Ситуационное моделирование является неотъемлемой частью системы бюджетирования современной западной компании. В классическом представлении он предусматривает: анализ сценариев, анализ «что-если», имитационное моделирование Монте-Карло. Все перечисленное служит одной цели - подготовить компанию и ее менеджмент к возможным отклонениям от плана во внутренней и внешней среде организации.
Самым фундаментальным из названных составляющих ситуационного анализа по праву является анализ сценариев, поскольку его черты присущи и анализу «что-если», и имитационному моделированию Монте-Карло. Суть его заключается в том, что специалистами компании разрабатывается не один вариант бюджета, а несколько, в классическом представлении три: пессимистический, базовый и оптимистический. Как правило, за базовый вариант принимают вариант, наиболее правдоподобный с точки зрения менеджмента компании. Пессимистический вариант совмещает самые мрачные представления о развитии событий, оптимистический - самые радужные. Базовый вариант сигнализирует о мероприятиях, которые должна провести компания, чтобы исполнить бюджет. На пример, это может быть проведение предварительных переговоров о получении кредита. К развитию событий по пессимистическому и оптимистическому сценарию руководство компании должно быть готово и заранее продумать «пути отступления». Так, например, если спрос окажется больше ожидаемого, то у компании либо должны быть подготовленными дополнительные производственные мощности, либо заготовлены мероприятия направленные на то, чтобы не потерять клиента, потребность которого в данный момент компания удовлетворить не может.
Анализ сценариев имеет ряд недостатков. Во-первых, трудно понять насколько вероятным является базовый, пессимистический и оптимистический варианты в связи с отсутствием вероятностной оценки Во-вторых, пессимистический и оптимистический сценарии скорее просто показывают крайние границы изменения ситуации, чем являются правдоподобными и вероятными сценариями. В-третьих, существуют трудности с определением базового сценария, так как мнения специалистов на правдоподобность сценариев могут различаться.
Анализ «что-если» несколько сложнее. В первую очередь сложнее за счет большего числа арифметических операций. Скорее всего, компания не сможет применять его без помощи специализированного компьютерного обеспечения, так как это потребует больших затрат времени. Суть анализа «что если» состоит в том, чтобы проследить, как изменится результирующие показатели бюджетирования, внося изменения во входные данные о внешней и внутренней среде организации. Огромную пользу приносит анализ «что-если» при создании бюджета с определенными выходными показателями. Так, например, если собственники компании требуют от ее руководства обеспечить определенный уровень прибыли, то манипулируя параметрами, подконтрольными компании, ее руководство может создать реалистичный бюджет с приемлемыми показателями прибыльности. При этом необходимо знать и учитывать взаимосвязь и корреляцию показателей. Например, при прочих равных условиях увеличения объемов продаж не произойдет без увеличения расходов на реализацию и сбыт. Недостатками анализа «что-если» является отсутствие вероятностной оценки результата бюджетирования, узость поля эффективного применения, сложность многократных пересчетов и арифметических операций. Имитационное моделирование Монте-Карло - венец ситуационного анализа в бюджетировании. Его смысл заключается в создании множества (1000 и более) сценариев бюджета, исходными данными которого являются случайные числа, интервал изменения и закон вероятности появления которых задан заранее.
В общем случае этап подготовки прогнозной модели означает описание бизнес процессов на предприятии в виде взаимосвязанных показателей. В случае, когда бюджетирование на предприятии уже работает, в качестве прогнозной модели принимают модель бюджетирования. Для каждого параметра модели задается закон распределения вероятности и границы изменения его значения. Далее следует сам процесс имитационного модулирования при помощи генератора случайных чисел. Полученные результаты в виде набора сценариев анализируются при помощи статистических методов.
