятельности выбранной организации
• Найти аналогичное Вашему проекту организацию (объект для
исследований);
• Скачать финансовую отчетность за 2012-2017 гг.;
• Создать файл Excel и в первых три вкладки перенести данные
форм финансовой отчетности по выбранной организации
(форма 1, форма 2, форма 3);
Дата сдачи: 11.10.2018 до 18:00

18. Задание №2.2

• провести коэффициентный анализ данных;
• оценить стоимость бизнеса;
• Выбрать и применить инструментарий
корреляционно-регрессионного анализа для
выявления зависимости между выбранными Вами
переменными;
• сделать содержательные выводы, прогнозы
деятельности и что нужно делать для роста
финансового результата.
• Дата сдачи: 5 ноября, 14:00

19.

Задание №3
Спрогнозировать будущее состояние организации, проведя анализ
вероятности банкротства по нескольким Моделям (Альтмана, для ООО,
для ОАО, Савицкой и пр.);
• По желанию:
• Оформить результаты Вашего исследования и привести материалы в
форму научной статьи, имеющей следующие составляющие:
а) объект исследования, его характеристика и идея научной работы;
б) методология исследования (методы, которыми Вы пользовались –
регрессионный анализ, сравнение моделей оценки вероятности
банкротства и пр.);
в) основные результаты (как отличаются результаты расчетов и выводы по
ним между собой);
г) выводы, которые Вы вывели на основе проделанных расчетов и
сравнений.
Дата сдачи: 19 ноября, 14:00

20. Полезные ссылки

Найти предприятие-объект исследования:
Отраслевой бизнес-справочник предприятий России - http://www.actinfo.ru/
Информационный ресурс Investfunds - http://stocks.investfunds.ru/issuers/27417/
Страница ВК с курсовыми по Анализу организаций https://vk.com/showmgon
Объяснения сложного в моделировании простыми словами:
Путь воина – сайт с инструментами в экономике и финансах http://baguzin.ru/wp/category/finances/
Доп. полезная информация по статистике и вообще:
Индикаторы науки (Официальный статистический сборник Росстата) https://www.hse.ru/primarydata/in2017
Индикаторы инновационной деятельности (Сборник Росстат) https://www.hse.ru/primarydata/ii2017
Федеральный портал по научной и инновационной деятельности - www.sci-innov.ru
Портал «Наука и технологии в России» - www.strf.ru
Доступ в библиотеку ИТМО:
ЭБС на платформе «Лань». Учебники и учебные пособия для университетов
издательства «Лань» - http://e.lanbook.com/
Библиотека НИУ ИТМО – http://lib.ifmo.ru