Четыре ключевых фактора повышения точности макропрогнозирования
Светлана Рагулина, начальник отдела анализа и управления рисками департамента по внутреннему контролю и управлению рисками ДТЭК
Прогнозы бывают двух видов: оптимистические и те, которые сбываются.
Евгений Кащеев
В 2010 г. наибольшую озабоченность финансовых директоров вызывали изменение валютных курсов, процентных ставок, цен на сырье, а также способность компании прогнозировать. Таковы результаты ежеквартального исследования Business Outlook Survey by CFO, которое проводится Университетом Дьюка и журналом CFO Magazine среди финдиректоров Европы, Азии и США. Насколько это релевантно для украинских коллег? Ответить на данный вопрос применительно к своей компании очень просто: достаточно подсчитать, какой процент отклонений факта от годового бизнес-плана объясняется изменением макропоказателей. Если менее 20%, эта статья не для вас и ее можно дальше не читать, а вот если больше 50%, то стоит серьезно задуматься о повышении качества планирования через повышение точности макропрогнозов.
Восприятие процесса прогнозирования изнутри с позиции аналитика, который разрабатывает модели и опрашивает экспертов, и взгляд на этот процесс со стороны пользователей, злорадствующих при расхождении прогноза с фактическими данными — «Акела промахнулся!», позволили выделить ряд ключевых факторов повышения качества прогнозирования макропоказателей: валютные курсы, процентные ставки, индексы цен на сырье и продукцию, индекс роста оплаты труда, располагаемый доход населения и т. д. Рассмотрим все это подробнее.
1. Четкое понимание перечня прогнозируемых показателей и определение уровня их детализации.
Какие показатели наиболее важны для компании, можно выяснить с помощью анализа чувствительности или план-факта анализа предыдущих периодов. Например, вы пришли к выводу, что основным показателем является индекс изменения цен на сырье. В первом приближении это индекс цен производителей, но на «средней температуре по больнице» останавливаться не стоит, кроме случаев тотального дефицита времени и нехватки информации.
После выделения наиболее материальных по доле в общих затратах групп сырья делаем прогноз для индекса изменения цен по каждой группе. Что касается нематериальных, то достаточно индекса цен производителей. Материальная группа, в свою очередь, может делиться на подгруппы, и выбор количества уровней, помимо материальности, зависит от принципиальной возможности спрогнозировать каждый индекс (например, прогноз индекса цен на оборудование для полиграфической промышленности получить будет непросто), а также от соотношения стоимости прогноза с выгодой от более точного планирования (вы нашли экспертов по ценам на оборудование для полиграфической промышленности, но их услуги стоят дороже, чем превышение бюджета по этому оборудованию в прошлом году).
2. Выбор подхода к прогнозированию исходя из волатильности и политической зависимости показателя.
Качество прогноза в значительной степени зависит от правильности выбора подхода к прогнозированию:
технический анализ — прогноз будущего на основе прошлого, то есть статистики;
фундаментальный анализ — прогноз, основанный на взаимосвязях между макропоказателями и влиянии на них политических и экономических событий;
экспертная оценка — мнение внутренних (сотрудники предприятия) либо внешних (государственные и международные организации, инвестиционные банки, консалтинговые компании, рейтинговые агентства и др.) экспертов.
Определиться с подходом будет легче, если рассмотреть каждый показатель в двух измерениях — волатильности и политической зависимости.
Под волатильностью понимается степень изменчивости показателя, например, курс евро более волатилен, чем курс доллара. Измерить ее можно с помощью среднеквадратического отклонения, дисперсии, коэффициента вариации. Чем выше волатильность показателя, тем меньше следует полагаться на технический анализ, а больше — на фундаментальный и мнение экспертов.
Политическая зависимость подразумевает степень контроля/влияния государства на данный показатель. Если говорить об Украине, то здесь политически независимых показателей нет, есть относительно сильно- и слабозависимые. Чем выше политическая зависимость, тем хуже результат технического и фундаментального анализа.
3. Диверсификация источников и работа с экспертами, дающими наиболее точные прогнозы.
Экспертов много. Кого слушать? Для выявления наиболее достоверных источников прогноза необходимо вести базу данных по экспертам, содержащую прогнозы и отклонения от факта каждого из них. Пока базы нет, можно воспользоваться внешними рейтингами. В любом случае старайтесь не руководствоваться мнением одного эксперта, как бы ни был высок его рейтинг или безгранично ваше к нему доверие. Многие компании комбинируют внутренние и внешние источники прогноза. Поищите пророков в своем коллективе или воспитайте. Это, с одной стороны, обеспечит диверсификацию источников, а с другой — вызовет у сотрудников вместо отторжения «спущенных сверху» прогнозов чувство сопричастности.
Интересен вопрос выбора алгоритма получения итогового прогноза. Например, у вас есть несколько прогнозов по росту реального ВВП в следующем году. Какой выбрать — самый большой или самый маленький? А может, сложить и разделить на количество? Для формирования оптимистического и пессимистического сценариев бизнес-плана логично взять соответственно наилучший и наихудший прогнозы. Более всего обоснованный вариант для базового сценария — средневзвешенный прогноз с весовыми коэффициентами, отражающими точность прошлых прогнозов этого эксперта или его рейтинг.
