Финансовая политика и экономический анализ
Поможем в ✍️ написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

 

Профессиональное управление финансами неизбежно требует глубокого анализа, позволяющего дать наиболее точную оценку финансовой политике, учесть неопределённость условий с помощью современных количественных методов исследования. Для того чтобы принять решение необходимо проанализировать финансовые взаимоотношения организации с партнёрами, обеспеченность производства финансовыми ресурсами, целесообразность и эффективность их размещения и использования. Такой анализ необходим для построения и эффективного проведения финансовой политики. С его помощью руководство осуществляет планирование, контроль, улучшает и совершенствует направление своей деятельности в соответствии с целями и задачами финансовой политики.

Для принятия правильных экономически обоснованных управленческих решений на перспективу необходим анализ финансового состояния, платежеспособности, финансовой устойчивости, диагностика и прогнозирование возможного банкротства, деловой активности, рентабельности [5, 6, 7]. Этот анализ применим во внутренней политике организации для оценки собственного финансового состояния, и во внешней политике для оценки платежеспособности, кредитоспособности, надёжности контрагентов. Чтобы обеспечить непрерывный контроль и анализ финансового состояния и результатов работы, организации проводят финансовый мониторинг (мониторинг финансового состояния). Для обеспечения рационального распределения финансовых ресурсов требуется анализ денежных потоков, анализ оптимизации и ускорения расчётов, анализ оптимизации расходов по налогам.

Важнейшим инструментом регулирования политики производственных финансов является операционный анализ, изучающий зависимости финансовых результатов от издержек и объёмов производства/реалиизации.

Текущее регулирование политики финансов обеспечивается с помощью оперативного анализа. Оперативный анализ проводят на основании данных текущего учёта, первичной документации, информации полученной из средств связи, устно и др. Его могут производить за любой временной отрезок, а также в режиме реального времени с помощью глобальных информационных сетей.

Решения стратегического плана, долгосрочной финансовой политики связаны с инвестициями. Для их разработки необходим анализ инвестиционных процессов.

Важной задачей финансовой политики является оптимизация процессов кредитования. Для этого используют методы анализа кредитной политики на основе финансового рычага, анализ кредитной окупаемости товарных запасов, анализ кредитования инвестиций в условиях неопределённости и риска и т. д.

Одной из форм привлечения финансовых средств для инвестирования является лизинг. При анализе его целесообразности сравнивают варианты финансирования активов, приобретаемых с помощью кредита, или лизинга.

Важным компонентом финансовой политики фирмы является её дивидендная политика, которую определяет множество факторов. С помощью анализа дивидендной политики можно выработать подходящую модель работы с акционерным капиталом организации.

Важными методами формирования финансовой политики в условиях неопределённости являются эвристические методы, которые представляют неформализованные способы решения экономических задач на основе интуиции, прошлого опыта, экспертных оценок и т. д.

Экспертные методы заключаются в интуитивно-логическом анализе исследуемой ситуации с количественными или порядковыми оценками процессов и явлений и формальной обработкой результатов экспертизы. Обычно такие методы реализуется путем опроса группы специалистов (возможно посредством заполнения специальных анкет). Получаемое в результате обработки обобщённое мнение экспертов принимается как решение проблемы.

Экспертами называют опытных специалистов в той или иной области знаний, привлечённых для оценки, прогноза, вывода, выработки рекомендаций по управлению явлениями и процессами, не поддающимися точному измерению. Экспертов привлекают для решения тех или иных проблем, в которых используются их знания, накопленный опыт, профессиональное мастерство, интуиция.

Ещё один тип идей моделирования неопределённостей связан с так называемыми квазимножествами, характеристическая функция которых могла реализовываться любыми способами, средствами, формами. В квазимножествах используют понятие лингвистических переменных – качественных характеристик типа красное, жёлтое, старый, сильный, слабый, умный и т. д., то есть характеристик, не имеющих количественных соотношений упорядоченности. В них допускается употребление лингвистических сравнений (более красное, менее красное, сильный, сильнее). Таким образом, формируется некий аппарат, способный объединить формальные и неформальные методы анализа, аппарат гибкий, позволяющий делать то, на что классические методы неспособны.

