Можно считать, что прогнозирование является чуть ли не основной целью и задачей большого числа специалистов, занимающихся анализом данных. Современные методы статистического прогнозирования позволяют с высокой точностью прогнозировать практически все возможные показатели.

При анализе временных рядов можно выделить две основные цели:

• определение природы временного ряда
  
• прогнозирование (предсказание будущих значений временного ряда по настоящим и прошлым значениям)

Однако надо помнить, что не существует универсальных методов прогнозирования на все случаи жизни. Выбор метода прогнозирования и его эффективность зависят от многих условий, и в частности от требуемой длины или времени прогнозирования.

Цель данной работы является составление прогноза текущих расходов на 2015-2016 года в СПК «Урал» Аскинского района. По данной цели можно выделить следующие задачи:

- рассчитать прогноз по всем функциям в программе Excel;

- выбрать наиболее оптимальную функцию для прогноза;

- рассчитать интервал прогноза.

В данной статье объектом исследования является кооператив СПК «Урал» Аскинского района. Предметом научной работы являются его текущие расходы, понесенные за период с 2010 года по 2014 года.

Существует 5 функций, использующие для прогнозирования текущих расходов: линейная, логарифмическая, полиномиальная, экспоненциальная и степенная. Рассчитываются они с использованием программы ППП Excel. Рассмотрим использование каждой из них.

Для начала дадим обозначения показателям, использующимся в таблицах. У_t – текущие расходы по заданной функции, t – порядковый номер года, У_i – фактическое значение текущих расходов. Начнем рассматривать прогнозирование текущих расходов по линейной функции. Данные представим в таблице 1.

Таблица 1 Прогнозирование текущих расходов предприятия СПК «Урал» по линейной функции, тыс. руб.

Расчет показателя текущих расходов по годам представим на рисунке 1, где X – порядковый номер года.

Рисунок 1 Прогнозирование текущих расходов аналитическим методом по линейной функции

Как видно из таблицы 1 прогноз текущих расходов по линейной функции показывает в 2015 году 12354 тыс. руб., в 2016 году 13540 тыс. руб.

Рассмотрим прогнозирование текущих расходов по логарифмической функции. Данные представим в таблице 2

Таблица 2 Прогнозирование текущих расходов предприятия СПК «Урал» по логарифмической функции, тыс. руб.

Расчет показателя текущих расходов по годам представим на рисунке 2

Рисунок 2 Прогнозирование текущих расходов аналитическим методом по логарифмической функции

Как видно из таблицы 2 прогноз текущих расходов по логарифмической функции показывает в 2015 году 11398 тыс. руб., в 2016 году 11879 тыс. руб.

Рассмотрим прогнозирование текущих расходов по полиномиальной функции. Данные представим в таблице 3.

Таблица 3 Прогнозирование текущих расходов предприятия СПК «Урал» по полиномиальной функции, тыс. руб.

Расчет показателя текущих расходов по годам представим на рисунке 3

Рисунок 3 Прогнозирование текущих расходов аналитическим методом по полиномиальной функции

Как видно из таблицы 3 прогноз текущих расходов по полиномиальной функции показывает в 2015 году 10644 тыс. руб., в 2016 году 10120 тыс. руб.

Рассмотрим прогнозирование текущих расходов по полиномиальной функции. Данные представим в таблице 4.

Таблица 4 Прогнозирование текущих расходов предприятия СПК «Урал» по степенной функции, тыс. руб.

Расчет показателя текущих расходов по годам представим на рисунке 4

Рисунок 4 Прогнозирование текущих расходов аналитическим методом по степенной функции

Как видно из таблицы 4 прогноз текущих расходов по степенной функции показывает в 2015 году 12008 тыс. руб., в 2016 году 12789 тыс. руб.

Рассмотрим прогнозирование текущих расходов по полиномиальной функции. Данные представим в таблице 5.

Таблица 5 Прогнозирование текущих расходов предприятия СПК «Урал» по экспоненциальной функции, тыс. руб.

Расчет показателя текущих расходов по годам представим на рисунке 5

Рисунок 5 Прогнозирование текущих расходов аналитическим методом по экспоненциальной функции

Как видно из таблицы 5 прогноз текущих расходов по экспоненциальной функции показывает в 2015 году 13441 тыс. руб., в 2016 году 15637 тыс. руб.

