Прогнозирование рабочего капитала с целью повышения эффективности управления оборотными активами

Прогнозирование рабочего капитала является важным инструментом для повышения эффективности управления оборотными активами. Прогнозирование рабочего капитала – это важный процесс, который помогает компании управлять своими текущими активами и обязательствами. Для примера на основе СП «Татнефть-Добыча» можно использовать следующий подход, представленный таблице 1.

Таблица 1

Алгоритм прогнозирования рабочего капитала с использованием регрессионного анализа

Прогнозирование рабочего капитала с использованием регрессионного анализа позволяет более точно оценить потребности в капитале и принимать обоснованные решения для управления финансами предприятия. Регулярное обновление модели и анализ новых данных помогут поддерживать ее актуальность и эффективность.

Уравнение регрессии будет иметь следующий вид (1):

Y1 = 1 927,094 + 1,043 * X1 + (–1,013) * X2, (1)

Где 1927,094 – свободный члена;

1,043 – коэффициент регрессии b1 к показателю X1 (запасы);

(–1,013) – коэффициент регрессии b2 к показателю Х2 (кредиторская задолженность).

В результате корреляционного анализа один из коэффициентов регрессии
имеет отрицательное значение. При получении отрицательного значения корреляции, зависимость носит название обратно-пропорциональной и значит, что увеличению одной переменной соответствует уменьшение другой и наоборот.

Числовые коэффициенты уравнения регрессии показывают количественное воздействие фактора на результативный показатель при неизменности других. Полученное уравнение регрессии можно применить к ранее проанализированным показателям для оценки погрешности модели (табл. 2).

Таблица 2

Результаты применения разработанной методики

Получившаяся погрешность 0,2–10,0% является допустимой.

Коэффициенты полученного уравнения регрессии характеризуют следующее:

1. Свободный член уравнения a (a = 1927,094) показывает прогнозируемое значение Y при условии, что все показатели X равны нулю;
2. Коэффициент при Х₁ (b1 = 1,043 д. ед.) указывает на изменение значения Y при изменении Х₁ на одну единицу, то есть если Х₁ увеличивается на 1, то Y увеличивается на 1,043;
3. Коэффициент при X₂ (b1 = –1,013 д. ед.) указывает на изменение Y при изменении X₂ на одну единицу, то есть увеличение X₂ на 1 приведет к уменьшению Y на 1,013 д. ед.

Согласно полученным данным в результате проведенного корреляционно-регрессионного анализа, такие абсолютные показатели, как запасы и кредиторская задолженность имеют непосредственное влияние на значение рабочего капитала СП «Татнефть-Добыча». При помощи трендового метода экономико-математического моделирования спрогнозируем рабочий капитал СП «Татнефть-Добыча» до 2027 года. Для определения качества прогноза, а также достоверности выстроенной модели, используется множественный коэффициент детерминации R², величина которого определяет адекватность выстроенной модели. Характеризуя полученные прогнозные значения рабочего капитала, следует сказать о величине множественного коэффициента детерминации R², который определяет достоверность и качество полученного уравнения.

Таким образом, прогнозирование рабочего капитала основывается на построении полиномиальной линии тренда 4 степени с построением уравнения регрессии (рис.):

y = –21,47 * x4 + 722,48 * x3 – 7 956,9 * x2 + 31 019 * x – 20066, (2)

Основываясь на построенной диаграмме, значение рабочего капитала в следующие 3 месяца 2024 года будет колебаться в диапазоне от 5000 млн руб. до 13000 млн руб. После расчета полиномиальной модели, подставляя значения временного ряда по месяцам, можно сделать выводы о том, что в январе 2024 года прогнозное значение составит – 12548,7 млн руб., в феврале – 12341,2 млн руб., а в марте – 6367,75 млн руб. При эффективном управлении запасами, кредиторской задолженностью и остальными показателями, имеющими влияние на рабочий капитал, планомерно будет происходить стабилизация значения рабочего капитала.

Рис. Прогнозирование рабочего капитала СП «Татнефть-Добыча» до 2027 года, млн руб.