Впоследствии эти подходы превратились в стройную теорию лингвистических переменных, которая содержит, помимо общих фактов, также и целый ряд приёмов решения прикладных задач, содержащих неопределённости [8]. Формально эти подходы напоминают введение интуитивных вероятностей и могут рассматриваться как своеобразные методы обработки экспертных оценок.

Наиболее удобным средством для построения, экспериментирования и оценки финансовой политики является имитационное моделирование. По этому поводу американский учёный Роберт Шеннон утверждает, что идея имитационного моделирования интуитивно привлекательна и для руководителей, и для исследователей систем благодаря своей простоте. Поэтому метод имитационного моделирования стремятся применять для решения каждой задачи, с которой приходится сталкиваться. Этот метод является самым распространённым инструментом в руках американского учёного, погружённого в проблемы управления и исследования операций.

Имитационное моделирование есть процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы. Таким образом, процесс имитационного моделирования мы понимаем как процесс, включающий и построение модели, и аналитическое применение модели для изучения некоторой проблемы.

Под имитационной моделью понимают вычислительную процедуру, формализовано описывающую изучаемый объект и имитирующую его поведение. Но в то же время имитационное моделирование и экспериментирование во многом остаются интуитивными процессами, требующими от составителя модели практического опыта в имитируемой области. Основное свойство имитационной модели в экономическом анализе заключается в её способности ответить на вопрос: что будет, если… и почему?

Имитационное моделирование не ограничивается лишь экспериментами, проводимыми с помощью машинных моделей. Много полезных видов имитационного моделирования может быть осуществлено и осуществляется всего лишь при помощи листа бумаги и пера или при помощи калькулятора. В. А. Кутузов [9] по этому поводу, например, утверждает, что задача изучения простой системы массового обслуживания – магазина с одним продавцом, где требуется определить среднее время (мин.) ожидания покупателем обслуживания и загрузку продавца (%) может быть наиболее эффективно решена методом имитационного моделирования без ЭВМ. Достаточно иметь лишь урну, десять билетов с номерами от одного до десяти и игральную кость.

Имитационное моделирование является поэтому экспериментальной и прикладной методологией, имеющей цель:

· описать поведение систем,

· построить теории и гипотезы, которые могут объяснить наблюдаемое поведение,

· использовать эти теории для предсказания будущего поведения системы, т. е. тех воздействий, которые могут быть вызваны изменениями в системе или изменениями способов её функционирования.

Для имитационного моделирования характерна возможность выхода за рамки классической математики, что освобождает его от форм, ограничивающих неформализуемые процессы в экономике. Такая особенность открывает возможности для любых средств, не только чисто математических, схематических, шаблонных, формализованных, но других способов, приёмов, позволяющих с некоторыми приближениями и допущениями, отличными от математических правил, приспосабливать модель, связывать её формы в соответствии с реальными хозяйственными процессами и всевозможными возмущениями среды. Причём входы модели и/или функциональные соотношения между различными её компонентами могут содержать, а могут и не содержать элемент случайности.

Имитационная модель помогает руководителю полнее и глубже понять и прочувствовать задачу. Когда руководитель достигает подлинного понимания проблемы и начинает свободно управлять своей моделью, он обретает способность видеть содержание своей работы с иных точек зрения. Он захочет проверить на модели множество альтернативных вариантов и направлений, чтобы оценить открывшиеся ему новые возможности. По сути дела, он использует модель для повышения своего мастерства управления, построения и проведения финансовой политики. И эта модель позволяет ему на новом уровне чётко установить все существенные последствия вносимых в систему изменений, накапливать знания о системе и опыт, формируя, таким образом, базу знаний. Руководитель обращается к модели как к средству оценки новых интуитивных предположений и умозаключений. Таким образом, имитационное моделирование становится процессом обучения, как для создателя модели, так и для её пользователя.