Хотя имитационное моделирование Монте-Карло - это мощный и современный подход к ситуационному анализу, но и он не лишен недостатков. Так, значение входных параметров определяются генератором случайных чисел, которое описывается по одному из законов распределения случайной величины. Но далеко не всегда генерация случайных чисел целесообразна. Второй недостаток заключается в слишком большом количестве сценариев, которые практически невозможно анализировать без методов математической статистики. Это же приводит к трудностям в принятии конечного варианта бюджета. Не учитывается и человеческий фактор персональной ответственности специалистов за качественный бюджет. Поэтому ответственное лицо захочет ознакомиться и по-своему обосновать каждую цифру бюджета, а не доверить это дело генератору случайных чисел.[6]
Список источников
1. Гражданский кодекс РФ
2. Налоговый кодекс РФ
3. Трудовой кодекс РФ
4. Федеральные правила (стандарты) аудиторской деятельности (в ред. Постановлений Правительства РФ от 04.07.2003 N 405, от 07.10.2004 N 532, от 16.04.2005 N 228) правила (стандарты) N 1. Цель и основные принципы аудита финансовой (бухгалтерской) отчетности (в ред. Постановления Правительства РФ от 07.10.2004 N 532)
5. Министерство финансов Российской Федерации приказ от 22 июля 2003 г. N 67н О формах бухгалтерской отчетности организаций (в ред. Приказа Минфина РФ от 31.12.2004 N 135н) указания о порядке составления и представления бухгалтерской отчетности (в ред. Приказа Минфина РФ от 31.12.2004 N 135н)
6. Постановлений Правительства РФ от 23 сентября 2002 г. N 696 Об утверждении федеральных правил (стандартов) аудиторской деятельности (в ред. Постановлений Правительства РФ от 04.07.2003 N 405, от 07.10.2004 N 532, от 16.04.2005 N 228)
7. Приказ от 1 октября 1997 г. N 118 Об утверждении методических рекомендаций по реформе предприятий (организаций) от 1 октября 1997 г. N 118
8. Баканов М. И. и Щеремет А. Д.: “Теория экономического анализа”. Учебник изд-во Финансы и Статистика”.2000 г.
9. Едронова В.Н., Мизиковская Е.А. Учет и анализ финансовых активов. – М.: Финансы и статистика, 2004.
10. Ефимова О.В. Финансовый анализ, 3-е изд.. – М.: Бухгалтерский учет, 2003.
11. Ковалёв В. В. Финансовый анализ: управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчётности. 2-е изд. 2004.
12. Ковалев В. В.: “Финансовый анализ; изд-во “Финансы и Статистика” 2001 г.
13. Ковалев В.В. Финансовый анализ. – М.: Финансы и статистика, 2002.
14. Ковалева А.М.: ”Финансы” учебное пособие;изд-во Финансы и статистика 2001
15. Количественные методы финансового анализа / Под ред. Ст. Дж. Брауна, М.П. Крицмена. – М.: ИНФРА-М, 2003.
16. Крейнина М.Н Финансовое состояние предприятия. Методы оценки. – М.: ДИС, 2004.
17. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 2-е изд., перераб. и доп.- Мн.: ИП "Экоперспектива", 2005.
18. Хил Лафуенте А.М. Финансовый анализ в условиях неопределенности. Пер. с исп. Под ред. Е.И. Велесько, В.В. Краснопрошина, Н.А. Лепешинского. – Мн.: Тэхнологiя, 2001.
19. Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа. - М.: ИНФРА-М, 2005.
20. Галатенко А.В. Информационная безопасность. Обзор основных положений - Jet Info, 2004.
21. Кобзарь М., Калайда И. Общие критерии оценки безопасности информационных технологий и перспективы их использования. — Jet Info, 2005.
22. Зегжда П.Д. Теория и практика информационной безопасности, Москва, Яхтсмен, 2004.
23. Коммерческая тайна и экономическая безопасность бизнеса (курс на CD, разработанный специалистами Digital Security, 2003 г. (https://www.dsec.ru/cd_courses/economist.shtml)).
[1] “Что такое функционально-стоимостной анализ процессов и систем” В. Ивлев, Т. Попова
[2] “ Планирование и контроль: концепция контроллинга”: Хан Д.; Пер. с нем., М: Издательство “ Финансы и статистика” Москва 2004 – 800с.
[3] “Бюджетирование деятельности промышленных предприятий”, Щиборщ К.В., М.: Издательство “Дело и Сервис”, 2001г. – 544с.
[4] «Корпоративные финансы», В. Бочаров, В. Леонтьев, С-Пб: Издательство «Питер» 2004г.
[5] Адлер Ю.П. Анатомия организации с точки зрения физиологии // Стандарты и качество. – 2001. - № 2.
[6] Савчук В.П. Финансовый менеджмент предприятий: прикладные вопросы с анализом деловых ситуаций. - К.: Издательский дом "Максимус", 2001. - 600 с.