Полная версия

Главная arrow Инвестирование arrow Инвестиции

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ   >>

3.3. Методы прогнозирования результатов инвестирования

Оценка выгод инвестирования строится на прогнозировании будущих выгод. Рассмотрим, какие методы и модели применяют инвестиционные аналитики для построения прогнозов.

Для прогнозирования будущего аналитики используют два принципиально различных подхода:

  • – экстраполяцию, т.е. перенос прошлой динамики в будущее;
  • – стратегическое прогнозирование, когда будущее моделируется с учетом происходящих подвижек в макросреде, отраслевой динамике, действиях конкурентов и других контрагентов. Наиболее популярный метод в этой группе – экспертный.

Размышления

Методам и моделям прогнозирования финансовых результатов посвящено немало научных и практических работ[1]. Издаются специализированные журналы, посвященные проблемам прогнозирования. Однако это свидетельство наличия скорее множества белых пятен, чем четкого и понятного инструментария для использования аналитиками при построении прогноза относительно выгод от инвестиционного решения. До сих нор большинство прогнозов строится на трендовых методах и поэтому приводит к комичным результатам. Так, еще в апреле 2008 г. аналитики Goldman Sachs, да и многие другие, говорили, что цена на нефть достигнет 170, а то и 200 долл. за баррель. Эти прогнозы легко вырисовывались через построение тренда по росту цен на нефть за последние четыре года. Осенью 2008 г. эти же аналитики пророчили снижение цены вплоть до 20 долл. к концу года, базируясь на катастрофическом снижении цен начиная с лета. Фактически имело место снижение цены до 45 долл. за баррель.

Экстраполяционный подход имеет большие преимущества из-за хорошей проработанности применяемых методов. Если в будущем не предвидится существенных изменений, а в прошлом ключевой товар (услуга) уже зарекомендовали себя на рынке, то метод дает приемлемые оценки. Гораздо сложнее встроить качественные оценки возможных подвижек во внешней среде в количественные прогнозы финансовых результатов. Сложно также построить методы прогноза для компаний, выводящих на рынок новый продукт или новую технологию. Традиционно используемые методы количественного (экстраполяционного) прогнозирования: трендовый, скользящей средней, регрессионный анализ, экспоненциальное сглаживание, цепи Маркова.

Для понимания значимости отдельных аспектов деятельности, направленной на получение финансовых результатов, используют факторный анализ, который строится на ряде методов, позволяющих представить структуру связей между различными процессами в формировании тех или иных финансовых результатов. Например, факторный анализ позволяет понять, насколько значимы для получения прибыли прямые затраты и какие именно статьи являются ключевыми (материальные, затраты труда). При рассмотрении материальных затрат можно выяснить степень влияния удельных норм расхода, динамики цен, рецептуры и т.п.

Обычно в рамках факторного анализа используют один из четырех методов: цепных подстановок, интегральный, индексный или метод дифференцирования.

Экстраполяция

Для получения качественных характеристик будущего часто приглашаются специалисты в анализируемой области (например, для анализа нефтедобывающих компаний привлекаются эксперты из нефтяной сферы деятельности, аналитики рынка нефти). Затем для обработки мнений экспертов используются различные алгоритмы (например, поэтапный метод Дельфи, разработанный О. Хелмером, ориентирован на выработку согласованного мнения экспертов, матричный метод вводит веса значимости).

Дадим комментарии по двум традиционно используемым алгоритмам количественного прогнозирования.

Трендовый метод, или метод наименьших квадратов. По множеству точек прошлых данных (например, по операционной прибыли) строится линия тренда как линия, соединяющая точки, находящиеся в минимальном отклонении от фактических наблюдений.

Так как для каждой точки построить минимум отклонения невозможно, линия минимизирует сумму квадратов вертикальных разностей между точками линии и наблюдениями. Уравнение линии

у = а + bх,

где у – зависимая переменная; Ь – наклон линии регрессии (коэффициент изменения значения у по отношению к изменению x); а – свободный член. В трендовом методе х – время.

Зная уравнение регрессии, аналитик продолжает линию на будущие временны́е интервалы (например, среднесрочные в три – пять лет) и получает искомые значения у.

Если регрессионное уравнение по шести прошлым годам для операционной прибыли имеет вид

у= 1320 + 980л:,

то для первого прогнозного года (это седьмой год нашего построения) операционная прибыль (в условных ден. ед.) будет равна

у = 1320 + 980-7 = 8180;

для второго прогнозного года

у= 1320 + 980-8 = 9160.

Для оценки точности прогноза рассчитывают стандартную ошибку прогноза, или стандартное отклонение уравнения регрессии (5), по имеющимся данным и построенной прямой. Используется следующая формула:

Пример

Допустимой считается ошибка, не превышающая 20%.

Метод экспоненциального сглаживания строится на формуле

где а – константа сглаживания, находящаяся в диапазоне от 0 до 1; – фактическое

значение показателя в период времени tA – прогнозное значение показателя.

Реализация метода часто идет итерационно. Сначала задается некое условное значение для константы а и рассчитываются: среднее абсолютное отклонение фактических данных от прогнозных по имеющейся информации, среднее процентное отклонение, среднеквадратическое отклонение. Подбирается такое значение константы, при котором отклонение прогноза от фактических значений минимально. Эта константа используется для построения прогнозных значений на будущих временны́х значениях.

  • [1] См., например: Wellings F. Profits forecasting: a practitioner's view// Professional Investor. 1998. (Oct.). P. 28.
 
<<   СОДЕРЖАНИЕ   >>