В целях повышения эффективности прогнозирования рабочего капитала рекомендуется использовать совокупность следующих подходов:

1. Улучшение качества данных: обеспечение точности, актуальности и полноты данных, используемых для анализа и прогнозирования.
2. Использование передовых аналитических инструментов: применение программного обеспечения для анализа больших данных и машинного обучения может помочь выявить сложные закономерности и тенденции.
3. Интеграция финансовых и операционных данных: сочетание финансовой информации с данными о производственных процессах, продажах и поставках улучшает точность прогнозов.
4. Сценарное планирование: разработка различных сценариев на основе потенциальных изменений в экономике, отрасли или внутренних процессах компании.
5. Постоянное обновление модели: регулярный пересмотр и корректировка модели с учетом новой информации и изменений.
6. Обучение и развитие персонала: повышение квалификации сотрудников, работающих с моделями прогнозирования, для обеспечения их способности эффективно использовать аналитические инструменты.
7. Кросс-функциональное сотрудничество: вовлечение различных подразделений компании в процесс прогнозирования для обмена знаниями и информацией.
8. Мониторинг внешней среды: отслеживание изменений в экономике, законодательстве и отраслевых тенденциях, которые могут повлиять на рабочий капитал.
9. Автоматизация процессов: использование автоматизированных систем для сбора и обработки данных может сократить время на прогнозирование и уменьшить вероятность ошибок.
10. Построение регрессионной модели с учетом нелинейности: включение нелинейных переменных и взаимодействий между предикторами может повысить точность модели.

Применение этих методов поможет улучшить прогнозирование рабочего капитала и, как следствие, повысить финансовую стабильность и эффективность управления компании.

Таким образом разработана и апробирована методика оценки рабочего капитала с применением экономико-математического моделирования на примере СП «Татнефть-Добыча», с помощью которой можно получить прогнозные значения рабочего капитала на будущий период. В третьей главе были проведены корреляционный, регрессионный анализы показателей рабочего капитала помесячно за 2024 год и спрогнозированы на три календарных периода. Были изучены коэффициенты корреляции, детерминации, R-квадрат, t-статистика, которые являются описательными показателями применения регрессионной и корреляционной моделей. Корреляция основывается на шкале Чеддока, которая показывает слабую, умеренную и высокую степени связи независимых переменных с зависимой переменной. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции дает возможность сделать вывод о том, что «высокую» связь с зависимой переменной Y₀ имеют два показателя - запасы и кредиторская задолженность (обратная связь). Построение прогнозной модели было основано на результатах расчетов коэффициента корреляции, то есть в модель были включены показатели, имеющие высокую степень связи с зависимой переменной Y. Для проведения регрессионного анализа, определения коэффициентов регрессии, коэффициента детерминации был использован инструмент анализа «Регрессия». Результаты регрессионного анализа показали, что величина коэффициента детерминации (R-квадрат), выражающая степень зависимости независимых переменных (X₁, Х₂) и зависимой переменной (Y₀), имеет значение близкое к 1 (а именно R² – 0,993), что говорит о существенной связи между переменными. Коэффициент R² является показателем качества модели, чем он выше, тем лучше качество построенной модели, тем выше значимость уравнения регрессии. Множественный коэффициент корреляции (значение 0,997) зависит от коэффициента детерминации и равняется его квадратному корню.

Значения стандартных ошибок показателей Х₁ и Х₂ составляют 0,036 и 0,051, соответственно, что указывает на то, что оценка коэффициента регрессии отклоняется от истинного значения параметра в популяции в среднем на 0,036. Это довольно маленькое значение стандартной ошибки, что может свидетельствовать о высокой точности оценки коэффициента и хорошей способности модели объяснять вариации зависимой переменной.

Статистический показатель (t-статистика) составил 2,301 д. ед., что больше табличного значения – это означает, что выдвинутая гипотеза Н₀ отклоняется, то есть показатели X₁, Х₂ статистически значимы.

На основе этих данных была построена регрессионная модель зависимости Y от показателей X₁, Х₂. Коэффициенты полученного уравнения регрессии характеризуют следующее:

1. Свободный член уравнения a (а = 1927,094) показывает прогнозируемое значение Y при условии, что все показатели X равны нулю;
2. Коэффициент при Х₁ (b₁ = 1,043 д. ед.) указывает на изменение значения Y при изменении Х₁ на одну единицу, то есть если Х₁ увеличивается на 1, то Y увеличивается на 1,043;
3. Коэффициент при X₂ (b₁ = -1,013 д. ед.) указывает на изменение Y при изменении X₂ на одну единицу, то есть увеличение X₂ на 1 приведет к уменьшению Y на 1,013 д. ед.

Таким образом, была сформирована прогнозная модель принятия решений в области управления рабочим капиталом. Разработанная модель была апробирована на примере СП «Татнефть-Добыча».