Предыдущая страница реферата | 1  2  3

Наша задача как аналитиков состоит лишь в том, чтобы правильно трансформировать эти исходные данные в результирующую оценку приемлемости инвестиций.

На самом деле подготовка такой исходной информации как раз и является одной из наиболее трудоемких задач для специалистов по разработке инвестиционных проектов. Конечно, такая работа обычно ведется целой командой специалистов, включающей инженеров, специалистов по исследованию рынков, экономистов, занимающихся проблемами себестоимости, сотрудников отделов кадров, экологов, юристов, финансистов и т. д. В этой команде задача специалиста по анализу инвестиций состоит в том, чтобы, во-первых, «заказать» подготовку всей необходимой ему информации, а во-вторых, свести все данные воедино и получить интегральную картину, после чего — при необходимости — заняться корректировкой концепции проекта и вести работу итеративно до получения приемлемого результата.

Естественно, что анализ всех проблем, которые могут возникать при подготовке этой разнообразной исходной информации, представляет собой задачу чрезвычайно сложную. Однако нам стоит остановиться на методических проблемах подготовки некоторых типов исходных экономических данных, относительно которых следует быть осведомленными как тем, кто готовит проекты инвестиций, так и тем, кто эти проекты анализирует в дальнейшем.

1. Прогнозирование продаж. Если целью инвестиционного проекта является увеличение доходов от продаж товаров, то, очевидно, что неотъемлемой частью инвестиционного анализа должен стать прогноз этих продаж. Для решения этой задачи можно воспользоваться несколькими методами.

Анализ тренда

Основой этого метода является изучение динамики продаж в прошлом для прогнозирования на этой основе возможного изменения продаж в будущем. Обычно с помощью графического анализа или на основе специальных программных продуктов удается подобрать тренд, который наиболее точно описывает закономерности изменения продаж в прошлом и потому служит наиболее подходящей основой для прогноза продаж на будущее. Некоторые из стандартных видов трендовых кривых показаны на рис. 11.1.

Рис. 1. Некоторые типичные трендовые кривые, используемые для прогнозирования продаж товаров

(S — продажи, t — время, а, Ь и k — параметры, определяемые экспериментально и формирующие конкретный вид трендовой кривой):

а — линейный тренд; б — степенная функция; в — тренд, соответствующий кривой жизненного цикла товара; г — тренд снижающихся продаж

Аналитику следует знать, что использование трендовых кривых — способ удобный, но опасный, поскольку в будущем всегда возможна смена вида кривой. Опыт показывает, что чаще всего ошибки происходят из-за того, что кривую вида в ошибочно принимают за кривую вида б. Иными словами, в расчеты закладывается ускоряющийся рост продаж, тогда как на практике динамика продаж имеет точку перелома и образование этой точки зависит от кривой жизненного цикла данного товара.

Исследование потенциальных покупателей

Такого рода исследования обычно основываются на различных опросах возможных покупателей новой продукции. Для этого специалистами определяются репрезентативные выборки покупателей. Принципы формирования подобных выборок рассматриваются в курсе теории вероятности, и мы не будем на них останавливаться. Результаты полученных опросов можно попытаться увязать с трендовым анализом, что повысит достоверность получаемых прогнозов.

В некоторых случаях получить достоверные прогнозы продаж можно на основе организации так называемых пробных рынков, т. е. проведения экспериментальных продаж нового товара на репрезентативных рынках, например в отдельных городах или регионах страны. Конечно, такая методика изучения рынка довольно дорогостояща, но когда речь идет о подготовке к массовому производству, она вполне себя оправдывает. Кроме того, организация пробных рынков позволяет проверить как сам продукт, так и элементы будущей маркетинговой стратегии: цену, рекламу, организацию продаж. Все это сокращает риск ошибок и повышает достоверность прогнозов экономических показателей.

Оценка производного спроса

Нередко аналитики сталкиваются с ситуацией, когда наиболее достоверно спрос можно предсказать на основе информации о факторах, его определяющих. Речь идет о так называемом производном спросе, т. е. спросе, который устойчиво зависит от ситуации в других секторах экономики. Например, спрос на сталь зависит от динамики машиностроительного производства, строительства, состояния мирового рынка и общехозяйственной конъюнктуры внутри страны. Спрос на детские коляски прямо определяется динамикой рождаемости, а на автомобильные шины — размером автомобильного парка и динамикой продаж новых машин.