4. Коллегиальное принятие решений.
Прогноз готов. Если он окажется далеким от реальности, финансового аналитика, готовившего его, можно уволить, однако это не поможет выполнить бизнес-план. Проблем с распределением ответственности удастся избежать в том случае, если решения по утверждению макроэкономических прогнозов будут приниматься коллегиально.
Мнение практиков
Необходимо разделять два понятия: риски и неопределенность
Александр Говядин, финансовый директор ПАО «ПБК «Славутич», Carlsberg Group:
— Я рекомендую серьезно подходить к оценке рисков. Условия неопределенности — это ежедневная среда обитания, поэтому модели прогнозирования мы используем абсолютно во всех областях — от расчета окупаемости локальных акций до подготовки стратегии развития организации на три года. Например, в нашей компании создана «карта рисков», причем каждый из них имеет качественное описание и количественное выражение. Регулярно (не реже одного раза в год) «карта рисков» пересматривается и приводится в соответствие с новыми условиями действительности.
При планировании и прогнозировании необходимо разделять два понятия: риски и неопределенность. Например, нельзя сказать, что изменение курса валюты на 5% таит в себе огромный риск. Но предусмотреть в бюджете компании источники, покрывающие негативное влияние курса, необходимо. Если же мы находимся в условиях не стандартной, а большей неопределенности (как в конце 2008 г. и в течение
Для повышения качества прогнозирования можно предпринять несколько простых, но действенных мер: постоянно делать упражнения по анализу план-факта и применять полученные выводы к очередной итерации прогнозов. Выбирая источник информации для их составления, нужно рассмотреть разные точки зрения, посоветоваться со знающими людьми — экспертами в той или иной области. Кроме того, следует опираться на свой опыт и здравый смысл. Этот же принцип используется и в процессе подготовки прогноза/бюджета благодаря коллегиальной работе, когда каждый отдел рассматривает и прогнозирует характерные риски для конкретной сферы. Например, отдел маркетинга готовит прогноз изменения рынка, отдел закупок — изменения цен на сырье, финансовый отдел — риски валютных курсов и т. д. В итоге мы получаем взвешенный и адекватный (лучший при равных условиях) прогноз.
Попытки для оценки рисков привлечь специалистов не приводят к положительному результату
Александр Мартынов, директор, финдиректор, руководитель проекта ООО «Спортсервис—СтМ»:
— Для оценки рисков при планировании необходимо понимать: если факторы, определяющие риск, не описываются характеристиками случайных событий, величин, процессов, то наиболее разработанным математическим аппаратом для описания неполноты и неопределенности информации, не имеющей случайной природы, является аппарат теории нечетких множеств. Таким образом, нечеткость имеющихся характеристик среды и субъекта риска, не позволяющая точно оценить последствия (результаты) решений, которые станут известными лишь в будущем, — одна из причин риска.
Нечеткость информации может быть обусловлена наличием понятий и отношений с нестрогими границами, оценок с многозначной шкалой истинности. Объект риска может принадлежать к классу, описываемому определенной оценкой, может не относиться к нему, кроме того, возможны промежуточные градации принадлежности. Еще одной причиной риска является многокритериальность решений. Поскольку оценки решений по различным критериям, как правило, противоречивы, существует принципиальная неопределенность, связанная с попытками выбора наилучшего решения в многокритериальной задаче (методологическая причина риска).
Неполнота и неопределенность информации, используемой людьми, принимающими решения, обусловлены невозможностью ее получения в силу разных причин. Некоторые из этих причин могут быть устранены (за информацию надо платить), другие обусловлены самой природой функционирования объекта риска: стохастичностью поведения среды и субъекта риска. В этом случае для оценки риска необходимо использовать аппарат теории вероятностей и математической статистики. Однако теория вероятностей — наука, изучающая закономерности в массовых и однородных случайных явлениях, поэтому единичность реализации многих проектов, следовательно, и невозможность иметь репрезентативную статистику для принятия решения вынуждает людей, принимающих решения, искать другие математические методы для описания неопределенности исходной информации.
Совмещая должности директора и финдиректора, вопросами оценки рисков бизнеса я занимаюсь самостоятельно. Участвуя в оценке и реализации бизнес-планов и инвестиционных проектов, широко применяю метод дисконтированных денежных потоков (DCF). Кроме того, использую VBM-метод (основной показатель EVA) и в последнее время работаю над стоимостным методом оценки эффективности бизнеса (основной показатель CVA). При выборе из нескольких инвестиционных проектов использую несколько величин, например, NPV, индекс рентабельности, IRR (норму внутренней доходности).
Попытки привлечь специалистов для оценивания рисков, их совет в дальнейшем ранжировать и на основании этого делать оценку не приводят к положительному результату, так как каждое мнение субъективно. Кроме того, при определении числа экспертов необходимо помнить: чем их больше, тем меньше вывод каждого влияет на интегральную оценку. Неквалифицированные эксперты уменьшают ее достоверность, труднее вырабатывается единое мнение. Малое их количество приводит к значительному влиянию оценки каждого из них на интегральную оценку. По различным объектам могут выделяться подгруппы экспертов, поэтому рекомендуется создавать группы в составе