В бою первым гибнет план боя. Эта фраза принадлежит генералу Пруссии и Российской империи Хельмуту фон Мольтке старшему. Начать статью именно с этой цитаты было решено не случайно. Речь в ней пойдет о прогнозировании, а это не что иное как попытка предвидеть будущее и спланировать на его основе свои действия. Как планы военачальников гибнут с началом боя, так и планы инвестора рушатся массой непредвиденных событий. Как выполнять инвестиционное прогнозирование, чтобы избежать ошибок и быть уверенным в том, что им можно доверять? Об этом пойдет речь в данной статье.
Анализ текущего положения компании
Прежде чем приступать к прогнозированию выручки, себестоимости и других показателей компании, нужно хорошо разобраться в ее текущем состоянии. Это не является прогнозированием само по себе, но позволяет определить точку отсчёта. Иногда бывает так, что инвестор и не захочет делать прогноз из-за угрожающего состояния эмитента, а выберет более интересные варианты. Так можно сэкономить очень много времени.
Каждому из анализируемых эмитентов следует завести файл в котором будут сохраняться все данные и проводиться все расчеты. Для этого удобно использовать всем известную программу MS excel.
Внутреннее положение дел в бизнесе подобно процессам, идущим в работающем автомобиле. Каждый механизм связан с другими и когда все они исправны, то вся машина работает максимально продуктивно. Но если в оном из процессов наблюдается сбой, то по цепочке, может возникнуть разлад во всей системе. Чтобы понять насколько все правильно работает, принято пользоваться финансовыми коэффициентами. Их классифицируют на несколько групп:
• Коэффициенты ликвидности.
• Коэффициенты финансовой устойчивости.
• Коэффициенты деловой активности.
• Коэффициенты рентабельности.
Несложно внести формулы их расчёта в файл excel. Таким образом можно быстро получить представление о состоянии эмитента. В разных отраслях значения некоторых из этих показателей могут сильно отличаться. Поэтому следует сравнивать компании между собой по секторам экономики, чтобы выбрать лидеров и аутсайдеров.
Источники данных для инвестиционного прогнозирования
Прежде чем приступать к прогнозированию показателей финансового состояния компании нам предстоит найти источники данных. Самым важным из них является, несомненно, финансовая отчётность эмитента. Кроме того, много интересного можно найти изучая годовые отчёты. Многие крупные компании публикуют свои стратегии на 5-10 лет. В них они фиксируют цели к которым будут стремиться. Это также можно использовать в качестве ориентиров. Кроме выше описанного некоторые предприятия публикуют другие важные документы. Например, Магнитогорский металлургический комбинат публикует презентацию с дня аналитика и инвестора, где также можно найти ценную информацию.
Для чего нужно изучать все эти документы? Ведь можно просто внести в excel формулы моделей для прогнозирования и автоматически получать прогноз, введя на входе данные из отчетностей эмитентов. Все дело в том, что такие прогнозы будут число механическими. Они не учтут многих факторов. Этого нужно избегать. Важные данные из вышеописанных документов могут стать ориентирами для корректировки прогнозов. Так, например, в стратегии компании можно найти ее цели по выпуску продукции. Компания учитывает многие факторы, прорабатывая стратегию. Кроме, того, она будет прикладывать ресурсы и усилия, чтобы остаться в русле стратегии. Все это может дополнить прогноз и скорректировать его точность.
Подобный подход усложняет процесс прогнозирования показателей финансового состояния предприятия. Всегда есть соблазн максимально все автоматизировать. Существуют различные программы и нейронные сети способные помочь в этом вопросе. Но в конечном счёте подобный подход ухудшает качество прогноза, тем самым обесценивая его. На сегодняшний день нет ничего более мощного в арсенале инвестора, чем его собственный интеллект. А все иные инструменты могут выступать как вспомогательные.
Методы прогнозирования
Метод экстраполяции
Самый простой способ прогнозирования – это метод экстраполяции. Он основан на предположении, что тенденции прошлого будут актуальны и в будущем. Простейший подход заключается в том, чтобы взять среднее изменение показателя компании за некоторый период и по нему определить дальнейшее его изменение. Это может быть средний прирост, средняя доля в другом показателе (например в выручке) и так далее.
Сильные стороны: простота метода.
Слабые стороны: низкая точность.
Когда можно применять: этот подход может применяться в связке с другими инструментами. Кроме того, такой метод прогнозирования актуален применительно к показателям имеющим сильную инерционность динамики.
Методы экономико-статистического моделирования
Суть их заключается в построении модели взаимосвязи прогнозируемого параметра с другими факторами. Существуют разные модели. Они имеют разные особенности. Рассмотрим некоторые из них.
Корреляционные модели. Их суть состоит в том, чтобы определить взаимосвязь между двумя числовыми рядами. Один из них принимается за базу. По нему прогнозируется второй. Такой метод прогнозирования получил обширное распространение при прогнозировании активов эмитента (в сумме или по отдельным их видам). Также применяется при работе с показателями взаимосвязанными с объемом сбыта продукции.
Сильные стороны: надёжность (корреляционные взаимосвязи достаточно стабильны, что позволяет быть уверенным в результате прогноза).
Слабые стороны: не все параметры можно спрогнозировать этим методом. Подходит только для числовых рядов с сильной корреляцией. Модель не может учитывать новые факторы. В случае их появления модель нужно перестраивать. Описывает взаимосвязи в узких рамках определяемых применяемыми параметрами.
Когда можно применять: прогнозирование величины активов, их структуры, а также параметров связанных со сбытом продукции.
Многофакторное моделирование. Позволяет построить модель, которая описывает взаимосвязь прогнозируемого параметра от нескольких влияющих на него параметров. Позволяет учитывать в прогнозах множество ключевых факторов, тем самым повышая его взаимосвязь с реальным положением дел.
Сильные стороны: возможность учёта множества важных факторов влияния на прогнозируемый параметр.
Слабые стороны: не учитывает новые факторы. В случае их появления модель нужно перестраивать. Описывает взаимосвязи в рамках определяемых применяемыми параметрами.
Когда можно применять: может применяться в достаточно разных ситуациях, поскольку всегда найдется ряд параметров влияющих на прогнозируемую величину.
Нейронные сети. Последние годы прогнозирование с помощью нейронных сетей получило широкое распространение. Все дело в том, что подобный подход позволяет снизить количество рутинных расчетов. При этом современные нейросети дают достаточно высокое качество прогноза. При грамотном выборе данных и их правильной подготовке ошибка прогнозирования может сводиться до 3-4%. Существует неплохой выбор программного обеспечения, которое позволяет применять возможности нейросетей. Среди таких программ можно выделить следующие:
• Матлаб.
• Statistica.
• Excel.
В последнем случае существуют надстройки которые представляют собой прогнозирующую нейронную сеть.
Сильные стороны: простота использования. Исключает большой объем расчётов, чем экономит время. Можно добиться высокой точности прогноза.
Слабые стороны: требуется опыт для выбора и подготовки данных для прогноза. Точность прогноза обычно не превышает точности иных подходов.
Когда можно применять: сфера применения обширна. Ограничивается только тем, насколько подходят данные для прогноза.
Заключение
Прогнозирование это сложная наука. Главная трудность состоит в том, что невозможно точно знать какие факторы будут влиять на прогнозируемый параметр в будущем. Вследствие такой неосведомленности приходится делать множество допущений. Тем не менее, прогресс не стоит на месте, и появляются все новые подходы к прогнозированию. Поэтому не стоит пренебрегать этим видом деятельности и тогда с развитием навыков можно выполнить качественное инвестиционное прогнозирование.