Поэтому в случаях, когда возможно нащупать такие устойчивые зависимости, прогноз продаж может быть получен с достаточно высокой степенью достоверности на основе оценки будущей динамики исходных факторов формирования спроса на данном товарном рынке. Иными словами, здесь приходится решать задачи двух типов:

1) выявление устойчивых зависимостей между исходными факторами и производным спросом;

2) разработку прогноза динамики исходных факторов.

Такие работы являются вотчиной специалистов по эконометрике, которых и надо привлекать для получения достоверных прогнозов.

2. Прогнозирование затрат. Мы уже говорили о том, что инвестиционные проекты могут по-разному влиять на динамику затрат. Те проекты, которые ориентированы на увеличение объемов операций и — на этой основе — выручки и доходов, обычно сопровождаются и ростом общей суммы затрат. Существуют, напротив, проекты, которые нацелены преимущественно на снижение затрат и увеличение на этой основе величины прибыли фирмы. В любом случае, однако, при подготовке инвестиционного проекта не обойтись без прогноза затрат.

Беда в том, что далеко не всегда это можно сделать с достаточной точностью. Конечно, когда речь идет об освоении выпуска новой модификации уже выпускавшегося фирмой типа товаров и у нее хорошо налажен учет затрат (управленческий учет), то задача прогнозирования затрат решается с высокой степенью точности и достоверности. Иное дело — принципиально новый проект, где ошибки в оценке затрат порой достигают огромных величин. Например, затраты на строительство нового международного аэропорта «Кансай» на насыпном острове в море около г. Осака (Япония) фактически оказались на сотни миллионов иен выше расчетных уровней. Причиной явилось плохое исследование морского дна — оно оказалось зыбучим, и по всей 600-гектарной площади рукотворного острова пришлось насыпать дополнительно более 20 м грунта, чтобы осадка стройплощадки замедлилась до уровня, позволяющего вести строительные работы.

Очевидно, что при таких масштабных проектах жалеть средства на специальные исследования, позволяющие повысить точность прогноза затрат, просто неразумно. Такие исследования рациональнее всего построить на поэлементном подходе, когда разные группы специалистов готовят прогнозы отдельных категорий затрат (например, технологи — затрат на сырье, материалы и энергию, специалисты по труду — затрат на рабочую силу, специалисты по снабжению — затрат на приобретение и хранение запасов сырья, материалов и комплектующих).

Полезным приемом при прогнозировании затрат является их разграничение на условно-постоянные и условно-переменные по критерию тесноты зависимости их динамики от изменения объемов выпуска товаров. Эти проблемы подробно рассматриваются в учебниках по управленческому учету, к которым мы и адресуем читателей. Здесь же отметим, что для прогнозирования затрат удобно пользоваться различного рода регрессионными моделями, которые дают возможность с достаточно высокой надежностью предсказывать изменения как переменных, так и постоянных затрат при изменении масштабов выпуска.

3. Прогнозирование оборотного капитала. Увлеченные проблемами динамики основных активов, аналитики инвестиций часто забывают или недооценивают важность тех капитальных затрат, которые связаны с формированием достаточного объема оборотного капитала. Его прирост обычно связан с необходимостью покрытия трансакционных издержек, т. е. затрат на проведение подготовительно-переговорного процесса и заключение сделок, создание резерва средств на период до получения платежей в счет дебиторской задолженности по проданной продукции, формирование запасов и осуществление заблаговременных платежей (типа тех страховых выплат, о которых мы уже говорили ранее).

Конечно, эти затраты удается частично покрыть за счет роста кредиторской задолженности и накопленных обязательств по платежам (например, задолженности по заработной плате и налоговым платежам при инвестиционном налоговом кредите). Однако если этого оказывается недостаточно, то разницу — чистый прирост оборотного капитала — приходится покрывать за счет капитальных затрат. Для оценки этого элемента инвестиций целесообразно воспользоваться экспертными оценками специалистов по снабжению и сбыту, а также финансистов. При этом также могут определяться различного рода регрессионные зависимости, аналогично тому, как мы выше предлагали находить зависимости между динамикой продаж и условно-постоянными расходами.

На проведение такого рода исследований не стоит жалеть ни времени, ни средств, поскольку качество инвестиционного проекта никогда не будет выше качества информации, использованной для его подготовки.

Скачали данный реферат: Krotkov, Gelasij, Nev'jancev, Luiza, Никерхоев, Никишин.
Последние просмотренные рефераты на тему: тесты онлайн, философские рефераты, бесплатные дипломные работы скачать, реферат по технологии.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3