Традиционные подходы 10


Данные микроуровня всегда относятся к какому-то конкретному временному срезу в прошлом. При решении задачи прогнозирования и определения будущих тенденций эти данные необходимо экстраполировать на будущее. Один из самых простых способов экстраполяции данных заключается в экстраполяции по отдельным кластерам. При этом целесообразно максимально подробно учитывать сложившиеся тенденции и прогнозы макроэкономических показателей (инфляция, курс рубля, рост промышленного производства и др.), полученные из других источников и регрессионного анализа. Следует оценить, какие регрессии носят стабильный характер. Если зависимость между двумя параметрами носит статистически устойчивый характер, один параметр (о котором известно больше, например, официальные прогнозы ВВП, инфляция и т.д.) можно использовать для прогноза другого, например, объемов продаж или балансовой прибыли предприятий.

Имея экстраполяцию выборочных данных микроуровня на нужный период, можно рассчитать по этим данным искомые показателя и доумножить полученные результаты на весовые коэффициенты, чтобы перейти от выборочных данных к данным по генеральной совокупности предприятий. Программа экономических расчетов при этом, как правило, должна выполнять вычисления в нескольких вариантах: в зависимости от управленческих решений акционеров.

В общем случае программа экономических расчетов представляет собой компьютерную программу, которая по некоторым заданным правилам рассчитывает предполагаемые дивидендные выплаты и другие интересующие акционеров показатели работы предприятия. По существу эта программа является некоторой совокупностью формул расчета, эмитирующих порядок экономических расчетов на предприятии, а также расчетов, которые делаются при обосновании инвестиционных проектов. Заменяя одни формулы расчета другими, отражающими предлагаемые управленческие решения, можно рассчитать их вероятные последствия.

Программу расчетов можно построить с учетом и более сложных взаимосвязей, таких как ответная реакция предприятий на управленческие решения акционеров.

Например, если имеющиеся данные свидетельствуют о том, что при существенном увеличении выплачиваемых дивидендов реальные активы предприятия вследствие эффекта деинвестирования могут резко сократиться, подобную закономерность (эластичность) можно «встроить» в программу расчетов. При попытках увеличить размер дивидендов сверх критического в модели будет снижаться балансовая прибыль предприятия. Другим примером поведенческих реакций предприятий на управленческие решения может быть изменение уровня капиталовложений, объема выпуска или объема расходов на персонал.

Трудность с учетом подобных ответных реакций состоит в том, что даже в странах, экономика которых достаточно стабильна и временные ряды по предприятиям данных накоплены за достаточно длинный период, специалистам бывает нелегкоприйти к единому мнению о том, в каком направлении и с какой силой действуют эти факторы, поскольку действуют они одновременно и в разных направлениях. В России, где данных, необходимых для оценки подобных ответных реакций, практически не существует, включить подобные взаимосвязи в микроимитационные модели пока невозможно, а если это будет сделано, полученные выводы могут оказаться ошибочными. Это резко снижает эффективность использования таких моделей. Со временем, когда удастся накопить более длинные временные ряды, в модель можно будет включить и ответные реакции предприятий на управленческие решения. В принципе возможно также использование коэффициентов эластичности, характеризующих подобные взаимосвязи в других странах, однако в этом случае необходимо провести дополнительное исследование, чтобы установить применимость подобной «внешней» информации к России.