Необходимо определить какая из выше заданных функций наиболее приближена к фактическим данным. Произведём отбор функции используя F – критерий Фишера при =0.05. Для расчета используется следующая формула:

,

где R² – задана на рисунках для каждой функции отдельно; n – количество данных по годам; m – степень функций. Табличное значение для отбора функций берем из таблицы значений критерий Фишера. Для упрощения обозначим каждую функцию следующим образом: Линейная функция – первая модель; логарифмическая функция – вторая модель; полиномиальная функция – третья модель; степенная функция – четвертая модель; экспоненциальная функция – пятая модель.

1. Первая модель:
   

   =
   

   
   

   >, в данном случае функция приближена к фактическим данным и может быть использована для расчета прогноза на будущее.
   

2. Вторая модель:
   

   =
   

   
   

   >, в данном случае функция приближена к фактическим данным и может быть использована для расчета прогноза на будущее.
   

3. Третья модель:
   

   =
   

   ;
   

   <, в данном случае функция не приближена к фактическим данным и не может быть использована для расчета прогноза на будущее.
   

4. Четвертая модель:
   

   =
   

   
   

   >, в данном случае функция приближена к фактическим данным и может быть использована для расчета прогноза на будущее.
   

   5) Пятая модель:
   

   =
   

   
   

   >, в данном случае функция приближена к фактическим данным и может быть использована для расчета прогноза на будущее.
   

   Проведя анализ, можно сделать вывод, что четыре модели подходят для отображения тенденции. Отсюда следует необходимость отбора наиболее адекватной модели по наименьшему среднему квадратическому отклонению.
   

   Отбор наиболее подходящей модели проведем с помощью среднеквадратического отклонения, которая находится по следующей формуле:
   

   
   

5. Первая модель:
   

   
   

6. Вторая модель:
   

   
   

7. Четвертая модель:
   

   
   

8. Пятая модель:
   

   

Наиболее подходящей моделью является – вторая модель, так как у нее среднеквадратическое отклонение наименьшее.

= 3120,9ln(x)+5806,5

Подводя итог можно сделать вывод, что наиболее приближенным к фактическим значениям текущим расходам будет прогноз в 2015 году 11398 тыс. руб, в 2016 году 11879 тыс. руб.

По отобранной модели можно определить показатели колебания и сделаем вывод о возможности прогнозирования. Для этого используются следующие показатели:

1. Размах колебания:

- тыс.руб.

2. Среднее абсолютное отклонение:

тыс. руб.

3. Дисперсия колеблемости

= тыс. руб

4. Среднеквадратическое отклонение тренда

тыс. руб.

5. Относительный размах колеблемости

6. Относительное линейное отклонение

6. Коэффициент колеблемости

7.Коэффициент устойчивости уровня ряда динамики

Подводя итог по расчетам показателей можно сделать вывод, что коэффициент устойчивости больше 50%, а значит данное уравнение тренда подходит для расчета прогноза на перспективу.

Далее сделаем интервальный прогноз на 2 года с помощью следующей формулы:

,

где = тыс. руб

 - интервальный прогноз,

 - табличное значение Стьюдента,

 при ,

Интервальный прогноз на 2015 год:

 тыс. руб.

 тыс. руб.

 тыс. руб.

 тыс. руб.

Интервальный прогноз на 2016 год:

 тыс. руб.

 тыс. руб.

 тыс. руб.

 тыс. руб.

Таким образом, если выявленная тенденция по третьей модели сохранится, то в следующие два года с вероятностью 95% можно ожидать увеличение текущих расходов, причем в 2015 году текущие расходы составят от 7752 до 15044 тыс. руб., а в 2016 году – от 7227 до 16531тыс руб.

