21.Классиф-я инструмент-х методов, расчетов моделй в фин. Менедж-те.

Процесс принятия управленч-х решений фин.хар-ра в большой степени оприается на некоторые формальные индикаторы,методы,модели.Инструмент.методы – методы прогнозир-я,факторный анализ,методы фин.матем-ки,моделиров-е,методы теории принятия реш-й и др.Эти методы использ-ся прежде всего в фин.и налоговом планиров-ии,в обосновании реш-й в отнош-ии проектов инвестиров-я и финан-я.Наиб.значимым явл-ся метод факторн.анализа поэт.рассмотрим его подробнее.Фактор-это причина,движущая сила к-либо процесса или явл-я,определяющая его хар-р или одну из осн.черт.Факторный анализ-это процесс выявл-я причинно-следств-ной связи,идентиф-ии и оц-ки значимости участвующих в ней факторов.В ходе анлиза пытаются идентифицировать факторы, оказывающие позитивное или негативное влияние на результ-ые показ-ли,по результатам анализа разрабат-ся меры, способ-щие усилению дей-вия одних и сниж-я дей-вия др.факторов.Поиск факторов может осущ-ся в неформализован.формате,когда их сов-ть устанавлив-ся на интуитивной основе, путем оц-ки ситуации,накопления опыта.Но осн.вариантом явл-ся фомализовн.анализ,основан.на примен-ии 2х типов моделей-стохастич-х и жестко детерминирован-х.1-й тип модели исп-ся для оц-ки стохастич-й связи,т.е.связи,при к-й кажд.знач-ю факторного признака соответ-ет множ-во знач-й результативного признака;2-й тип моделей исп-ся для оц-ки функцион-й связи-при к-й кажд.знач-ю факторн.признака соответ-ет вполне определенное, неслуч-ое знач-е результ-го признака.Пример:анализ рентаб-ти СК может выполн-ся с помощью след.2-хфакторной модели- R=ЧП/СК=ЧП/выручка от продаж*выруч.от продаж/СК.Путем несложных операций можно расшифровать 2-х до 3-хфакторной: R=ЧП/ выруч.от продаж* выруч.от продаж/ст-ть активов* ст-ть активов/СК. При изуч-ии связей с помощью факторн.модели фин.менеджер может решать след.задачи: установл-е самого факта наличия или отсут-вия связи м/д показателями,измерение тесноты связи,колич-ая оц-ка влияния изменения факторов на измен-е результ-го показ-ля,выделение наиб.значимых факторов.

22.Методы прогнозир-я осн.Фин.Показателей.

В планиров-ии и управл-ии финансами исключит-но важн.роль играют различн.прогнозы и ориентиры.Из множ-ва подходов к прогнозир-ю наиб.распростран-е получ.методы экспертных оценок,методы обработки пространственных,временных и простран-но-времен.совокуп-тей;методы ситуационного анализа и прогнозир-я.Методы экспер.оц-к-наиб.простые и популярные методы. Методы эксперт.прогнозир-я могут предусматривать многоступенчатый опрос экспертов по спец. Схемам и обработку получен.рез-тов с помощью научного инструментария эк.стат-ки.Методы обработки времен.простран-х связей-выбор того или иного метода зависит от множ-ва факторов,в т.ч.имеющихся в наличии исходных данных.По этому параметру можно выделить 3 типовые ситуации.1)наличие временного ряда-эта ситуация встреч-ся на практике наиб.часто:фин.менеджер имеет в своем распоряж-ии данные о динамике показ-ля,на основ-ии к-х треб-ся построить приемлимый прогноз.Динамич-й ряд-сов-ть знач-й изучаемого показ-ля, относящ-ся к некоторым последоват-м интервалам или моментам времени.Наиб.типовая ситуация при обработке динам.ряда-выделение тренда,это можно сделать с помощью разл-х методов:метод на глазок(построение приблизит-го графика,расчет средн.темпа прироста,использ-е интуиции),метод скользящ.средней(времен.ряд делится на сегменты,содержащие напр-р по 3 элемента ряда, для кажд.тройки рассчит-ся средняя),метод наим.квадратов(построение уравн-я регрсесии)и др.При примен-ии регрессион.моделй для целей прогнозир-я исп-ся 2 метода:простй динамич-й анализ и анализ с помощью авторегрессионных зависимостей.1-й метод исходит из предпосылки, что прогнозируемый показ-ль(у)измен-ся прямо(обратно)пропорц-но с теч-ем времени.В основу 2 метода заложена предпосылка о том, что эк.процессы имеют опред.специфику,т.е.знач-е любого эк.показ-ля зависит от сост-я этого показ-ля в предыдущих.периодах,ур-е авторегрессион.зависимости:у_t=а₀+а₁у_t-1+a₂y_t-2+…+a_ky_t-k где у_{t –} прогнозируемое знач-е показ-ля у; y_{t-2 –}знач.показ-ля в момент времени t-k; а-коэф-т регрессии.2)наличие пространственной совокуп-ти.Эта ситуация имеет место в том случае,если по некотрым причинам стат.данные о показ-ле отсут-ют,либо есть основание полагать, что его знач-е определ-ся влиянием нектор-х факторов.может примен-ся многофакторный регресс.анализ,в резте анализа выдел-ся к-факторов(х_1,х_2),влияющих по мнению аналитика на измен-е прогнозируемого показ-ля(у) и стороится чаще линейная регресс.зависим-ть типа:у=а₀+а ₁х₁+а ₂х₂+…+а _кх_к. 3)наличие пространственно-временной сов-ти-данная ситуация в том случае,когда длина ряда динамики недостаточна для построения прогнозов;аналитик имеет намерение учесть в прогнозе влияние факторов,различающ-ся по эк.природе.исходными данными служат матрицы показ-лей,каждая из к-х представляет собой знач-е тех же показ-лей за разн.периоды или на разные последовательные даты.