Отбор контрольных показателей
Отбор показателей, с помощью которых впоследствии будет анализироваться исполнение прогноза, начинается еще во время прогнозирования и планирования выручки и расходов – тогда определяются необходимая доля рынка, цены, физический объем продаж, производительность труда, материалоемкость и т.п. На последующем этапе эти показатели корректируются и дополняются параметрами, от которых будет зависеть финансовый результат – то есть торговая наценка, оборачиваемость дебиторской задолженности, доля транспортных расходов, рентабельность и т.д. В процессе реализации прогноза эти параметры нужно постоянно отслеживать, так как их устойчивое изменение в положительную или отрицательную сторону от плановых значений будет свидетельствовать о реализации одного из прогнозных вариантов 2. Своевременно получая эти данные, компания получит возможность корректировать свои действия в соответствии с заранее разработанным прогнозом.
(Более подробно о ключевых показателях работы компании см. статью "Управление предприятием с помощью системы Balanced Scorecard ", "Финансовый директор" № 3, 2003 г., с. 12 – Примеч. редакции)
Личный опыт
Олег Фракин
Чтобы прогнозирование было результативным, данные об исполнении прогноза должны использоваться для принятия решений по текущей ситуации, а не по итогам прошлого. В то же время, заставить подразделения учитывать расходы и доходы, например, в Excel, невозможно. Для этого нужна специализированная программа, которая позволяет собирать данные, планировать их и анализировать, проводить план-фактный анализ до конца отчетного периода. Иначе никакой оперативности не будет, и любой прогноз потеряет смысл, так как все возможности по его реализации будут потеряны.
В компаниях, для которых большая часть издержек является постоянной (как наша, например) существует еще один "тормоз" для оперативного управления в рамках прогноза. При неисполнении плана продаж я не могу уволить половину персонала, чтобы снизить издержки. Реагировать можно только переменными издержками. Частично эту проблему можно решить путем перевода постоянных издержек в переменные – то есть использования аутсорсинга, например, в IT -службе, но поступать так во всех случаях нельзя. В итоге, сценарии работы для нашей компании достаточно очевидны: если мы заработали за период на 20 % меньше запланированного, то итоговая сумма в БДР изменится максимум на 15 %, потому что сэкономить я смогу самое большее 5 % от заранее утвержденной суммы.
Личный опыт
Сергей Пустовалов
Одним из ключевых показателей для нас является цена на сырье, но возможности по компенсации роста цен, например, на муку, довольно ограничены. Так, у каждого направления нашей деятельности есть дирекция, которая как раз и управляет работой направления и прогнозирует, как оно будет развиваться в будущем. Сокращать эти дирекции из-за текущего снижения прибыли вряд ли стоит. Скорее, мы попробуем сократить прямые расходы или же увеличим цену продукции.
Ошибки прогнозирования
Ошибки прогнозирования чаще всего бывают связаны с неправильным определением входящих параметров прогнозной модели.
Оценка одного варианта развития
Эта ошибка, пожалуй, является наиболее распространенной. Маркетинговые аналитики большинства компаний (по крайней мере, в России) не считают нужным рассчитывать варианты развития событий. В лучшем случае, планирование происходит по группам товаров (ассортименту), регионам или каналам сбыта, при этом для каждого направления планирования рассчитывается только один набор прогнозных параметров (цена и объем), который, как правило, занижается "для подстраховки". Впоследствии, при оценке чувствительности финансовой модели к входящим параметрам, финансисты могут анализировать изменения основных финансовых показателей компании по отношению к этим параметрам. Но если значения таких показателей все же остаются в допустимых пределах, анализом все и заканчивается. И если реализуется пессимистический вариант развития, то компания не сможет вовремя отследить отрицательную тенденцию и принять меры к ее исправлению.
Личный опыт
Олег Фракин
Мы пытались построить годовой бюджет с учетом возможных сценариев, но практика показала, что для нашей компании смысла в этом большого нет. Слишком быстро меняется внешняя среда, особенно законодательство и управляющие органы. Например, недавно функции регулирования алкогольной промышленности в один день передали в ведение Министерству промышленности и энергетики, а затем – Минсельхозпрому. Если ситуация останется такой же, то мы можем прогнозировать увеличение доходов, так как Минсельхозпром начнет выстраивать барьеры на пути импорта, стоимость импортного алкоголя возрастет, и доля наших доходов в стоимости станет не так заметна – следовательно, ее можно будем повысить. Прогнозировать доходы и рассматривать сценарии на постоянной основе имеет смысл в отраслях со стабильной обстановкой (например, добыча ископаемых или розничная торговля).
"Дальше, как раньше"
Чаше всего при прогнозировании используется метод экстраполяции – то есть определения зависимости между параметрами модели на основе прошлых данных и переноса этих зависимостей на будущее. Например, если объемы строительства ежегодно росли на 15 %, то предполагается, что и в данном году рост будет таким же. Однако, что при таком прогнозировании не учитываются текущие тенденции рынка. Поэтому экстраполяция годится только в качестве инструмента "заготовки" прогнозных значений, в том числе она используется для вычисления сезонных колебаний спроса и цены.
Личный опыт
Евгений Дубинин, заместитель финансового директора строительной компании "ЛЭК-Москва"
Использовать при прогнозировании только математические методы, пусть даже самые сложные, неправильно, так как в этом случае не учитывается экономический смысл событий. Если бы прогноз курса доллара в начале 1998 года делал математик, ничего не понимающий в экономике, он бы построил зависимость, не учитывающую сложившуюся ситуацию с внутренним долгом страны. Тот же прогноз, сделанный с учетом этого фактора дал бы совершенно иную картину.