В данной научной работе были использованы труды автора П.П. Мельникова «Компьютерные технологии в экономике» и автора Г.А. Сагитова «Введение в регрессионный анализ и планирование регрессионных экспериментов в экономике». С помощью них было показано как можно сделать прогноз с помощью компьютерных программ.[1, 2]

Подводя итог можно сделать вывод, что любой финансовый менеджер предприятия может составить прогноз на перспективу с помощью данных отчетности, используя при этом простую программу Excel, которая имеется у любых пользователей программы Microsoft Office. Но надо учитывать, что данная программа не предвидит такие ситуации как кризис в стране, рост инфляции и другие черезвычайные ситуации как внешнего так и внутреннего характера.

Страхование предназначено для покрытия таких рисков как гибель, повреждение или частичная утрата застрахованного имущества. [3]

В связи с ростом расходов в СПК «Урал», сложившейся ситуации в стране, риском засухи и потерей урожая можно предложить застраховать расходы кооператива, во избежание больших убытков.

Проводя анализ данных таблицы 1 можно сделать следующие выводы: в целом за период с 2012 года по 2014 года текущие расходы повысились на 29%. Данный рост был обусловлен ростом прочих расходов в 198 раз, материальных расходов на 36% и амортизации на 35% в 2014 году. Материальные расходы выросли за счет роста цен на электроэнергию в 2 раза и за счет роста оплаты услуг и работ, выполненных сторонними организациями в 2 раза в 2014 году по сравнению с 2012 годом. Амортизация увеличилась за счет покупки оборудования. Рассмотрим структуру и ее изменение текущих расходов по обычным видам деятельности, данные представим в таблице 2

Проводя анализ данных таблицы 2 можно сделать следующие выводы: основную массу расходов составляют материальные затраты, которые в 2014 году составили 74% всех расходов и были увеличены на 3 процентных пункта по сравнению с 2012 годом. На втором месте по общему объему затрат занимают расходы по оплате труда, которые в 2014 году составили 12% всех затрат и были уменьшены на 6 процентных пункта в 2014 году по сравнению с 2012 годом. И на третьем месте по объему затрат находится амортизация, которая в 2014 году составила 7% всех расходов и была увеличена на 0,3 процентных пункта по сравнению с 2012 годом. 
Рассматривая материальные расходы можно сделать вывод, что основную массу составляют расходы на корма, которые равны в 2014 году 37% всех расходов. Далее идут затраты на семена и посадочный материал, которые в 2014 году составляли 14% всех расходов. И на третьем месте стоят затраты на нефтепродукты, составляющие 11% всех текущих расходов в 2014 году.
Проведем факторный анализ изменения себестоимости продукции, так как основную массу всех расходов занимает затраты на производство продукции. Данные для факторного анализа представим в таблице 3.[2]

Расчет себестоимости для целей факторного анализа представим по следующим формулам(1), (2), (3), (4):

С₂₀₁₂ =  + Перем. расходы на 1 ц.,2012 (1)
С_усл1 =  + Перем. расходы на 1 ц.,2012 (2)
С _усл2 =  + Перем. расходы на 1 ц.,2012 (3)
С₂₀₁₄ =  + Перем. расходы на 1 ц.,2014 (4)

Итоговое изменение себестоимости урожайности (продуктивности) продукции рассчитаем по формуле (5):

Изменение себестоимости продукции по факторам рассчитаем по формулам (6), (7), (8):
- изменение продуктивности коров:

- изменение суммы постоянных затрат:

- изменение суммы удельных переменных затрат:

Данные по расчетам представим в таблице 4.

Проводя анализ данных таблицы 4 можно сделать вывод, что в связи с ростом продуктивности земли и животных себестоимость продукции снизилась, но за счет увеличения структуры переменных расходов она значительно возросла, т.е. темпы роста затрат намного выше темпов роста урожайности зерновых и продуктивности животных. Отсюда следует вывод, что необходимо снижать переменные расходы, которые включают в себя материальные затраты и расходы по оплате труда рабочих.
Для подсчета резервов снижения расходов рассчитаем резервы увеличения производства продукции. Для этого рассмотрим увеличение объема продаж. 
Рассчитаем резервы увеличения продукции растениеводства и животноводства в 2015 году в СПК «Урал». Данные приведем в таблице 5 и 6

Проводя анализ данных таблицы 5 можно сделать вывод, что повышение объема производства в основном будет за счет использования более урожайных культур и дополнительного внесения удобрений. Покупка урожайных культур обойдется предприятию дороже, так как их стоимость выше обычных. Внесение удобрений самый оптимальный вариант в данном случае, так как не требует больших затрат, но эффект от них выше. Так же оптимальным вариантом является сбор урожая в оптимальные сроки. 
Далее рассмотрим резервы по увеличению продукции животноводства.