Использование эвристических методов и имитационного моделирования на базе информационных технологий позволяет создавать экспертные системы. Программные системы ЭВМ, реализующие алгоритмы, для которых не существует формальной модели решения, называют эвристическими и относят к классу экспертных (интеллектуальных) систем (ЭС)). Эти системы используются как средства интеллектуального решения проблем в некоторой предметной области на основе принципа воспроизведения знаний опытных специалистов – экспертов.

Главной особенностью экспертных систем является широкое использование в них эвристических (неформализованных) задач типа «что будет, если …», основанных на опыте и логике специалистов. Исходя из собственного опыта, каждый эксперт анализирует ситуацию и распознаёт наиболее полезную информацию, оптимизирует принятие решений, отсекая тупиковые пути. В экспертных системах делается упор на автоматизацию процессов эвристических решений. Экспертная система достигает высокой эффективности за счёт перебора большого числа альтернатив при выборе решения, опираясь на высококачественный опыт группы специалистов; анализирует влияние большого объёма новых факторов, оценивая их при построении стратегий, добавляя возможности прогноза.

Преимущества экспертных систем по сравнению с использованием опытных специалистов без создания ЭС состоят в следующем:

· достигнутая компетентность не утрачивается, может документироваться, передаваться, воспроизводиться и наращиваться;

· в ЭС имеют место более устойчивые результаты, отсутствуют эмоциональные и другие субъективные факторы;

· высокая стоимость разработки уравновешивается низкой стоимостью эксплуатации, возможностью копирования, многократным повышением эффективности использования интеллекта высококвалифицированных специалистов и наращиванием интеллектуальных возможностей менее квалифицированных работников.

Экспертные системы отличаются от обычных компьютерных систем следующими свойствами:

· экспертные системы манипулируют знаниями, тогда как традиционные системы – данными;

· экспертные системы, в отличие от традиционных компьютерных систем, имеют потенциальную способность «учиться» на своих ошибках;

· средствами ЭС актуализируется создание гибкой сети ответов не только на вопросы «что, если?», но и «почему?».

Как было отмечено, современные экспертные (интеллектуальные) системы принято относить к искусственному интеллекту. Их недостаткам в сравнении с естественным интеллектом считается меньшая приспособляемость к обучению новым правилам и концепциям, к творчеству и изобретательству. В случае некорректных данных или неполных правил методы нахождения решений проблем высококвалифицированными специалистами достигаются на основе рассуждений, исходящих из фундаментальных принципов. В компьютерных экспертных системах такие свойства менее разработаны.

Другим недостатком экспертных систем являются значительные трудозатраты, необходимые для пополнения базы знаний. Получение знаний от экспертов и внесение их в базу знаний представляет собой сложный процесс, сопряжённый со значительными затратами времени и средств.

Для разработки и проведения внешней политики на финансовых рынках используют так называемый «технический анализ». Технический анализ – это метод прогнозирования цен с помощью рассмотрения графиков движений рынка за предыдущие периоды времени. Под термином «движения рынка» принято считать три основных вида информации: цена, объём и открытый интерес.

Ценой считается как действительная цена товаров на биржах, так и значения валютных и других индексов, например, курс доллара по отношению к другим валютам, индексы «Dow Jones» (Доу-Джонса – средний показатель курсов акций группы крупнейших компаний США, изначально публикуемый американским информационным концерном «Dow Jones & Compamy»), индекс грузовых перевозок и т. п.

Объём торговли представляет собой общее количество заключенных контрактов за определённый промежуток времени, например, за торговый день.

Открытый интерес – количество позиций, не закрытых (не реализованных) на конец торгового дня.

В этом анализе широко используют графические методы, включая гистограммы, линейные чарты, крестики-нолики, японские свечи, графики объема торговли и открытого интереса на товарных рынках; тренды, разворотные фигуры; скользящие средние, осцилляторы. В нём применяется теория циклов, волновая теория Эллиотта.

С развитием компьютерной техники, сетей и технологий трейдеры (участники торгов на биржах) получили отличный инструментарий технического анализа, работающий настолько просто, что почти не требует размышлений над анализом возникших сигналов (а только о том, насколько им стоит доверять).

Подробно методы технического анализа рассмотрены в специальной литературе [10].



Дата: 2019-04-22, просмотров: 440.