Проводя анализ данных таблицы 6 можно сделать выводы, что общие резервы по молоку составили 481 ц, это 20% от фактического объема производства. Общие резервы по живой массе КРС составили 52 ц., это 20% от фактического объема производства. 
Рассмотрим резервы по производству молока. В основном производство молока увеличивается за счет роста поголовья скота. Но в то же время увеличение роста поголовья и улучшение породного состава является дорогостоящим, так как стоимость коров составляет в среднем 55 тыс.руб. на одну голову. Поэтому увеличение объемов производства молока стоит улучшать за счет улучшения кормовой базы. 
Далее рассмотрим резервы живой массы КРС. В данном случае наиболее эффективным вариантом так же является повышение уровня кормления и повышение эффективности использования кормов. 
Таким образом, при проведении соответствующих мероприятий общая стоимость резервов 935 тыс. руб. 
Далее рассчитаем резервы снижения себестоимости продукции по формуле (9)

Р↓С = С_в – С_ф =  (9)

где С_в – уровень прогнозной себестоимости продукции; С_ф – уровень фактической себестоимости продукции; З_ф – фактические расходы по производству продукции; Р↓З – резерв снижения расходов на производство продукции; З_д – стоимость дополнительных затрат для освоения резервов увеличения производства продукции; VВП_ф – фактический объем производства продукции; Р↑VВП – резерв увеличения производства продукции.[3]
Рассчитаем резервы снижения себестоимости продукции по каждому виду продукции:
1 Резервы снижения себестоимости зерновых культур, тыс. руб. (10):

Р↓С =  = -0,098 (10)

Резервы сокращения себестоимости на производство 1 ц. зерна составит 98 рублей.
2 Резервы снижения себестоимости производства молока, тыс. руб. (11):

Р↓С =  = -0,073 (11)

Резерв сокращения себестоимости на производство 1 ц молока составит 73 рубля.
3 Резервы снижения себестоимости живой массы КРС, тыс. руб. (12):

Р↓С =  = -0,665 (12)

Резерв сокращения себестоимости на производство 1 ц живой массы КРС составит 665 рублей.
На основе подсчитанных резервов построим денежный поток кооператива СПК «Урал». Данные представим в таблице 7

Анализируя данные таблицы 7 можно сделать вывод, что при применении предложенных резервов увеличения объема продаж и снижения себестоимости, прогнозный чистый денежный поток составит 370 тыс. руб., что на 297 тыс. руб. больше, чем фактический денежный поток.
Далее рассчитаем ставку капитализации для оценки стоимости бизнеса СПК «Урал» используя метод кумулятивного построения. Данные представим в таблице 8. Расчет ставки капитализации проводится по формуле (13)

где R_н – ставка капитализации; R_бр – безрисковая ставка процента; R_i – ставка процента за риск.[4]

Ставка капитализации при оценке бизнеса доходным подходом составит 35,13%. Рассчитаем стоимость бизнеса с учетом фактического и прогнозного денежного потока по формуле (14) и (15).

V_{прогноз} = , (14)

где I – величина чистого денежного потока; R – ставка капитализации.

V_факт = , (15)

Стоимость бизнеса возросла на 848 тыс. руб. при применении резервов увеличения объема производства и снижения себестоимости продукции.
Подводя итог, можно сделать вывод, что при увеличении чистого денежного потока до 370 тыс. руб., стоимость бизнеса увеличится на 848 тыс. руб. и составит 1057 тыс. руб. Таким образом, управление текущими расходами оказывает существенное влияние на стоимость бизнеса. Рассчитав резервы снижения себестоимости и увеличения объема продаж, выручка в 2015 году составит 5376 тыс. руб., что на 435 тыс. руб. больше чем в 2014 году, а себестоимость повысится в 2015 году на 138 тыс. руб.по сравнению с фактическим годом.